多机器人编队控制算法的研究与实现.pdf

多机器人编队控制算法的研究与实现.pdf

《多机器人编队控制算法的研究与实现.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《多机器人编队控制算法的研究与实现.pdf（87页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

国内图书分类号:

TP242.6校代码：

10213国际图书分类号:

621.3密级：

公开工学硕士学位论文多机器人编队控制算法的研究与实现硕士研究生：

黄晨导师：

宁永臣申请学位：

工学硕士学科、专业：

控制科学与工程所在单位：

控制科学与工程系答辩日期：

2011年6月24日授予学位单位：

哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:

TP242.6U.D.C.:

621.3DissertationfortheMastersDegreeinEngineeringRESEARCHANDIMPLEMENTATIONOFMULTI-ROBOTFORMATIONCONTROLCandidate：

HuangChenSupervisor：

NingYongchenAcademicDegreeAppliedfor：

MasterofEngineeringSpecialty：

ControlScience&EngineeringAffiliation：

SchoolofAstronauticsDateofDefence：

June,2011Degree-Conferring-Institution：

HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-I-摘要摘要随着计算机技术和无线通信技术的飞速发展，多个机器人组成的群体系统通过协调、合作来完成原本由单个机器人无法或难以完成的工作已经成为可能。

群体移动机器人系统具有丰富广泛的环境感知能力，并行执行的高工作效率，优秀稳定的鲁棒性和卓越出众的容错能力等众多单机器人难以拥有的优势，而多机器人编队问题是目前对多机器人协调合作问题进行研究的重要基础，是国内外进行多机器人研究的热门课题。

本课题的研究思路是在对于多机器人编队控制算法进行了深入的研究、讨论和理论验证之后，根据多机器人编队算法验证的需要设计、搭建并扩展了智能移动机器人平台，然后将对于多机器人编队控制算法的研究在所搭建的平台上进行了实现和验证，完成了多机器人协同编队运动的算法效果，成功地将对于多机器人编队控制算法的讨论与验证从理论层面上升到了实际层面。

本文首先在综合前人研究的基础上，提出了基于领航跟随的融合编队算法和基于群集一致性的编队算法两种多机器人编队控制算法，通过MATLAB理论仿真成功的验证了这两种编队控制算法的有效性，并针对仿真中出现的问题提出了分析和修正。

然后以“创意之星”模块化机器人套件和ICETEK-OMAP3530-Mini开发板为基础，成功搭建了智能移动机器人平台，并在平台上扩展了单目识别、双目测距、交互通信、运动控制、距离监控等一系列功能。

随后完成了移动机器人运动构型设计和运动模型的构建，设计并实现了基于MATLAB的在线仿真调试工具，顺利完成了单体机器人的跟踪及避障功能的实现工作，最后将对于多机器人编队控制算法的研究成功移植到了智能移动机器人平台上，实现了多机器人编队效果，验证了编队控制算法的有效性。

