[发明专利]一种多移动机器人预设性能编队控制器结构及设计方法

说明书

本发明涉及一种多移动机器人预设性能编队控制器结构及设计方法，将N个含未知动态的双移动机器人视为跟随者，其与领导者通过单向拓扑图连接成的网络化系统作为被控对象，利用自抗扰和反演技术设计具有预设性能的时变编队控制器，使得跟随机器人跟踪领导者的参考轨迹，建立并保持期望的时变队形，同时跟踪误差在预设的范围内。本发明的优点是针对扩张状态观测器不依赖于精准的移动机器人模型的特点，通过扩张状态量的估计实时补偿未知动态，使得设计的时变编队控制器具有抗扰性；借助跟踪微分器来有效的估计复杂非线性函数导数；采用预设性能函数改善编队误差的收敛精度与速度；能够有效的处理系统中的未知动态、简化复杂的求导运算以及精度控制等问题。

技术领域

本发明涉及一种多移动机器人预设性能编队控制器结构及设计方法，属于工业过程控制技术领域。

背景技术

20世纪以来，随着自动化技术的成熟和发展，多移动机器人系统作为一种更为复杂和先进的机电系统出现在生产与科研等多个方面，众多科研工作者对多移动机器人系统的控制问题展开了深入的研究。与单个的移动机器人系统相比，多移动机器人能够完成更复杂的任务，且具有更大的负荷能力。然而，多移动机器人系统这些优点的获得是需要付出代价的，包括更为复杂的控制问题。将在该协调系统中的某一移动机器人指定为“领导者”，其余的跟踪领导者的预定队形的移动机器人称为“跟随者”群体。在2017年，何磊等人在有向通信拓扑下，针对一类网络非线性系统的时变编队控制问题，提出了一种自适应编队控制器，其在仿真案例中移动机器人的横轴和纵轴的位置作为输出量，让多个跟随者的输出量形成一个时变的编队队形。但是在很多的实际应用中，无法获知准确的移动机器人系统模型，且对移动机器人编队控制高精度控制的要求。

韩京清先生在1998年提出了自抗扰控制技术，其核心是把被控对象化为简单的“积分串联型”来控制，把对象中异于“积分串联型”的部分当成“总扰动”来进行处理，并通过构造“扩张状态观测器(ESO)”对“总扰动”进行估计并实时补偿。ESO作为一种处理不确定性的新控制策略被研究，其针对一类含不确定性的下三角非线性系统设计了时变增益和恒定高增益的ESO，并阐明了时变增益可以减少恒定高增益引起的在初始阶段的峰值问题。上述开环系统中设计的时变增益ESO被郭宝珠等人进一步拓展到一类具有非匹配不确定性的非线性系统的输出跟踪控制问题中。此外，赵志良等人针对含不确定性的非线性系统还研究了由线性和分数幂函数组成的分段平滑函数构建的非线性ESO，与线性的ESO比较说明了其具有较小的峰值与较强抗噪声污染的能力。冉茂鹏等人将自抗扰技术被推广到一类含不确定性的非仿射非线性系统的输出反馈控制中，利用非线性ESO对系统中的状态和不确定性进行估计，并通过动态逆的方法处理非仿射非线性系统的控制问题。王青等人针对单输入单输出的仿射型非线性系统利用ESO对系统中的不确定性进行估计，并通过Lyapunov稳定性理证明该闭环系统是半全局有限时间稳定的。另一方面，跟踪微分器是由韩京清教授在1989年提出的，并给出其收敛性的分析。郭宝珠等人也提出了一种简单的线性的跟踪微分器。跟踪微分器使得在经典意义下不可微的函数却有其广义导数，这一特性被广泛的应用到对复杂非线性函数的求导中。近年来，backstepping设计框架与自抗扰技术的结合，也推进了不确定下三角非线性系统控制方法的研究。程春华等人在利用反演技术对非仿射纯反馈非线性系统设计控制器的每一步中引入自抗扰技术，并通过跟踪微分器避免虚拟控制量求导复杂的难题，再借助输入状态稳定定理说明了该控制方法的稳定性。在2009年，KPTee提出了针对n阶仿射非线性系统选取非对称李雅普诺夫函数使系统的跟踪误差在上下限为不同恒值的集内。在2016年，王敏利用预设性能函数使系统的收敛速度加快、收敛精度变小、跟踪误差始终处于预定义函数的界内。此外，杨杨等人在利用自抗扰和反演技术的基础上，研究了一类含预设性能与输入饱和的非仿射纯反馈非线性系统的控制器设计问题，提高了控制性能，拓展了其在实际应用中的普遍性。进一步，自抗扰技术还被应用到的多智能体的协同控制中。刘志鑫等人在双向通信拓扑下，针对具有外部干扰的一般线性多智能体系统提出了基于自抗扰技术的“领导-跟随”一致性的控制协议，其通过基于相对输出信息的分布式扩张状态观测器来估计每个智能体的干扰并补偿。杨洪玖等人基于一种新颖的Lyapunov函数研究了卫星编队的姿态同步控制问题，利用非线性的ESO对系统中的外部干扰和不可测量的速度信息进行估计。