多机器人群集运动控制与避障研究

论文摘要

近年来,多机器人运动规划问题渐渐成为机器人学中研究的热点问题。多机器人的运动规划主要包括路径规划,编队控制,避障避碰三种控制行为。在众多的运动协调算法中,一种特殊的协调方式——“Flocking”(群集)控制模式——在国内外研究智能系统的理论界中引起了极大关注。群集控制是一种模拟自然界中生物聚集运动的新型分散式控制方法,它有利于实现对多智能体系统的编队控制、协调控制等。多机器人的群集控制要使整个机器人队伍具有分离性、队列性和凝聚性,使一队机器人在运动过程中保持一个期望的队形,并为系统提供冗余性和结构的灵活性。本文主要是对多机器人的群集运动控制及避障控制开展了进一步的研究:引入复杂网络的思想进行建模,提出了一个分散控制方法对智能群体进行分散控制,将多机器人智能群体动态网络拓扑模型和人工势场相结合,使得多机器人在群集运动的同时形成良好的队形向目标节点运动;利用极限环方法解决群集避障问题,克服障碍物形状的局限性,使得群体能够平滑地绕过各种各样的障碍物;并对论文中提出的编队控制算法和避障控制算法进行了一系列的仿真实验,对仿真结果进行了分析。仿真包括两部分:第一部分是MATLAB仿真与分析。第二部分是通过一种新的开源机器人仿真平台Player/Stage建立仿真实验系统。仿真结果显示多机器人能够平滑稳定的保持队形,越过障碍物并到达目标节点,验证了算法的正确性以及稳定性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 群集运动控制
• 1.3 国内外研究现状及文献综述
• 1.4 本文的主要内容
• 第二章 多机器人群集运动编队控制研究
• 2.1 引言
• 2.2 多机器人编队控制的主要研究方法
• 2.2.1 基于Leader-follower 的编队控制方法
• 2.2.2 基于行为的方法
• 2.2.3 基于虚拟结构的编队控制方法
• 2.2.4 人工势场
• 2.3 群集运动基本模型
• 2.4 基于动态网络拓扑的编队控制研究
• 2.4.1 多机器人群集几何描述
• 2.4.2 多机器人群集运动编队控制算法
• 2.5 稳定性分析
• 2.6 小结
• 第三章 多机器人群集运动避障控制研究
• 3.1 引言
• 3.2 几种重要的避障控制方法
• 3.3 极限环基本原理
• 3.4 基于极限环法的避障控制器设计
• 3.4.1 极限环模型
• 3.4.2 避障控制算法
• 3.5 稳定性分析
• 3.6 目标点控制器设计
• 3.7 小结
• 第四章 MATLAB 仿真以及结果分析
• 4.1 引言
• 4.2 两种经典算法仿真
• 4.3 本文控制算法仿真
• 4.4 三种控制算法的仿真参数比较
• 4.5 群集仿真结果
• 4.6 小结
• 第五章 Player/Stage 平台仿真实验
• 5.1 引言
• 5.2 预备知识
• 5.2.1 Player 服务器
• 5.2.2 Stage 介绍
• 5.3 Player/Stage 平台的建立
• 5.3.1 基本语法
• 5.3.2 端口，驱动和设备
• 5.3.3 Building a World
• 5.3.4 运行代码
• 5.4 群集机器人编队控制与避障控制算法Player/Stage 仿真
• 5.4.1 编写多机器人仿真world 文件
• 5.4.2 编写多机器人仿真cfg 文件
• 5.5 群集运动控制的Player/stage 仿真结果
• 5.6 小结
• 第六章 工作总结和展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 论文创新点
• 6.3 工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间的学术论文