多机器人编队控制
编队控制方法
编队控制方法
编队控制方法是指在多个机器人或飞行器之间实现协同运动和
任务完成的技术。
这种方法包括了对机器人的位置、速度和加速度进行集中控制，以实现编队内各个机器人之间的协调和合作。
编队控制方法主要分为分布式控制和集中式控制两种类型。
分布式控制是指通过机器人之间的本地通信和信息交换，共同完成任务。
集中式控制是指通过中央控制器对所有机器人进行集中控制。
在编队控制方法中，关键的技术包括位置估计、运动控制和通信协议。
位置估计是指通过各种传感器测量机器人的位置和姿态信息。
运动控制是指通过算法和控制器对机器人的运动进行精准控制。
通信协议是指机器人之间进行信息交换和决策的通讯协议。
编队控制方法在无人机、机器人和自动驾驶车辆等领域得到广泛应用。
通过编队控制，多个机器人可以协同完成复杂任务，提高工作效率和安全性。
- 1 -。
《多智能体系统的几类编队控制问题研究》
《多智能体系统的几类编队控制问题研究》一、引言多智能体系统由多个可以互相通信与合作的智能体组成，其应用领域广泛，包括无人驾驶车辆、无人机群、机器人集群等。
编队控制是多智能体系统研究的重要方向之一，它通过协调各智能体的运动，实现整体协同的编队行为。
本文将针对多智能体系统的几类编队控制问题进行研究，旨在为相关领域的研究与应用提供理论支持。
二、多智能体系统编队控制基本理论编队控制是多智能体系统协同控制的核心问题之一，它要求各智能体在动态环境中协同完成任务，形成特定的几何形状或空间布局。
编队控制的基本理论包括编队结构、通信机制、协同策略等。
编队结构是编队控制的基础，它决定了智能体的空间布局和运动轨迹。
常见的编队结构包括线性编队、环形编队、星形编队等。
通信机制是实现智能体之间信息交互的关键，它包括无线通信、视距通信等多种方式。
协同策略则是根据任务需求和系统状态，制定合适的控制策略，实现编队的稳定性和灵活性。
三、几类多智能体系统编队控制问题研究1. 固定环境下多智能体编队控制问题在固定环境下，多智能体需要形成稳定的编队结构，并按照预定的路径进行运动。
针对这一问题，可以采用基于规则的编队控制方法、基于优化的编队控制方法等。
其中，基于规则的编队控制方法通过设计合适的规则，使智能体根据自身状态和邻居状态进行决策；基于优化的编队控制方法则通过优化算法，求解最优的编队结构和控制策略。
2. 动态环境下多智能体编队跟踪问题在动态环境下，多智能体需要实时调整编队结构，以适应环境变化。
针对这一问题，可以采用基于领航者的编队跟踪方法、基于分布式控制的编队跟踪方法等。
其中，基于领航者的编队跟踪方法通过领航者引导智能体进行运动；而基于分布式控制的编队跟踪方法则通过分布式控制器实现各智能体的协同运动。
3. 异构多智能体编队控制问题异构多智能体系统中，各智能体的性能、能力等存在差异。
针对这一问题，需要研究异构智能体的协同策略、任务分配等问题。
机器人组合编队控制与路径规划研究
机器人组合编队控制与路径规划研究机器人技术的发展带来了人工智能领域的重大突破，机器人组合编队控制与路径规划成为了研究的重要方向之一。
通过研究机器人组合编队控制与路径规划，可以实现多个机器人之间的协同工作，提高工作效率和任务执行能力。
本文将从技术背景、研究方法、应用领域等方面对机器人组合编队控制与路径规划进行深入研究和分析。
一、技术背景机器人组合编队控制与路径规划是在多机器人系统中实现协同作业的一种技术。
在这种系统中，多个机器人之间需要相互协调，以完成复杂的任务，例如搜索、探测、救援等。
因此，研究机器人组合编队控制与路径规划成为了人工智能领域的热点之一。
机器人组合编队控制与路径规划主要涉及到以下几个方面的技术：传感器技术、路径规划算法、协同控制算法等。
通过传感器技术，机器人可以感知周围环境的信息，例如距离、方向、速度等。
路径规划算法是为机器人设定合适的路径，使其能够按照特定的顺序进行移动。
协同控制算法是为了实现多个机器人之间的协同工作，确保它们可以按照预定的方式进行组合编队控制。
二、研究方法在机器人组合编队控制与路径规划的研究中，主要采用如下几种方法：1. 集中式方法：在集中式方法中，一个中央控制器负责对多个机器人进行统一的控制和规划。
