多移动机器人协作任务的分布式控制系统
多机器人系统的协同控制技术研究
多机器人系统的协同控制技术研究近年来，随着机器人技术的不断发展，多机器人系统逐渐成为研究的热点。
多机器人系统指的是有多个机器人协同工作的系统，能够完成更为复杂的任务。
而机器人系统的协同控制技术则是基于多机器人系统的研究方向之一，旨在通过维护机器人之间的合作与协调，使得多机器人系统能够高效稳定地协同运作。
本文将对多机器人系统的协同控制技术进行探讨。
一、多机器人系统的特点多机器人系统相对于单机器人系统而言，具有以下特点：1.任务复杂性高：多机器人系统能够完成单机器人难以完成的任务，例如在灾难救援中搜索和救援等复杂任务。
2.多样性：多机器人系统可以使用多种不同的机器人，如：地面、水面、空中等。
3.鲁棒性：由于多机器人系统的分布式控制结构，即使有部分机器人损坏或失效，整个系统仍然能够保持一定的鲁棒性。
4.大规模性：多机器人系统可以由上百甚至上千个机器人组成，形成一个大规模的机器人群体。
以上特点也为多机器人系统协同控制技术提出了更高的要求。
二、多机器人系统的困难多机器人系统的协同控制是一个相对较为复杂的问题，要求：1.运动规划：多个机器人需要协调完成任务，因此需要有合适的运动规划算法和路径规划算法，以保证机器人的运动轨迹不会发生碰撞或阻挡。
2.传感器及数据融合：机器人需要不断地感知环境，并将信息传输至其他的机器人，另外，我们也需要对这些不同机器人收集到的数据进行处理和融合。
3.机器人之间的协作：多机器人系统需要相互协作，比如在灾难救援时，需要有部分机器人在先期探测任务，并将发现的灾情及时告知给其他机器人，以集体协作完成救援任务。
以上问题都需要更加复杂的算法和技术实现。
三、多机器人系统协同控制技术在多机器人系统协同控制技术的研究中，有几种典型的方法：1.分布式控制方法：这种方法将整个系统分解成多个模块，每个模块只需要处理自己与其他机器人的协同关系，不需要参与整个系统的规划和控制，从而实现了多机器人系统的控制。
多机器人协作控制系统研究
多机器人协作控制系统研究多机器人系统已经成为了机器人领域的研究热点，而一个能够正确控制多个机器人的协作系统也成为了研究的重点。
多机器人协作是指一组机器人通过合作完成某项任务，这个任务可能是在不同的区域中搜索和拾取物体，或者是在生产线上协作完成某项任务。
多机器人协作系统中，机器人之间需要进行通信，传递信息，制定合适的控制策略。
多机器人协作系统的研究，涉及到多个方面的问题。
首先是任务分配问题。
如何将任务分配给不同的机器人，使得系统的效率和性能得到最大化，是一个十分关键的问题。
其次是协作策略的设计问题。
多个机器人之间的协作策略的有效性直接决定了整个系统的性能。
因此，研究对策略的合理设计和优化是十分必要的。
多机器人协作的控制问题也是研究的重点。
多机器人协作的控制是一种高度复杂的任务，需要考虑多个方面的因素。
例如，机器人对环境的感知能力、运动能力、通信能力等。
在实现多机器人协作的控制时，需要考虑这些因素，制定出一套高效的控制策略。
在多机器人协作系统中，机器人的运动控制包括路径规划、轨迹规划等等。
多机器人之间的协作也需要不同的控制策略。
例如，在领头机器人与从机器人之间的协作中，领头机器人需要提供一些信息，如路径规划、任务分配等。
与此同时，从机器人则需要根据这些信息，调整自己的控制策略，保证其与领头机器人之间的协作。
多机器人系统中的控制问题必须通过复杂的算法和控制技术来解决。
例如，需要设计出一套有效的协作算法来实现数据的传递和任务分配。
