移动机器人网络的分布式运动协调

【摘要】： 本文焦点是研究移动机器人网络(Mobile Robotic Network,MRN)的分布式控制方法以实现其运动协调。MRN是多个自主移动机器人构成的群体,各单体利用相互间的通信、感知而互联成网。MRN在环境监测、边界安保、搜索救援等方面均有潜在的应用前景,运动协调是其中的关键问题。分布式控制实现运动协调的基本思想是:每个单体机器人利用局部同伴的状态操纵自身状态的变化,进而产生协调的群体行为。 首先,给出了一个移动机器人网络的数学模型,包括三部分:指示各单体的索引集、带有速度约束的单体动力学方程和信息流结构。信息流结构包括通信网络和互感网络模型,分别用加权有向图和Proximity图描述。在移动机器人网络模型的基础上,设计了一种分布式的控制系统体系结构,并利用MATLAB/SIMULINK实现了一个用于验证协调控制算法有效性的仿真平台。 然后,分别研究了两种基础的群体运动行为:平行运动和汇聚运动。 平行运动控制策略的设计基于一致性算法。本文提出一个分布在加权有向图上的比例型一致性算法,分析了通信网络拓扑与系统平衡态间的关系。在具有速度约束条件下,利用此线性算法设计了一种停-走式的分布式控制策略。提出一类非线性一致性算法,并证明了当加权有向图的邻接矩阵对称时,其可令多个一阶积分器达成平均一致。进而设计了一种满足速度约束、且可令系统快速达到平衡态的平行运动控制策略。 汇聚运动的控制是基于被定义在信息流结构上的相邻单体间互作用力。给出了一种互作用力的直接定义,并将其分布在Proximity图上。当具有非完整约束的单体仅能前进且速度受限时,由单体所受合力在局部坐标系中的向量引导其运动,使得全体汇聚。进而,研究了基于互势函数的互作用力间接构造法,并将其用于晶格状汇聚运动的形成。提出一种图生成算法,用于得到一个晶格图以作为通信网络;并在晶格图的边上定义Morse互势函数。根据合势函数负梯度提出一种分布式切换控制策略,令晶格图上任意两邻居间距离为预期长度值。 每一种控制算法的有效性以及信息流结构对群体行为的影响均通过MATLAB环境下的计算机仿真得到验证。