[发明专利]任意位置多机器人编队成形控制方法、系统、设备及应用

说明书

本发明属于协同控制系统技术领域，公开了一种任意位置多机器人编队成形控制方法、系统、设备及应用，多机器人属性初始化，计算多机器人编队队形形成所需力的最小点并确定理想队形位置坐标；设计多机器人编队队形，计算不同节点方位角所对应的理想队形位置坐标；定编队机器人所对应的目标点坐标位置，根据回溯算法确定机器人针对目标点的可能组合方案，找到机器人与期望目标点的最短距离和的最佳方案，确定各机器人对应的期望目标坐标位置；利用人工势场算法，结合编队机器人与对应期望目标点的位置差，在合力的作用下，实现多机器人的编队队形形成。完全可以避免Leader‑Follower中从机遇到障碍物而不能保持队形的缺陷。

技术领域

本发明属于协同控制系统技术领域，尤其涉及一种任意位置多机器人编队成形控制方法、系统、设备及应用。

背景技术

近年来，随着科技的不断进步，机器人应用的领域和范围也在不断扩大。而单体机器人在获取信息的准确性、自身的鲁棒性以及控制设计等方面的能力都有所局限，并且社会化生产需求也在不断地提高，使得单个机器人将难以胜任一些复杂的、需要高效率处理的工作任务。因此，多机器人协作作为机器人新的应用方式引起广泛关注和研究。机器人编队是多机器人协作的基础，包括队形形成和队形控制两方面内容，其中多机器人编队控制初始过程也就是多机器人控制中的队形形成问题，成为了国内外学者研究的焦点。

多移动机器人的编队运动，要求多个移动机器人形成编队同时运动到目标区域，并在运动过程中始终保持给定队形，安全地避开可能出现的障碍物。编队运动问题已在很多领域得到应用，例如在工业领域，人们控制多个移动机器人以特定队形搬运大的物体；在军事上，多个自主式小车被用于编队巡逻或侦察；在警务领域，人们控制多个移动机器人组成弧形包围或捕获入侵者等等。

针对多机器人的队形形成，众多学者提出了多种实施方法，包括领航-跟随法、基于行为法、人工势场法等。领航-跟随法操作方便，多机器人系统的运动规划主要依赖于领航机器人，其他机器人只需获取领航机器人发送的行为指令。由于整个系统只有领航机器人进行探测和决策，该方法的跟踪误差反馈较差，当机器人系统比较庞大时该方法不适用。基于行为法将机器人执行的任务分解为多个行为的集合，通过给不同的行为配置不同的权值实现不同的任务，该方法可以获得实时的反馈，但是权值的选取难以确定。人工势场法将环境模拟为一个势场，存在斥力和引力，机器人与终点位置存在吸引力，与障碍物存在斥力，并且这些力的大小与距离远近有直接关系，机器人的运动是各种力的矢量之和，该方法不仅具有建模简单、计算量小、应对灵敏度好等优点，而且具有高性能特点。人工势场法作为机器人路径规划的常用方法可应用到多个机器人编队成形过程中，在本方案中，首先利用人工势场法确定单个机器人的运动模型，然后各机器人根据运动模型驱动机器人从起始位置到达其对应的目标位置。在此运动过程中采用分布式控制方式，各机器人独立决策、独立执行，当所有机器人到达其对应目标点位置时，多机器人便实现正n边形编队队形。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

(1)目前机器人系统的运动规划主要依赖于领航机器人的跟踪误差反馈较差，当机器人系统比较庞大时该方法不适用。

(2)目前基于行为法将机器人执行的任务分解为多个行为的集合，通过给不同的行为配置不同的权值实现不同的任务，该方法可以获得实时的反馈，但是权值的选取难以确定。

解决以上问题及缺陷的难度为：针对领航-跟随法与基于行为法的缺陷问题，通常解决方法是将两种方法结合使用，或者与其他机器人集群控制方法结合使用，但仍会引入新的缺陷问题。若将领航-跟随法与基于行为法相结合，通过设计机器人行为并采用“leader更换”的方法实现机器人间的协调运动，解决机器人队形保持问题，但由于对机器人通讯延迟等问题考虑不足，使得该方法实际应用性不强。

解决以上问题及缺陷的意义为：考虑到领航-跟随法与基于行为法的缺陷问题，可选择其他成熟固有的方法来解决多机器人编队成形问题，提高方法的实际应用性以及方法的适用性。

发明内容