一種分布式的多機(jī)器人包含避碰控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及智能機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，具體來說涉及一種分布式的多機(jī)器人包含避碰 控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、控制理論、人工智能理論、傳感器技術(shù)的不斷成熟和發(fā)展，由多 學(xué)科交叉而形成的機(jī)器人學(xué)研宄也進(jìn)入了一個(gè)嶄新的階段。從可編程的、示教再現(xiàn)型的工 業(yè)機(jī)器人到具有一定傳感能力和適應(yīng)能力的機(jī)器人，再到配備多種先進(jìn)傳感器，具有較強(qiáng) 適應(yīng)能力的智能機(jī)器人，機(jī)器人學(xué)的研宄工作經(jīng)歷了一個(gè)從簡(jiǎn)單到復(fù)雜，從功能單一到功 能多樣，從工業(yè)制造領(lǐng)域到軍事偵察、核工業(yè)、航空航天、服務(wù)業(yè)、基因工程等諸多領(lǐng)域的過 程?？梢灶A(yù)見，在不久的將來，機(jī)器人技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用將會(huì)更加廣泛和深入。而各種 機(jī)器人系統(tǒng)在實(shí)際工作中的廣泛應(yīng)用又為機(jī)器人學(xué)提出了新的要求和新的研宄課題。多機(jī) 器人系統(tǒng)的研宄就是在這些新的應(yīng)用需求驅(qū)動(dòng)下提出，并隨著機(jī)器人學(xué)的不斷發(fā)展而逐漸 成為機(jī)器人學(xué)研宄的一個(gè)重要分支。
[0003] 多機(jī)器人系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制已成為控制領(lǐng)域新興的研宄熱點(diǎn)，并且作為控制理論界的 綜合性前沿課題，其研宄范疇涉及到生物、數(shù)學(xué)、物理、控制、計(jì)算機(jī)、通信以及人工智能等 領(lǐng)域，并且在諸多工程領(lǐng)域已得到了成功應(yīng)用，其中包括：機(jī)器人編隊(duì)、分布式計(jì)算、空間 開發(fā)與探測(cè)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位以及智能電網(wǎng)調(diào)度等工程實(shí)際中。其主要任務(wù)是設(shè)計(jì)控 制協(xié)議，并通過局部交換來實(shí)現(xiàn)全局交換，從而達(dá)到理想的一致性狀態(tài)。
[0004] 現(xiàn)有的協(xié)調(diào)控制算法經(jīng)常集中在無領(lǐng)航者或單領(lǐng)航者的情況下，而包含控制在實(shí) 際應(yīng)用中則更為普遍。所謂包含控制，是指一組跟隨者在多個(gè)領(lǐng)航者的引領(lǐng)下，從而到達(dá)并 保持在由領(lǐng)導(dǎo)者所圍成的最小幾何空間（凸包）中運(yùn)動(dòng)。在實(shí)際應(yīng)用中，包容控制在多個(gè) 機(jī)器人共同完成危險(xiǎn)物資處理、敵區(qū)搜索、火災(zāi)營(yíng)救以及合作運(yùn)輸?shù)葏f(xié)調(diào)任務(wù)中具有大量 的潛在應(yīng)用。譬如，一組具有不同性能的小車從出發(fā)地移動(dòng)到目的地，此時(shí)，我們只需在部 分小車上配有傳感器來探測(cè)危險(xiǎn)障礙物，那么這些小車指定為領(lǐng)航者，其余小車則為跟隨 者。通過探明危險(xiǎn)障礙物的位置，領(lǐng)航者能夠形成一個(gè)安全的移動(dòng)區(qū)域，如果跟隨者一直在 由領(lǐng)航者形成的安全區(qū)域內(nèi)移動(dòng)，則該組小車能夠安全順利地到達(dá)目的地。作為一種特殊 的多領(lǐng)航情況，多機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)的包容控制得到了學(xué)者們的極大重視。