同时，还需要对多个机器人进行运动规划和控制，以保证其与其它机器人之间的协作质量以及系统的整体性能。
总之，在多机器人协作系统的研究中，控制问题是最核心和关键的问题。
多机器人之间的协作必须通过高效的控制策略来实现。
因此，多机器人系统的控制研究一直是机器人领域的一个热点和难点，需要不断地进行深入研究和探索。
多智能体系统的分布式协同控制策略研究
多智能体系统的分布式协同控制策略研究随着科技的快速发展，多智能体系统在各个领域的应用越来越广泛，如无人车队的自动驾驶、机器人协同作业等。
在这些应用中，多智能体系统需要协同工作以实现复杂的任务，这就对分布式协同控制策略的研究提出了更高的要求。
分布式协同控制是指多个智能体通过局部信息交换和合作，共同实现全局目标的控制方法。
相比于集中式控制方法，分布式协同控制更具有鲁棒性和可扩展性，并能够在多智能体系统中实现并行计算。
因此，研究分布式协同控制策略成为了提高多智能体系统性能和可靠性的关键。
在分布式协同控制策略的研究中，最常用的方法之一是基于图论的控制方法。
该方法将多智能体系统抽象为一个图，智能体为图中的节点，智能体之间的通信和交互为图中的边。
通过图的拓扑结构和局部信息交换，可以实现局部和全局目标的协同控制。
例如，最小生成树算法和拓扑排序算法可以实现多智能体系统的一致性和同步性控制。
除了基于图论的方法外，还有一些其他常用的分布式协同控制策略。
例如，基于模态切换的控制方法，通过定义不同的模态状态，智能体可以根据环境和任务要求进行状态切换，从而实现分布式控制。
此外，混合整数线性规划（MILP）和具有局部优化的策略也可以用于实现分布式协同控制，这些方法通过将全局目标分解为局部目标，并通过局部信息交换来实现全局优化。
然而，仅仅研究分布式协同控制策略还不足以满足实际应用的需求。
在实际场景中，多智能体系统往往还面临动态环境、未知系统模型和不确定性等挑战。
因此，在研究分布式协同控制策略的基础上，还需要考虑如何应对这些挑战，并提出相应的解决方案。
一种常见的解决方案是基于自适应控制的方法。
自适应控制可以根据系统的变化调整控制策略，以应对动态环境和未知模型的影响。
例如，自适应滑模控制方法可以通过调整滑模面的参数来实现对未知动态系统的控制，并保证系统的稳定性和鲁棒性。
另外，强化学习也可以用于多智能体系统的分布式协同控制。
强化学习是一种基于智能体与环境交互来学习最优策略的方法。
机器人的集群协同控制方案
机器人的集群协同控制方案机器人的集群协同控制方案是指通过多台机器人之间的协同工作，以达到共同完成特定任务的目标。
这一方案可以应用于各种领域，如工业生产、军事行动、救援任务等等。
在这篇文章中，我们将讨论机器人集群协同控制方案的基本原理、应用场景以及相关技术的发展。
一、基本原理机器人的集群协同控制方案基于分布式系统的思想，通过将任务拆分为若干子任务，并将这些子任务分配给不同的机器人进行处理，最终实现整体任务的协同完成。
其中关键的基本原理包括：1. 通信与信息共享：机器人之间通过无线通信网络相互传递信息，包括任务分配、状态更新等数据，从而实现全局信息共享。
2. 路径规划与避障：机器人在执行任务过程中需要规划合适的移动路径，并通过传感器感知周围环境，避免障碍物的影响。
3. 任务分配与协调：中央控制系统负责将整体任务划分为子任务，并将子任务分配给不同的机器人，同时协调各个机器人的行动，确保任务的高效完成。
二、应用场景机器人的集群协同控制方案在许多领域都有广泛的应用场景。
以下是几个典型的例子：1. 工业生产：在汽车制造、电子设备组装等领域，通过机器人集群的协同工作，可以提高生产效率和质量，降低人力成本。