通过收集多个机器人的状态信息，中央控制器可以实时调整机器人的路径和行为，以实现组合编队控制。
2. 分布式方法：在分布式方法中，每个机器人都具有一定的自主性，能够根据自身的感知信息和任务要求进行自主决策。
通过相互通信和协作，多个机器人可以实现分布式的组合编队控制与路径规划。
3. 混合式方法：混合式方法是集中式方法和分布式方法的结合，通过将部分控制权交给中央控制器，并给予机器人一定的自主决策能力，实现对机器人组合编队控制与路径规划的综合管理和控制。
三、应用领域机器人组合编队控制与路径规划在很多领域都有广泛应用的前景，以下是其中几个典型的应用领域：1. 智能制造：在智能制造中，多个机器人可以协同工作，实现生产线的自动化操作。
未知环境中基于观察者的多机器人编队控制方法
形 ， 对 动态 环境 的适 应 能力 不强 ， 器人 之 间 的 但 机
避 碰 等 问 题 没 有 得 到 很 好 的 解 决 ， 基 于 行 为 编 而 队法 对 环 境 的 适 应 能 力 较 强 ， 在 队 形 稳 定 性 上 但 存 在 一 定 的 缺 陷 。 此 ， 文 结 合 领 导 一 随 法 为 本 跟
通过 ； 右 两边都 可通过 ， 左 使领 导者 保持观 察者 的
位置 ； 当前 队形 宽度不 可通过 ， 领导者保 持观 ③ 使
察 者 的位置 ， 当领导 者到 达该位 置时 ， 通知 跟随 会
者改变 队形 ， 小 队形宽 度 。 缩
编 队结构 的关键 点在 于如何 对观察 者 的路 径 进行 优化 ， 得到 领导者 轨迹 的关键 点 ， 领导者 的 使
跟踪领 导 者 的位 置 和 导 向角 。 目前 有 之 间 的距 离 ； 代表 两 者之 间 的 角度 。
和 “ 法 的关
两 种 队形 控制 法 ＿ ， 中 ， 代 表 领导 者 和跟 随者 ３其 ］ ｚ
键 思 想 是 ， 制 跟 随 者 和 领 导 者 之 间 实 际 距 离 和 控
第３ ４卷 第 ３期 ２１ ０ １年 ６月
武
ห้องสมุดไป่ตู้
汉
科
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大
学
学
报
Ｖｏ ． ４。 １ ３ Ｎｏ． ３
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｕ ａ ｉ ｅ ｓｔ ｆＳ ｉｎ ｅ ａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｏ ｒ ａ ｆＷ ｈ ｎ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｏ ｃｅ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｙ
响 的 问 题 。 由 图 １可 看 出 ， 察 者 的 运 动 轨 迹 在 观 Ａ 区会 出 现 较 大 的 突 变 ， 果 单 纯 使 用 如 法， 则 无 法 保 持 队 形 的稳 定 。 由观 察 者 运 动 轨 迹 和 优 化 后领 导者 轨迹 可看 出， 导者 的轨 迹更 加合理 ， 领 且
多智能体系统编队控制相关问题研究综述
多智能体系统编队控制相关问题研究综述多智能体系统编队控制是指在一定的约束条件下，对多个智能体进行集群编队控制，使得它们能够保持一定的距离和相对位置，以达到一定的控制目标。
随着无人机技术的发展和应用领域的扩大，多智能体系统编队控制已经成为热门研究方向。
本文将对多智能体系统编队控制相关的问题进行综述。
首先我们来看多智能体系统编队控制的重要性和应用价值。
多智能体系统编队控制是在不同的应用场景中实现多个无人机的编队飞行、自动巡航、协同作业、定位跟踪等重要任务的关键技术。
例如，在军事领域，多智能体系统编队控制可以用于完成战区空域监视、情报侦察、敌情侦查与打击等任务；在民用领域，多智能体系统编队控制可以用于完成环境监测、天气预报、交通监测、快递物流等领域的任务。
多智能体系统编队控制的实现涉及多个技术问题。
下面我们将具体介绍。
