多移动机器人编队的分布式控制系统.pdf多移动机器人编队的分布式控制系统pdf,多移动机器人编队的分

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详细说明：多移动机器人编队的分布式控制系统pdf,多移动机器人编队的分布式控制系统第22卷第6期堇胜龙等:多移动机器人编队的分布式控制系统 435 速度和转向角速度(V,0)作为控制变量 3系统描述吕.1系统结构整个系统结构分为三部分:行为分解,控制变量求解和控制实现.在行为分解环节中,机器人根据当前的环境信息和任务性质,将仟务行为分解为若干个可相平行的子行为,同时为每个子行为赋予柑应的重要性(权值)W;这里的环境信息包括声纳信息、视觉信息、友札的通讯信息等.控制变量求解环节根据机器人的运动模型和当前运动状态,算出实现各子行为的控制变量u,并对求得的各组控制变量进行加权平均,荙而得到综合控制变量廴ε;控制实现环芍把综合控制变量输给执行杋构,从而实现对机器人的运动控制.见图2. 异常情况处理环境信息行为分解运动到目标点权乎均执行保持队形 t,机构這障行为行为分解控制变量求解控制实现图2控制系统结构 3.2各子行为的控制实现 3,.2.1异常情况处理陷入障碍死区判断条件:前、左、右三个方向的声纳测得障碍距离都小于最小安全距离d,而且此状态持续时间到达规定的门限时间;如果出现某方向的探测障碍距离大于安全距离,则退出此状态而且状态时间清零; 处理方法:向閉队发送脱离编队信号,为了解决从一个方向不能摆脱障碍死区的问题,相邻两次的转向速度应该避免柑同.控制变量为 (),n=奇数 (,n-偶数其中,(V,ω)为给定的安全运动速度和转向速度,n为陷入障碍死区的次数.然后返回. 障碍环境不允许编队通过判断条件:左右声纳测的距离之和+机器人宽度<队形宽度+安全距离处理方法:向其他机器人发送更改编队信息见图3.首先缩小队形规模,然后更改队形种类,队形更改的顺序依次为 822向预定目标点运动根据机器人的运动模犁见图4,并考虑0点和两轮中心的距离d的影响,可以得到以下等式 436 机器人 2000年11月平行编队形编队查形物队柱状编队图3编队队形更改顺序 r-duis in p V cos- Vsinφ docomo (3) 控制的最终目标为:r=0.q0. 可以将控制策略定为 Mu1 ,中其中,∞1,ca是给定的比例系数.(3)、(4)联立可以解得控制变量为 WIs in p+ 2 Cos 图4运动向日标点 rcosp. d a(r-dcos+ d qa,s inφ rcosp. d 5 考虑到(Vma,Chax)的限制,控制变量应为 a a. Cr VI> vmax Ca≤a≤ Wm ax v- V如s≤V,≤ (6) wm ax V 3.2.3保持队形我们以编队中各机器人运动状态的平巧 (一个假想的机器人)作为参考,来确定每个机R4 器人在编队中的位置和指冋,见图5 设参考机器人的状态为R(x,y,Ve,) 根据队形要求,机器人R(x,v,V,)相对丁参考机器人的相对参数为(L9).则 Cosy- dws iny- v o+ dws in q q=(Vos in Vis iny Q dacosy+ du cos- lu) (7) Ro 其中日为参考机器人的指向,91为机器人R:的指向,y=q0-日,(a,9)分别为队形要求中图5侏持队形 R:相对于参考机器人R。的理想距离和方位第22卷第6期堇胜龙等:多移动机器人编队的分布式控制系统 437 角控制的最终目标为:(l-L)→0,(qq)→0.将控制策略定为 BI(L-2 q=β2(9-9 (8) (7),(8)联立可解得控制变量为 COs d lB: l(-.9-Vos in 9- d cos+ lab+ ps inY i; Vr-p+ dwtany (9) 同样,考忠到(Vma,Ohma)的限制控制变量应为 am ax VI> V Vma≤V,≤Vmx(10) 3.2.4避障行为为了侏证整个编队能够顺利地避障,应考虑编队的大小及该机器人在编队中的位置.首先侵设一台机器人可以通过的安全距离为d,并定义各机器人基于编队任务的全局安全距离 d=+(D-Lcos9),其中D为编队宽度避障的策略为妇果前、左前、右前测得障碍距离的最小值人于ds,那么保持现在的速度和指向,控制变量为V=V,a=0 否则,随着前方测的障碍距离的缩小而降低运动速度,并且通过比较左前方和右前方测得的障碍距离的大小决定转向速度.控制变量为v=ksF,a=min{k:(SLF-·SgF),hx},其中,k和k为给定的常数,Sr、S和SRr分别为前方、左前方、右前方测得的障碍距离 3.3综合控制变星求解在各个子行为的控制变量求出以后,可以用下式得到综合的控制变量 wu (11) 其中控制向量u=(V,a)2,在本系统中,各个子行为重要性的定义如下: 异常情况处理的重要性; 如果符合异常情况的判断条件W:=1.0,W:=0,i2,3,4;否则W1=0; 向日标点运动的重要性W2-k 保持队形的重要性:W1=k,8:其中R=P+E.21.kcox男),为机器人偏离理想位置的距离,R。