[0005] 在多機(jī)器人包含控制研宄方面，目前很多研宄工作致力于對(duì)控制協(xié)議的設(shè)計(jì) 改進(jìn)以提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性，以及通過局部交換來實(shí)現(xiàn)全局交換，從而達(dá)到理想的一致性 狀態(tài)° 例如：Mei J，F(xiàn)errari-Trecate (Containment control in mobile networks. IEEE Transactions on Automatic Control，2008)針對(duì)固定無向網(wǎng)絡(luò)研宄了其包含控 制問題，提出停一走策略，從而驅(qū)使一組單積分個(gè)體進(jìn)入到由領(lǐng)航者所構(gòu)成的凸包中。 Ziyang Meng, Ren Wei, (Distributed finite-time containment control for multiple lagrangian systems. Proc of American Control Conf. Baltimore:IEEE Press, 2010) 討論的帶有未知參數(shù)的的拉格朗日系統(tǒng)的包含控制問題，基于相對(duì)位置和速度矢量提 出了帶有參數(shù)估計(jì)器的自適應(yīng)包含控制協(xié)議。在實(shí)際應(yīng)用中，網(wǎng)絡(luò)個(gè)體會(huì)受到模型不 確定性、網(wǎng)絡(luò)傳輸速度和傳感器可視范圍的影響，個(gè)體之間通常為有向通信。Yongcan Cao, Daniel Stuat(Distributed containment for multiple autonomous vehicles with double-integrator dynamics:algorithns and experiments. IEEE Trans on Control Systems Technology, 2011)研宄二階有向網(wǎng)絡(luò)的包容控制問題，提出了當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者靜止 或運(yùn)動(dòng)的時(shí)相應(yīng)的控制協(xié)議。Chengjie Xu ;Ying Zheng(Necessary and sufficient conditions for distributed containment control of multi-agent systems without velocity measurement，Control Theory&Applications 2014)提出在二階多機(jī)器人網(wǎng)絡(luò) 中僅知道領(lǐng)導(dǎo)者位置信息時(shí)，應(yīng)用分布式濾波器來對(duì)鄰居機(jī)器人速度進(jìn)行估計(jì)，從而實(shí)現(xiàn) 包含控制。在大規(guī)模的多機(jī)器人包含控制中如何合理的選擇領(lǐng)導(dǎo)者，并且避免規(guī)模增大時(shí) 機(jī)器人個(gè)體之間的避碰問題，是控制工程師非常感興趣的問題，該控制問題具有兩個(gè)顯著 特征，一是個(gè)體之間存在著局部信息傳遞，二是個(gè)體獨(dú)立進(jìn)行分布式控制，可以看出由個(gè)體 形成的網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)起著非常重要的作用，其領(lǐng)導(dǎo)者的選擇是群體實(shí)現(xiàn)同步的前提條 件，因此為了解決的多機(jī)器人系統(tǒng)的同步包含控制問題，需要著重解決群體網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 的構(gòu)建以及機(jī)器人規(guī)模增大時(shí)機(jī)器人個(gè)體之間的避碰問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的是，為了解決機(jī)器人個(gè)體之間的避碰問題，本發(fā)明提供一種基于局 部信息可知的能解決機(jī)器人群體規(guī)模增大時(shí)機(jī)器人個(gè)體之間的碰撞問題及群體網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?結(jié)構(gòu)可控的包含控制方法。
[0007] 實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的技術(shù)方案是，本發(fā)明一種基分布式的多機(jī)器人包含控制方法，將多 機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)同圖論相結(jié)合，并應(yīng)用可控性理論級(jí)最大匹配算法確定有向網(wǎng)絡(luò)中的領(lǐng)導(dǎo)者跟 隨者集合；領(lǐng)導(dǎo)者集合確定后，當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者靜止時(shí)，根據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者機(jī)器人與跟隨者機(jī)器人之間的 作用力關(guān)系及控制參數(shù)，引入勢(shì)能函數(shù)實(shí)現(xiàn)避碰，設(shè)計(jì)出領(lǐng)導(dǎo)者靜態(tài)時(shí)的包含避碰控制率； 