首先是多智能体系统编队的控制算法。
编队控制算法是实现多智能体编队控制的重要组成部分。
常见的编队控制算法有分布式控制、集中式控制、混合控制等。
分布式控制将集群中的每个智能体看作一个个体，通过局部信息协作控制智能体的运动；集中式控制则将集群看作一个整体，通过中央控制器来实现对集群的控制；混合控制则结合了前两种控制的优点，既考虑了智能体的局部控制，又引入了全局控制策略。
其次是多智能体系统编队的通信机制。
多智能体系统编队控制需要智能体之间进行信息交换，以便完成编队控制任务。
常见的智能体通信机制有无线通信、红外通信和蓝牙通信等。
其中，无线通信是应用最为广泛的通信方式。
无线通信一般分为单向通信和双向通信两种，单向通信指只有一个智能体向其他智能体发送信息，而其他智能体不会回复信息；双向通信则指智能体之间可以互相发送和回复信息。
再次是多智能体系统编队的传感器技术。
多智能体系统编队控制需要智能体获取周围环境的信息，以帮助实现编队控制任务。
常见的传感器技术有激光雷达、视觉传感器、红外传感器等。
其中，激光雷达是一种常用的传感器技术，通常用于对目标的距离和方位进行精确测量。
实时位置反馈的多机器人主从式编队控制
火 力 与 指 挥 控 制
Ｆ ｒ ｏ ｔｏ ＆ Ｃ ｍｍａ ｄ Ｃ ｎ ｒ ｌ ｉ Ｃ ｎｒｌ ｅ ｏ ｎ ｏ ｔｏ
第３ ７卷
第２ 期
２１ ０ ２年 ２月
文 章 编 号 ：０２０ ４ （０ ２ ０—０ ２０ １ ０—６ ０ ２ １ ）２０ １—４
一
引 言
近年 来 ， 随着计 算 机技术 和无线 通 信技术 的发
展 ， 机器人协 调合作 已经成 为可能 ， 多 而且 得 到了越 来 越 多的应用 。多个机器 人协调 合作可 以完成单 一 机器 人难 以完成 的任 务 。其 中编 队问题 是 多机 器人 协调 合作 中的一个典 型性 的问题 。 所谓 的编 队控 制是指 多个 机器人 在到达 目的地
（） ８
通过 以上讨论 可 以得到基 于系统 状态 变量 描述 的跟 随者 的状 态方 程 ： ｆ —ｕ ｉ （ －Ｏ 一ｖｓｎ ｔ ｎ ｆ ） ｌｉｆ ｓ ｌ ｌ
［ ， ］ 。其 中 Ｉ代 表 主 从 两 机 器 人 之 间 的 距 离 １ ， Ｄ Ｄ （ ∈Ｒ ， 为 智 能 体 机 器 人 １ ） Ｄ 中 心 的 连 线 与 水 平 线 的 夹 角 （ ∈（ 。１ ０） ， 为智 能 体机 ０ ，８ 。 ）
Ｐ （ 一 Ｐ， 一 ） （ ） ０ ＝ 三 ， 一 （ｏ １）
如 图 ２以及 式 （ ） 式 （ ） ７ ， ９ 所示 ：
Ｐ ａ
０ ｄ
跟 随者 运 动轨 迹
＜ Ｊｓ ～２ ｓ 【 ＤＳ） ＇ｆ ｓｃ ＃ ∞ｉＯ口ｎｏ 孳 Ｃ ｎ －￣ｏ 一 ，Ｊ ｉ ９ ｊ ｙ ｆ ￣ ‘ ＝Ｖ Ｏ －
器 人 运 动角 度 的偏 差 （ （ ∈ 一
多机器人编队控制算法的研究与实现讲解
Classified Index: TP242.6 U.D.C.: 621.3
Dissertation for the Master’s Degree in Engineering
RESEARCH AND IMPLEMENTATION OF MULTI-ROBOT FORMATION CONTROL
国内图书分类号 : TP242.6 国际图书分类号 : 621.3
校代码： 10213 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
Degree-Conferring-Institution： Harbin Institute of Technology
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
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 智能移动机器人；群体机器人；编队算法
基于群集的多机器人编队控制
Ｖ０ １ ．３ ８． Ｎｏ ． １
火 力 与 指 挥 控 制