为常数,表示队形的允许偏差距离避障行为的重要性为:W+=kmin(S,SRr 其中,k2,k3和k为归一化系数,可以通过实验探索或启发式算法来灵活调整,以适应不同的具体编队任务和作业环境,并且∑W;=1.0. 438 机器人 2000年11月 4实验与结论作者以三台美国ActⅳvεMεdia公司的 P ionccr2型智能机器人为硬件平台,以基于行为的多智能体控制语言Aylu为软件平台,对上述系统作了实验验证分别在自由环境和有障碍物约束的室内环境下,实现了三种编队〔平行编队,三角编队和柱状编队)向预定目标点的运动见图6.实验证明在该系统控制下.杋器人运动状态变化平湑;在无障碍物情况下保持队形并快速到达目标点;在冇贗碍物情况下各台机器人自动避障,并在远离障碍物时自动恢复队形,达到了良好的编队控制效果.和文献[j提供的搾制方法相比较,本系统在机器人运动的稳定性,避免陷入障碍物死区以及走出障碍物死区等方面具有明显的优势. 平行编队三角编队柱状編队绕开障碍图6实验结果参考文献 I A rk in R C. Motor Schem a Based M ob ile r ob ot Nav igation. In te rnational Jou rnal of robotics Research, 8(4):92 2 Parker L. A dap tive A ction Se lec t ion for C oope ra tive A gen t Team s. From A nm a ls to A n im als: Proc, 2nd In te rnat ional Confe rence on the S im u la tion of a dapt ive Behav ior, M IT Press/B radford Books. H lu, HI, 1993: 442-450 3 Eiji N akano, Zhidong W ang. Coope rating M ultip le behavior Based Robots for object M an ipu lation. In te rnational Con- fe rence on In te lligent Robots and sys tem. 1994, 3: 1524 4 Rodney A B rooks. A Robus t L aye red Con trol Sys tem for a M ob ile rob ot. IEee Jou rnal of robot ics& Autom ation 5 Rodney A Brooks. A Robot That W alks Em e rgent Behavior from A Care fu lly Evolved Ne tw ork. Neu ral C om pu tation I Summer AN DISTRIBUTED CONTROL SYSTEM FOR MULTIMOBILE ROBOTS FORMATION DONG Sheng- long CHEN Erdong XI Yu-geng Department af Autonation, Shanghai j ia otong University Shanghai 200030; Robotics l a bora to ry, Chinese A cad emy of Sciences, Shenyang, 110015 Abstract D is tribu te d control is a sys tem design ing m e th od for m u lt ip le in te lligent agen ts coope rat ion. For m ation is a k ind of norm al coope ration p rob lem. 'T his paper introduces and des igns a d is tribu ted system for fo rm ation control based on rob ot k inem atics m ode l and behav ior based alg orithm s and proves the sys tem w ith Keywords: m u lt ip le rob ots, fo rm a tion con trol, d is tribu te d system, beh av ior based 作者简介堇胜龙(1975-),男,博士生.研究领域:智能机器人,多机器人协调控带陈卫东(1%68-)、男,博士,副教授研究领域:机器人,多智能系统

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