[发明专利]分布式多机器人协同运动控制方法、系统、介质及应用

说明书

本发明属于协同控制技术领域，公开了一种分布式多机器人协同运动控制方法、系统、介质及应用，各机器人利用局部信息，在不考虑其他机器人的前提下规划局部最优路径；利用通信和协调策略实现机器人和车载传感器所探测到的其他机器人之间的避碰。所述分布式多机器人协同运动控制系统包括：第一规划模块，用于利用局部信息，在不考虑其他机器人的前提下规划局部最优路径；第二规划模块，用于利用通信和协调策略实现机器人和车载传感器所探测到的其他机器人之间的避碰。本发明适用于有限多个机器人的协同运动控制。机器人协同控制的任务是：两个机器人实时避免静态障碍物以及其他机器人，同时以最少的花费最终到达目标位置。

技术领域

本发明属于协同控制技术领域，尤其涉及一种分布式多机器人协同运动控制方法、系统、介质及应用。

背景技术

目前：随着科学技术的发展，移动机器人的应用越来越普遍，人们研制了可在各种环境下作业的移动机器人系统，如无人驾驶飞机(Unmanned Ariel Vehicle)，无人驾驶汽车(Unmanned Ground Vehicle)，无人潜航器(Unmanned UnderwaterVehicle)等。同时，随着工业化的进展，诸如自动制造、柔性生产、搜索营救、环境监测、安全健康等许多领域面临着大量操作复杂、规模庞大的任务，单一的机器人已经无法很好地完成这些任务。相比于单机器人系统，多机器人系统由于多个机器人的相互协作而具有一系列显著的优点，例如多机器人系统可以降低任务求解的复杂性、促进任务完成的高效性、增加系统的可靠性、简化系统的设计等。由于这些优越的特性，多机器人系统越来越受到人们的关注，吸引众多学者对其进行广泛而深入的研究。

现有技术的大部分研究都假设全局环境信息已知，然而在实际系统中，一般机器人只能知道传感器范围内的环境信息，且环境中随时有可能新增静态障碍物或动态障碍物。因此，已知全局环境信息而提出的离线路径规划算法并不适用于实际系统。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：目前大部分研究均是在假设已知全局信息的基础上提出的离线路径规划方法，而在实际系统中，一般机器人只能知道传感器范围内的环境信息，且环境中随时有可能新增静态障碍物或动态障碍物，所以，这样的方法并不适用于实际系统。

解决以上问题及缺陷的难度为：这种规划需要搜集环境数据，并且对该环境模型的动态更新能够随时进行校正，将对环境的建模与搜索融为一体，要求机器人系统具有高速的信息处理能力和计算能力，对环境误差和噪声有较高的鲁棒性，能对规划结果进行实时反馈和校正。

解决以上问题及缺陷的意义为：提出的基于滚动窗口的多移动机器人协调二次规划方法充分利用各机器人实时测得的局部环境，以滚动方式进行在线规划，不仅大大减少了在线运算量，而且使系统具有很强鲁棒性。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种分布式多机器人协同运动控制方法、系统、介质及应用。

本发明是这样实现的，一种分布式多机器人协同运动控制方法，所述分布式多机器人协同运动控制方法包括：

各机器人利用局部信息，在不考虑其他机器人的前提下规划局部最优路径；

利用通信和协调策略实现机器人和车载传感器所探测到的其他机器人之间的避碰。

进一步，所述分布式多机器人协同运动控制方法的机器人Rob_i的滚动规划算法具体步骤：

步骤一、初始化起点S_i、终点G_i、工作环境WS、视野半径R和机器人步长Δa，Δa≤R；

步骤二、刷新机器人Rob_i的信息集合IS_i(t_k)，其实就是机器人Rob_i的视野或者叫滚动窗口，获取当前机器人感知范围内的环境信息；