Ｆ ｉ ｒ ｅ Ｃｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ＆Ｃ ｏ ｍｍａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ
第３ ８卷
第 １ 期
Ｊ ａ ｎ， ２ ０１ ３
２ ０ １ ３年 １ 月
文章编号 ： １ ０ ０ ２ — ０ ６ ４ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ — ０ ０ １ ８ － ０ ４
ｍｕ ｌ ｔ ｉ － ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｄ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ａ ｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌ ｐ ｏ ｔ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｆ ｉ ｅ ｌ ｄ， ａ ｎ ｄ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｋ ｎ ｏ ｗｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ａ ｗ．Ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｍｕ ｌ ｔ ｉ — ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ａ ｗ ｃ ａ ｎ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｒ ｅ ｄ ｆ ｏ ｍ ａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ａ ｎ ｄ
引 言
群 集是一 种 普遍存 在 的 自然现 象 ， 基 于群 集 运 动 的分 散 式 控 制 方 法 被 广 泛 用 于 研 究 智 能 系 统 。 Ｒ ｅ ｙ ｎ ｏ ｌ ｄ ｓ 于 １ ９ ８ ７年 首先 给 出 了群 集 运 动 的形 式 化 定 ］ ： ① 分离 性 （ Ｓ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 各成 员之 间避免 碰撞 ；
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李
莎（９ ３一） 女 ， １８ ， 湖南娄 底人 ， 讲师 ， 博士生 ， 研究方向为电子信 息、 控制 。
ｌ 引言
调整 ， 例如改变行为算法 的参数、 改变行为综合参数。 行为综合层对各个激活的行为模块 的输出进行加权平 均， 做出综合决策 ， 向驱动机构输出转动角度和速度命
在人类的工作、 生活环境中， 存在着许多极限的情 况， 限制着人类的活动。例如 ： 震后搜索与营救、 军事
收稿 日期 ：０ ０一 ７一 １ ２ ｌ ｏ Ｏ
当前任务、 状态、 环境等要求对机器人 的行为模块进行
・
９ ・ ２
向 目标 移动 行 为模 块控 制 的 目的是 机器人 与 目标
之间的相对距离 ｚ 和方向 为零。
图 ２ 基 于 闭环 控 制 率 的机 器人 运 动 控 制 原理 图
（ 湖北第二师范学院 机械与电气工程 系 武汉 ４００ ； １ ３２５２武汉大学 动力与机械 学院， 武汉 ４０７ ） ３０４
摘 要： 鳊队控制是 多机器人协调控制 系统设计中的典型 问题 ， 本文 阐述 了一种基 于行 为的混合分层体 系结构， 系统 该
以基于反应式结构的三种基本行为为基础 ， 运用加权平均的行 为选择机制进行控 制。经过仿真 实验证明 ， 算法能实现 该
编队控制 ， 是指多个机器人在到达 目的地的过程中， 保
持某种队形， 同时又要适应环境约束 （ 例如存在障碍 物或者空间的物理限制） 的控制技术ｌ 。 】 ］ 传统的跟随领航者方法是根据领航机器人的路线 实现其他机器人的运动控制 ， 由于没有 明确的队形反 馈， 很难保持它的队形。本文 阐述了一种用于编队控 制的分布式控制系统 ， 该系统将基于行为 的控制方法