2. 军事行动：机器人集群可以用于无人侦察、搜救任务，通过协同工作提高军事行动的效果，并减少对士兵的危险。
3. 救援任务：在灾难发生时，机器人集群可以进行搜救、物资运输等任务，提高救援效率，并减少对救援人员的压力。
4. 环境监测：机器人集群可以用于大规模环境监测，如空气质量监测、水质监测等领域，提供更全面、准确的数据支持。
三、相关技术的发展随着科技的进步和人工智能的发展，机器人集群协同控制方案的相关技术也得到了不断的突破和改进。
以下是几个主要的技术进展：1. 人工智能算法：机器人的路径规划、任务分配等决策过程可以运用机器学习和优化算法，实现智能化的决策，提高任务的效率和质量。
2. 传感器技术：随着传感器技术的不断进步，机器人可以更好地感知周围环境，对障碍物、敌人等进行准确的检测和判断。
多机器人协作控制系统的设计与实现
多机器人协作控制系统的设计与实现一、概述现代制造业趋于高度自动化，多机器人协作控制系统可以提高生产效率和质量，同时降低了人工成本。
这种系统使用多台机器人完成单个任务，这可以在快速执行任务时节省时间和劳动力。
本文将探讨多机器人协作控制系统的设计与实现。
二、多机器人协作控制系统的优势1. 提高生产效率和质量：使用多台机器人协作可以实现高效率的生产流程，并且可以保证产品的一致性和质量。
2. 增加生产灵活性：多机器人协作系统可以根据需要容易地配置和重构，以满足不同的生产需求。
3. 减少人工成本：使用多台机器人可以减少雇用大量工人的成本，而且这些机器人可以在24小时内不断工作。
4. 提高工作安全性：在某些危险、重复或高精度的任务中，机器人可以为操作员提供更高的安全性，从而减少工伤事故的发生率。
三、多机器人协作系统的设计步骤多机器人协作系统的设计是一个复杂的过程，包括以下步骤：1.确定系统需求首先，需要明确定义要生产的产品类型以及所需的生产速度和质量。
这个分析阶段的目的是为了理清机器人需要执行的任务，从而为后续的机器人编程和系统设计提供指导。
2. 选择机器人品牌合适的机器人品牌可以确保准确地完成生产任务。
要考虑机器人的尺寸和灵活性，以及它们的操作和维护成本。
3. 机器人程序和编程机器人程序必须精确地执行任务，因此必须使用高级编程语言，例如Java和Python。
编码过程应该通过使用适当的工具来进行可视化编程。
4. 机器人设备和软件集成在开发控制器软件之前，必须确保所有机器人和设备都可以集成工作。
在集成工作时，必须考虑多台机器人并行工作，以确保系统的稳定性。
5. 开发控制器软件控制器软件是该系统的核心，负责管理所有活动，并确保系统的稳定性，高效率，和可靠性。
软件的程序应该通过良好的组件模块化来设计，以便在需要扩展系统时更容易地实现。
四、多机器人协作系统实施时需要注意的问题1. 合理的初始化：在启动前将所有机器人初始化，以确保系统的稳定性。
多智能体系统的协作控制技术与应用
多智能体系统的协作控制技术与应用第一章概述多智能体系统是由多个智能体组成的一种复杂系统，它们通过相互协作完成任务。
与单一智能体系统相比，多智能体系统具有更高的鲁棒性和适应性，并且在协作方面比单一智能体系统具有更高的效率和灵活性。
因此，多智能体系统已经得到了广泛的研究和应用。
本文将介绍多智能体系统的协作控制技术及其应用。
第二章多智能体系统的协作控制技术2.1 分布式控制分布式控制是多智能体系统的一种常用的协作控制技术，它是指将控制策略分配到多个智能体上，并通过相互协作实现系统的稳定性和性能要求。