當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者運(yùn)動(dòng)時(shí)，針對(duì)局部信息可知的情況，即部分跟隨者對(duì)領(lǐng)導(dǎo)者速度不可知，為跟隨者 設(shè)計(jì)冪次估計(jì)器實(shí)現(xiàn)對(duì)領(lǐng)導(dǎo)者的速度估計(jì)，進(jìn)而根據(jù)移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)特性和控制參數(shù)， 設(shè)計(jì)多個(gè)機(jī)器人領(lǐng)導(dǎo)者動(dòng)態(tài)時(shí)的包含避碰控制率。
[0008] 所述方法包括以下步驟：
[0009] (1)針對(duì)有向網(wǎng)絡(luò)中各機(jī)器人之間的通信關(guān)系，應(yīng)用可控性理論確定網(wǎng)絡(luò)中的領(lǐng) 導(dǎo)者與跟隨者集合；
[0010] (2)當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者靜態(tài)時(shí)，由領(lǐng)導(dǎo)者與鄰居機(jī)器人之間的通信關(guān)系，設(shè)計(jì)跟隨者機(jī)器人 的位置控制算子；
[0011] (3)在跟隨者位置控制算子的基礎(chǔ)上引入勢(shì)能函數(shù)，確保跟隨者機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過 程中互相之間能夠?qū)崿F(xiàn)避碰，形成領(lǐng)導(dǎo)者靜態(tài)時(shí)的包含避碰控制率；
[0012] (4)當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者動(dòng)態(tài)時(shí)，由領(lǐng)導(dǎo)者與鄰居機(jī)器人之間的通信關(guān)系，設(shè)計(jì)跟隨者機(jī)器人 的位置控制算子；
[0013] (5)針對(duì)局部信息可知時(shí)，即網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲写嬖诓糠指S者對(duì)領(lǐng)導(dǎo)者速度不可知的 情況，為跟隨者機(jī)器人制定的控制策略中引入冪次估計(jì)器，來估計(jì)領(lǐng)導(dǎo)者機(jī)器人的速度，確 定跟隨者機(jī)器人的速度控制算子；
[0014] (6)最后將機(jī)器人的位置控制算子和方向控制算子加權(quán)集成，并引入勢(shì)能函數(shù)確 保運(yùn)動(dòng)過程中個(gè)體之間互相避碰，形成動(dòng)態(tài)機(jī)器人的分布式包含避碰控制率。
[0015] 所述領(lǐng)導(dǎo)者與跟隨者集合的方法有：
[0016] 1)應(yīng)用圖論的方法表示網(wǎng)絡(luò)中的機(jī)器人之間的通信關(guān)系，并將有向圖G(A)轉(zhuǎn)換 為二分圖H(A)表不：
[0017] 其中我們把多機(jī)器人系統(tǒng)視為由N個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的有向網(wǎng)絡(luò)G，NXN矩陣A = {aijli，j e [1，N]}表示網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的鄰接關(guān)系，如果節(jié)點(diǎn)i能夠接受到j(luò)的信息，有aiJ> 0。轉(zhuǎn)化后的二分圖
分 別表示狀態(tài)矩陣A的各列與各行的節(jié)點(diǎn)集合，r = {(Xpxplaij辛0}表示邊集。
[0018] 2)根據(jù)二分圖最大匹配算法，求得網(wǎng)絡(luò)中的匹配節(jié)點(diǎn)與非匹配節(jié)點(diǎn)集合，對(duì)于一 個(gè)非匹配節(jié)點(diǎn)數(shù)不為0的網(wǎng)絡(luò)，驅(qū)動(dòng)節(jié)點(diǎn)數(shù)極為非匹配節(jié)點(diǎn)數(shù)。
[0019] 3)將機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)中的驅(qū)動(dòng)節(jié)點(diǎn)視為領(lǐng)導(dǎo)者，其它節(jié)點(diǎn)為跟隨者。
[0020] 機(jī)器人領(lǐng)導(dǎo)者靜態(tài)時(shí)的包含避碰控制率的方法如下：
[0021] 1)跟隨者機(jī)器人的位置控制算子由跟隨者機(jī)器人和其鄰居機(jī)器人之間通信關(guān)系 確定；
[0022] 跟隨者的二階動(dòng)力學(xué)