系结构 ， 如图 １ 所示 。该结构分为行为管理层、 行为模
块层、 行为综合层 。行为模块层 由保持队形、 标移 向目
动、 避障 ３ 个行为模块构成。行为模块是根据收到的 信息作出某种行为决策。行为管理层可根据机器人的
系统中，— ｚ 控制的 目的就是跟随机器人 １ 保持同参 考机器人 ２ 之间的相对距离 ｚ 和相对角度 ， 只要这 ２
引入多机器人编队控制方法中。编队行为被分解为以 下三个子行为 ： 向目标点运动 ， 保持队形和避障。而对
图 １ 机 器人 体 系 结构 图
３ 行为模块层
行为模块层 中的各个行为模块根据收到的信息作 出某种行 为决策 。下 面分别 叙述 三个 基本 行 为模
，
。
． Ｚ 控制下的保持队形行为模块 于各子行为的处理方式采用加权平均的行为选择机制 ３ １ 一 多机器人编队控制采用基于闭环控制律的算法， 法。通过实验证明， 该方法能有效实现编队运行任务，
作者简 介： 永丽（９ ３一） 女 ， 谭 １７ ， 湖北武汉人 ， 讲师 ， 博士生 ， 研究方向为多机器人 系统的协作及其智能控 制。
方彦军（９７ ） 男， １５ 一 ， 福建福州人 ， 授 ， 教 博士研究生导师， 士 ， 究方向为计算机控 帝技术 、 博 研 】 多机器人 系统、
现 场总线控制技术、 检测技术与仪表。
２ １ ８月 ０ ０年 第 ２ 卷第 ８ ７ 期
湖北第二师范学院学报
Ｊｕｎ ｌｏ ｂ ｉＵ ｉｅｓｔ ｆＥ ｕ ａｉｎ ｏ ｒ ａ ｆＨｕ ｅ ｎｖｒｉ ｏ ｄ ｃｔ ｙ ｏ
Ａ ｇ２ １ ｕ ．００ Ｖ０ ． ７ Ｎｏ ８ １２ ．
多机器人编队控制
谭永 丽 ， 方彦军 李 莎 ，
并能灵活地避开障碍物到达指定地点［ 。 ２ 】 ２ 多机器人群体的体系结构
其控制 目的为： 在机器人编队运行时 ， 控制机器人之间
的相对距离 ｚ 和相对角度 ， 使之收敛并保持为设定 所示 描述对应 图 ３ 在给定 的 ２个机器人组成的 ，
排雷、 追踪等。如果在这些场所使用多机器人替代人 令 。 类完成危险的、 复杂的任务 ， 能有效 的减少人员伤亡 ，
提高效率。要发挥多机器人系统 的能力和潜力 ， 必须
有机的组织多机器人群体 ， 处理好多机器人之间的协 调控制问题 。其中具有典型性和通用性的一个多机器 人协调的基础问题是多机器人的编队控制。多机器人
多机器人在有障碍物情况下 自动避 障， 并在远 离障碍物 时 自 动恢复 队形 ， 到了良好 的编 队控制效果。 达
关键词： 多机 器人鳊Ｆ 基 于行 为； 系结构 Ａ； 体 中图分类号 ：Ｐ ４ 。２ Ｉ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：６４３４ ２ １ ） －０２０ １７ － Ｘ（ ０ ８０ ９ －３ ４ ０
（） ９
（０ １） （ １ １）
ｃｓ ０
一
由８ ｌ 式得到向 目 一１ 标移动行为模块的输 出
１ｉ ｐ＋ ｎｔ ｓ
—
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卢 （ 一 ｃｓ ） ｄ ２ｎ， １１ ｄｏ￣ ＋ ￣ ｓ ７ ｏ ｉ — — — ｒ一
个值固定在 （ ， ） 就可 以维持一定的队形 。 ， 机器人旋转中心点处采样数值（ ｉ，０， ∞ ） ， ， ， 为 ，
位姿信息， 表示第 ｉ 个机器人 的（ 坐标 ， 坐标 ， ｘ ｙ 迎角 ，
线速度 ， 角速度 ） 但 由于旋转 中心 点处没 有切 向速 ， 度。 因此 ， 引入一个与旋转 中心点同在机器人轴线上 ， 距离为 （ 的点作为控制作用点 ， １ ｉ 称为参考原点 。ｄ 的 ｉ 正方向为机器人前进正方 向， ３中 ｄ 的值 为负值 。 图 ｉ
为了计算方便 ， 采用 ｄ ＝ ２ ｄ ｌ ｄ＝ 。
ｙ
图４
向 目标 移 动
机器人 的运 动方 程是
ｉ ＝
．
Ｉｉ ｐ 一 ｃ ｓ ｓｎｃ Ｉ０
Ｉｏ ｃ８
（） ８
口ｓｎ ｌｉ ￣
—广 － ）＋ Ｔ— ｐ ０ — ｐ ｔ
控制率为 ：
ｉ ｔｌ ＝－ ３ １
＝ 一