[发明专利]多机器人系统的分布式命令滤波模糊控制方法

说明书

本发明公开了一种多机器人系统的分布式命令滤波模糊控制方法。该方法包括构建命令滤波器、基于模糊逼近的自适应更新律、误差补偿机制和基于Nussbaum函数增益的分布式控制律等过程。本发明方法不仅可以避免传统反步法造成的计算复杂性问题，还可以确保每个机器人在控制方向未知的情况下一致性跟踪误差收敛到期望邻域内。此外，运用模糊逼近技术可以克服系统不确定因素的影响，进一步提高了鲁棒性。由于控制律只使用每个机器人的邻域信息，所以本发明方法完全是分布式的。仿真结果表明本发明方法的有效性。

技术领域

本发明涉及一种多机器人系统的分布式命令滤波模糊控制方法。

背景技术

由于低功耗、高可靠性和低通信负担，多个机器人系统的分布式控制已成为一个重要的研究方向，它的一致性控制得到广泛关注。

目前，对于多机器人系统有多种一致性算法，例如，无领导者的一致性控制和领导者与跟随者的一致性控制。其中，在无领导者的一致性控制中，闭环系统的所有状态收敛到一个共同的状态值；在领导者与跟随者的一致性控制中，闭环系统的所有状态收敛到领导者的状态。反步法常用于设计多个机器人系统的一致性控制。

然而，对于传统的分布式反步法，将状态作为每个子系统的虚拟输入，并在下一步中使用虚拟输入的导数。因此，每一步都需要重复虚拟信号的微分，可能会出现计算上的复杂性问题。为了解决计算复杂性问题，动态面控制通过应用一阶滤波器消除此问题，但是加入滤波器后产生的滤波误差得不到补偿，因而无法进一步提高控制性能。

基于滤波器输出逼近虚拟控制信号微分的命令滤波反步法，利用误差补偿系统对产生的命令滤波误差进行补偿。但是现有的命令滤波反步法考虑的是单输入单输出系统且假设系统模型是完全已知的。由于机器人系统是典型的多输入多输出系统，且通常工作在复杂的环境中，其模型的系统参数难以获得。模糊逻辑系统是一种逼近系统未知非线性动态的有效方法。另一方面，在控制器设计中，控制方向的选择是非常有意义的。

然而，对一些机器人系统，很难选择控制方向。目前，虽有基于Nussbaum函数研究未知控制方向影响下的控制算法，但是该算法只考虑了单个机器人系统，而考虑多个机器人系统在未知控制方向下的一致性问题时，仍然采用了传统的反步法设计。

因此，如何将命令过滤反步法和模糊逼近技术相结合，应用于考虑未知控制方向的不确定多机器人系统，从而达到领导与跟随者的一致性跟踪控制，尚未见过相关技术。

发明内容

本发明的目的在于提出一种多机器人系统的分布式命令滤波模糊控制方法，以解决控制方向未知的不确定多机器人系统的一致性跟踪控制问题。

本发明为了实现上述目的，采用如下技术方案：

多机器人系统的分布式命令滤波模糊控制方法，包括如下步骤：

设定多机器人系统具有N个跟随机器人和1个领导机器人，跟随机器人节点集记为υ＝{1,...,N}，领导机器人节点记为0；

N个跟随机器人和1个领导机器人之间的通信拓扑结构关系由有向图表示；

其中，边集

定义邻接矩阵A＝[a_mn]∈R^N×N，a_mn表示边的权重，R^N×N表示矩阵维数为N×N维；

若存在有向边(m,n)∈ε，则节点n称为节点m的父节点，节点m称为节点n的子节点；

节点m的邻居节点集合为N_m＝{n|(n,m)∈ε}，若

邻接矩阵A对角线元素均为0；