关键词关键词智能移动机器人；群体机器人；编队算法哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-II-AbstractAsdevelopingofcomputertechnologyandwirelesscommunicationtechnology,itispossibleformulti-robotsystemtocompletethetaskthroughthecoordinationandcooperationwhichisdifficultforsinglerobot.Themulti-robotsystemhasmanyadvantageswhichisdifficulttohaveforsinglerobot,suchasrichenvironmentawareness,highefficiencyofparallelexecution,excellentrobustness,andoutstandingfaulttolerance.Thetopicofmulti-robotformationisimportantfoundationofmulti-robotcooperationresearch,andishottopicsofmulti-robotresearchindomesticandforeign.TheresearchideaofthispaperaretodesignandbuildtheAutonomousmobilerobotplatformaccordingtothenecessaryofverificationofmulti-robotformationcontrolalgorithm,aftertheresearch,discussionandtheorytesting.Andthenimplementandverifytheresearchofmulti-robotformationcontrolalgorithmonthemobilerobotplatform,successofimprovingthediscussionandverificationofmulti-robotformationcontrolalgorithmfromtheoreticalleveltopracticallevel.Firstly,itproposedtwomulti-robotformationcontrolalgorithmsbasedonpreviousresearch,theyarefusionformationalgorithmbasedontheleader-followerandflockingformationalgorithmbasedonthesensorsdistribution.ThenverifythevalidityoftwoalgorithmsbyMATLABsimulationandmodifytheproblemsinthesimulation.Secondly,itbuilttheAutonomousmobilerobotplatformwiththe“CreativeStar”ModularrobotkitsandICETEK-OMAP-MiniBoards.Thenextendtherangeoffunctions,suchasMonocularrecognition,Binoculardistance,Interactivecommunication,MotioncontrolandDistancemonitoring.Lastly,itdesignthemotionconfigurationandthemotionmodelofrobots,designtheOnlinesimulationdebuggingtoolsbasedonMATLAB,cometruethetrackingandavoidingofsinglerobot.FinallyItistransplantedtotheAutonomousmobilerobotplatformoftheresearchmulti-robotformationcontrolalgorithm,verifythevalidofformationcontrolalgorithm.哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-III-KeywordsAutonomousmobilerobot,multi-robotsystem,formationalgorithm哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-IV-目录目录摘要.IAbstract.II第1章绪论.11.1课题研究背景和意义.11.2智能移动机器人研究现状.21.3多机器人编队控制研究现状.31.4论文主要研究内容及组织结构.4第2章多机器人编队控制算法的研究.62.1研究背景与基本思想.62.2基于领航跟随的融合编队算法的研究.72.2.1算法研究背景.72.2.2算法基本思想及描述.82.2.3实验仿真及结果分析.132.3基于群集一致性的编队算法的研究.182.3.1算法研究背景.182.3.2算法基本思想及描述.222.3.3实验仿真及结果分析.262.4本章小结.31第3章智能移动机器人平台的实现.333.1平台构成及功能组成.333.2单目识别功能设计及实现.353.3双目测距功能设计及实现.383.3.1双目测距原理设计.383.3.2双目测距功能实现.413.4交互通信功能设计及实现.433.4.1UDP套接字编程.443.4.2TCP套接字编程.453.5其他功能模块的应用.483.6本章小结.51第4章多移动机器人编队算法的实现.52哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-V-4.1移动机器人结构设计及运动模型分析.524.1.1四轮差速转向移动机器人模型.524.1.2四足全向移动机器人模型.544.2在线仿真调试工具的设计及实现.584.3单体机器人跟踪及避障功能的实现.604.4多机器人编队算法的实现.654.5本章小结.69结论.70参考文献.72附录.76攻读学位期间发表的学术论文.77哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明.78致谢.79哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-1-第第1章章绪论绪论1.1课题课题研究研究背景背景和意义和意义在现实生活中，动物间的编队行为随处可见，比如鱼群行为和鸟群行为，这些行为是可以为处于群体中的单个个体提供诸多好处的。

通过这些编队行为，单个个体不但大幅减少了遭受到天敌攻击的可能性，还借助相互间的合作提高了搜索和寻找食物的效率。

处于编队行为的动物个体既要遵循于维持在队形中的意愿而相互靠近，还要保证各自的安全自由需要而保持相互间距离，从而所有个体组合构成了一定的队型。

由于单个个体在编队行为的群体中拥有了原来所没有的显著优势，因此众多学者都以自然界中的生物编队为基础，对多机器人编队的行为以及控制算法开展进一步的研究1,2。

随着计算机技术和无线通信技术的飞速发展，多个机器人组成的群体系统通过协调、合作来完成原本由单个机器人无法或难以完成的工作已经成为可能。

群体移动机器人系统具有丰富广泛的环境感知能力，并行执行的高工作效率，优秀稳定的鲁棒性和卓越出众的容错能力等众多单机器人难以拥有的优势，因此移动机器人在实际工作环境中的适应性和实用性均得到了大幅提高。

而多机器人编队问题是对于多机器人协调合作问题所开展的研究中的一个典型应用。

多机器人编队控制主要是指多个机器人在群体运动过程中，能够在克服环境限制的同时还保持着期望队形，最终全体都能够顺利到达指定目的地的控制技术。

多机器人的编队控制是目前对多机器人协调合作问题进行研究的重要基础，引起了国内外广大学者的热切关注，是国内外进行多机器人研究的热门课题3。

基于队形控制的多机器人系统可在环境监测、搜索救援、农业覆盖任务、安全巡逻、战场预警、遥感探测等众多军事或民用领域得到实际应用，应用前景极其广阔，一直以来都受到众多研究者的广泛关注。

比如，在太空中以