其中，每个智能体只能观察到部分状态信息，并且只能与其邻居通信。
2.2 协同控制协同控制是指多个智能体在协作完成任务时通过互相协作实现的一种控制技术。
协同控制中，每个智能体的控制策略与其他智能体的控制策略紧密相连，因此每个智能体的行为都会影响整个系统的性能。
协同控制通常需要解决的问题包括如何合理地分配任务、如何构建相互协作的控制策略等。
2.3 集指导控制集指导控制是多个智能体通过共享信息实现的一种协作控制技术。
在集指导控制中，智能体之间共享信息，通过集指导控制策略来协作完成任务。
第三章多智能体系统的应用3.1 无人机编队无人机编队是多智能体系统应用的一个重要领域。
在无人机编队中，多个无人机通过协作控制，形成编队完成任务。
无人机编队可以应用于搜索救援、军事侦察等领域。
3.2 工业自动化工业自动化是多智能体系统应用的另一个重要领域。
在工业自动化中，多个智能机器人通过协作控制，完成生产线的任务。
工业自动化可以大幅度提高生产效率和产量，并且具有很高的灵活性和适应性。
3.3 智能交通系统智能交通系统是多智能体系统应用的另一个重要领域。
在智能交通系统中，多个智能车辆和智能交通设施通过协作控制，实现道路流量的平衡和交通拥堵的缓解。
第四章结论多智能体系统是一种复杂的系统，在实际应用中具有广泛的应用前景。
本文介绍了多智能体系统的协作控制技术及其应用，并简要分析了其特点和优缺点。
多智能体系统中的分布式协同决策研究
多智能体系统中的分布式协同决策研究随着科技的不断发展和进步，人们的社会和生活方式也在不断改变和发展。
新时代的来临，让我们可以看到更多的机器人、无人机和其他智能设备，也催生了一种新的技术领域——多智能体系统。
多智能体系统是指由多个智能体（Agent）组成的系统，其中每个智能体都可以处理信息、做出决策并与其他智能体进行交互和协作。
多智能体系统应用于工业制造、交通管理、自动化控制等领域，是未来智慧城市建设的关键技术之一。
然而，在多智能体系统中，智能体之间的决策和协同是非常复杂的，如何实现分布式协同决策已成为研究的热点。
一、分布式协同决策在多智能体系统中，每个智能体都有自己的感知和决策能力，可以通过这些能力对环境进行感知和分析，做出相应的决策。
而在实际应用中，这些智能体需要相互协作，为系统整体做出最优的决策。
这就需要实现分布式协同决策。
分布式协同决策是指在多智能体系统中，每个智能体都可以根据自身观测到的信息和其他智能体的决策进行自主决策，并且不同智能体之间能够协商和合作，达成全局最优解。
在分布式协同决策中，智能体之间需要自主的分配任务、协调行动、处理信息等，最终实现全局协同。
要实现分布式协同决策，需要解决以下问题：1、信息共享在多智能体系统中，每个智能体都只能观测到自身所处的环境，无法获得所有智能体的信息。
为了实现全局最优解，需要将信息共享到整个系统中，并建立信息传递机制和通信协议。
2、任务分配在多智能体系统中，不同智能体需要承担不同的任务，如何根据智能体的能力和任务的特性进行任务分配，成为了一个关键问题。
分配策略应该考虑到算法的效率、资源消耗等多种因素。
3、动态决策在多智能体系统中，智能体需要能够对环境的变化做出相应的动态决策。
这需要智能体具有一定的自适应性，能够根据环境变化、任务需求等进行相应的决策，保持分布式协同的稳定性。
二、算法研究为了解决上述问题，有很多研究者致力于开发可行的算法来实现分布式协同决策。
多机器人系统的任务分配技术
多机器人系统的任务分配技术1. 引言随着机器人技术的不断发展，多机器人系统在各个领域得到了广泛的应用。
