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几类非完整约束移动机器人集群分布式协同控制研究

陆佩芬  
【摘要】:无人网络集群系统(移动机器人、航天器及无人机等)协同合作可实现通信、侦察、运输、导航等多种功能,应用前景广泛。无人网络集群系统以单平台的控制能力为基础,以平台间的协同交互能力为支撑,基于开放式体系架构和人工智能技术等构建,具有抗毁性、低成本、功能分布化等优势,是世界主要军事强国重点发展的技术领域,同时,在航天、航空、工业、水下作业、受灾地区等环境下也是重点发展的方向之一,集群技术也将是无人技术发展的一大重要热点。通过无人系统集群形成静止队形可完成覆盖、监测等任务;利用无人系统集群保持特定编队运动,可以实现日常巡逻、护航、物资运输、大面积喷洒、救援等,进而应用于军事、农业、城管、救援、物流、勘探、测绘等领域。由于无人网络集群系统有着广泛的应用背景,激发起学者们对无人系统的研究热情。目前,网络集群系统取得了很多研究成果,但目前大部分文献主要是针对单机器人的情况,或者机器人集群研究中,采用了绝对/全局信息,这违背了分布式控制设计思想。本文主要研究了几类非完整约束移动机器人集群系统集结,跟踪以及编队控制问题。主要内容包括:A.考虑了具有饱和输入的环状通讯网络下非完整约束移动机器人集群系统全局一致性问题。假设每个机器人可获得全局坐标中自身位置信息并通过无线通讯获取其邻居的位置信息,则使用设计了一种新型的分布式饱和控制器来渐近地实现多机器人系统位置全局一致性。基于Lyapunov方法,通过理论分析给出了实现非完整约束多机器人系统一致性时控制器参数需满足的充分性条件。基于无线局域网以及无线网络传输,实现了多机器人系统分布式控制。进而给出了一致性控制的仿真以及实验结果,证明了控制器设计和理论分析的有效性。B.考虑了在一般有向通讯拓扑结构下非完整约束多移动机器人集群编队控制问题。针对每个跟随者非完整约束移动机器人设计了观测器,该观测器利用自身局部信息及其相邻机器人的相对信息来估计领导者的状态。基于观测器的使用,设计了跟随者的编队控制器,用于追踪领导者的状态信息。利用Lyapunov函数分析了分布式观测器和编队控制器组成闭环系统的稳定性和收敛性,最终证明所设计的控制器能有效实现非完整约束移动机器人集群系统有向通讯拓扑下的编队控制。通过仿真和实验实例验证了理论结果。C.进一步研究了一般有向通讯拓扑结构下非完整约束移动机器人集群系统自适应神经网络协同跟踪控制问题。针对带有外界干扰不确定性和非模型动力学不确定性的非完整约束移动机器人,提出了一种分层的协同控制框架,该框架包括一个新型分布式估计器以及分布式神经网络自适应跟踪控制器,能够有效实现非完整约束移动机器人集群系统自适应神经网络协同跟踪控制。通过理论分析证明了闭环系统控制系统稳定性,进一步利用仿真实验说明了该方法。D.研究了未知领导者非完整约束移动机器人集群系统编队跟踪控制问题。考虑领导者的动力学是非理想以及受到干扰/未建模条件的影响。设计了一个分布式的联合抗干扰和领导者状态观测器实现控制目标,以分布式方式观测领导者信息。并将观测器提供的受扰领导者代入到控制器中,以抵消干扰项影响并渐近实现编队。采用摄动理论和Lyapunov方法分析分布式编队跟踪控制算法的收敛性和稳定性。通过仿真和实际实验验证了理论结果。E.研究了存在外界扰动的非完整约束移动机器人集群系统受扰编队跟踪控制问题。考虑领导者和跟随者的动力学均受到有界干扰。我们设计了一个新颖的分布式联合干扰和领导者状态观测器来解决该问题,以分布式方式观测跟随者的扰动信息和领导者的状态信息及其扰动信息。并将观测器提供的领导者状态观测信息、领导者扰动观测信息以及跟随者扰动观测信息应用于控制器中,以抵消外界干扰并渐近实现编队跟踪控制。采用摄动理论和Lyapunov方法分析分布式编队跟踪控制算法的收敛性和稳定性。最后利用仿真实例来验证理论结果的有效性。


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