[发明专利]一种低复杂度的移动机器人视觉伺服编队控制方法

说明书

本发明公开了一种低复杂度的移动机器人视觉伺服编队控制方法，该方法首先根据领航者和跟随者之间的相对运动学模型得到图像空间中的相对视觉运动学模型，之后对相对视觉运动学模型进行视觉特征向量转换，得到解耦视觉运动学模型，接着对图像误差向量进行包含预定性能规范误差变换，最后设计出跟随者的角速度和线速度，进而得到基于跟随者角速度和线速度的控制律，实现跟随者对领航者的跟踪控制。本发明设计的控制器的计算量小，不需要机器人之间的相对角度、距离、领航者的速度以及特征点的深度信息。所有需要的信息都从图像上获取，从而减少对额外传感器的依赖，大大提高了系统的自主性。

技术领域

本发明涉及移动机器人编队控制领域，特别是一种低复杂度的移动机器人视觉伺服编队控制方法。

背景技术

多移动机器人编队技术为多个机器人在到达目的地的过程中，保持某种队型，同时又要适应环境约束的一种控制技术。多移动机器人协调合作能提高完成任务的效率，增强系统的容错性、鲁棒性，完成单个机器人难以完成的任务，加强机器人的环境识别能力。因此多移动机器人在不同领域得到了广泛应用，包括军事领域、生产领域、服务领域。

在多移动机器人编队控制中，需要考虑每台机器人与其他成员的感知以获得协调运动所需的信息，同时需要考虑多移动机器人编队控制的运行环境。因此移动机器人会通常会搭载视觉传感器、距离传感器、速度传感器、角度传感器等，机载负荷高及控制算法复杂。而为了减少传感器的应用，目前基于视觉图像传感器的图像编队控制方法对领航者特征点的深度和领航者的速度未知，同时传统机载视觉传感器的视野存在限制，无法准确的进行多移动机器人进行编队控制。

如何保证在基于图象的多移动机器人编队控制的准确性，同时降低计算复杂度，降低机载负荷，成为目前需要解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，克服现有技术存在的上述缺陷，提供一种低复杂度的移动机器人视觉伺服编队控制方法，保证控制精度，简化机载感知工具，降低控制算法复杂度。

本发明解决技术问题采用的技术方案是，提供一种低复杂度的移动机器人视觉伺服编队控制方法，包括以下步骤：

S1：在移动机器人中确定一个领航者及多个跟随者；

S2：跟随者获取领航者的图像信息，进行特征检测，提取图像中位置信息；

S3：跟随者依据与领航者之间的相对运动学模型得到图像空间中的相对视觉运动学模型；

S4：对相对视觉运动学模型进行视觉特征向量转换，得到解耦视觉运动学模型；

S5：对实时视觉特征向量相对于期望恒定视觉特征向量的图像误差向量进行包含预定性能规范误差变换；

S6：对误差变换后的解耦视觉运动学模型设计跟随者所需要的基于角速度和线速度的控制律，实现跟随者对领航者的自动编队控制。

进一步的，所述步骤S3包括以下步骤：

S31：领航者相对于跟随者在世界坐标系的位置定位为：

其中，r_lf＝[x_lf,y_lf]^T为领航者相对于跟随者在世界坐标系中的位置，x_lf为领航者相对于跟随者在x坐标轴方向的相对位置，y_lf为领航者相对于跟随者在y坐标轴的相对位置；在世界坐标系内r_l为领航者的位置；r_f为跟随者的位置；θ_f为跟随者的方位；

S32：对领航者相对于跟随者的位置进行一阶微分换算，得到领航者相对于跟随者的相对运动学模型，模型描述为：