多机器人系统通常由多个机器人组成，这些机器人可以根据需求执行不同的任务。
然而，如何合理地将任务分配给机器人是多机器人系统中面临的一个重要问题。
本文将介绍多机器人系统的任务分配技术，以及相关的算法和策略。
2. 任务分配问题的定义任务分配问题是指在多机器人系统中将一组任务分配给空闲机器人的问题。
任务可以是多种不同类型的，每个任务可能有不同的优先级和要求。
任务分配的目标是在满足任务要求的前提下，尽可能地提高系统的效率和性能，如减少任务执行时间、提高任务完成率等。
3. 任务分配技术任务分配技术可以分为集中式和分布式两种方式。
3.1 集中式任务分配在集中式任务分配中，有一个中心调度器负责任务的分配。
中心调度器根据任务的属性、机器人的状态和系统的需求，使用一定的算法来决定将任务分配给哪些机器人。
常见的集中式任务分配算法包括最短作业优先（SJF）、最高优先级优先（HPF）和轮询等。
•最短作业优先（SJF）算法：根据任务的执行时间估计，将任务分配给执行时间最短的机器人。
这种算法可以有效地减少任务的执行时间，提高系统的效率。
•最高优先级优先（HPF）算法：根据任务的优先级，将任务分配给优先级最高的机器人。
这种算法适用于存在紧急任务的情况，可以优先完成重要的任务。
•轮询算法：按照顺序依次将任务分配给每个机器人，循环进行。
这种算法可以平均分配任务，避免某些机器人长时间没有任务可执行的情况。
3.2 分布式任务分配在分布式任务分配中，每个机器人都有自己的决策能力，可以根据自身的状态和局部信息进行任务分配。
分布式任务分配可以减轻中心调度器的负担，提高系统的实时性和适应性。
常见的分布式任务分配算法包括贪心算法、博弈论算法和遗传算法等。
•贪心算法：机器人根据当前的任务和资源情况，选择对系统整体效率有贡献的任务进行执行。
这种算法简单有效，适用于系统中任务和机器人数量较少的情况。
多智能体系统中的协同控制算法研究
多智能体系统中的协同控制算法研究一、多智能体系统简介随着现代科技的不断发展，我们越来越能感受到人工智能和机器人技术所带来的便利与改变。
多智能体系统作为机器人技术中的一种代表，其可实现协同工作，相比于单一机器人更具优势。
因此，多智能体系统也成为当前机器人技术重要研究方向之一。
多智能体系统是指由多个智能体组成的系统，每个智能体具有一定的感知、决策、控制等能力，在协作条件下，实现共同的任务。
在多智能体系统中，其协同控制算法对于系统的性能具有重要意义。
接下来本文将介绍当前多智能体系统中常用的协同控制算法。
二、常用的协同控制算法1、分布式控制算法分布式控制算法是指将多个智能体所执行的任务分解为多个子任务，每个智能体只负责部分任务的执行。
该算法在实现分工协作的同时，也能降低多智能体系统的通信开销，从而提高算法的效率。
常用的分布式控制算法有PRoPHET协议、Max-Min协议、CGRL算法等。
其中，PRoPHET协议是一种基于组播的控制算法，可以用于多智能体系统中的离线路由选择。
Max-Min协议是一种分布式控制算法，可用于解决多智能体系统中的最小化任务分配问题。
CGRL算法是一种分布式强化学习算法，常用于多机器人协作控制问题中。
2、集中式控制算法集中式控制算法是指将多个智能体的动作控制交由中央控制器来实现。
这种算法通常涉及到大量的通信，需要保证通信的高可靠性和低时延。
该算法对系统的控制具有高度的可控性，但扩展性和鲁棒性相对较差。
常用的集中式控制算法有、LQ-GSM算法、单一智能体遥测控制等。
其中，LQ-GSM算法是一种矩阵博弈理论，利用马尔可夫链状态表示多智能体系统运行情况，并通过求解线性四倍反馈控制器来实现多智能体系统的协同控制。
单一智能体遥测控制是一种典型的集中式控制策略，即单一智能体通过遥测接收所有智能体的信息，并根据任务要求来分配任务的执行。
3、分步控制算法分步控制算法是基于分布式和集中式控制算法的结合，采用一种分步式的控制过程，通过每个步骤的协同完成最终的任务。
多移动机器人协同控制代码
多移动机器人协同控制代码移动机器人的协同控制是指多个机器人协同工作以完成特定任务的过程。
这涉及到多个方面的代码编写和控制策略的设计，以下是一些可能涉及的方面：1. 路径规划和避障，对于移动机器人协同控制，首先需要考虑的是它们如何规划路径并避开障碍物。
这涉及到使用传感器获取环境信息，以及编写算法来规划安全有效的路径。
常见的算法包括A 算法、D算法等。
在避障方面，可以使用基于激光雷达或摄像头的障碍物检测算法，如RRT、DWA等。
2. 通信和协调，多个机器人需要进行通信和协调才能实现协同控制。
这涉及到设计适当的通信协议和消息传递机制，以确保机器人之间能够共享信息并协调行动。
常见的方法包括使用ROS（机器人操作系统）等框架来实现消息传递和协调控制。
3. 分布式控制，在多移动机器人协同控制中，需要考虑如何设计分布式控制算法，使得每个机器人能够根据整体目标进行协同工作。
这可能涉及到集合控制理论、分布式优化算法等方面的知识。
4. 状态估计和定位，准确的状态估计和定位对于多移动机器人协同控制至关重要。
这需要编写传感器融合算法，如扩展卡尔曼滤波器（EKF）或无迹卡尔曼滤波器（UKF），以获得对机器人位置和姿态的准确估计。
5. 任务分配和协同策略，最后，多移动机器人协同控制还需要考虑如何分配任务和制定协同策略。
这可能涉及到博弈论、多智能体系统等领域的知识，以确保机器人能够有效地协同工作完成任务。
综上所述，多移动机器人协同控制涉及到路径规划、避障、通信、分布式控制、状态估计、任务分配等多个方面的代码编写和控制策略设计。
在实际应用中，需要综合考虑这些方面，并根据具体任务需求进行相应的代码编写和控制策略设计。
多机器人协作控制的技术与应用
多机器人协作控制的技术与应用随着机器人技术的不断发展，单一机器人已经不能满足大规模作业工作的需求。
多机器人协作控制技术应运而生，它将多个机器人集成在一个系统中，实现相互协作完成任务的目标。
本文将介绍多机器人协作控制技术的相关知识和应用。
一、多机器人协作控制技术的基础1. 系统架构多机器人协作控制系统主要由机器人、网络和控制器组成。
其中，机器人可以包括不同类型的机器人，如移动机器人、固定机器人、飞行器等等。
网络是通信媒介，用于传输信息和控制指令。
控制器是系统的核心，用于对多个机器人进行协作和调度，完成任务。
2. 任务分配任务分配是多机器人协作控制中的核心问题。
一般来说，任务分配可以分为集中式和分布式两种方式。
集中式任务分配是由中心控制器制定任务并将其分配给每个机器人，机器人之间没有通信和协作。
分布式任务分配则是机器人之间通过分布式算法，自主决策并协作完成任务。
3. 坐标系转换在多机器人协作控制中，机器人的空间位置和姿态需要不断地被更新。
由于每个机器人的坐标系不同，所以需要进行坐标系转换。
坐标系转换是将一个机器人的坐标系转换为其他机器人的坐标系，从而实现多机器人之间的协作。
4. 避障算法多机器人协作控制中，机器人之间需要避免碰撞，而避障算法就是用于解决此问题的。
常用的避障算法包括局部规划算法、全局规划算法、人工势场算法等。
二、多机器人协作控制的应用1. 导航和探测任务多机器人协作控制的一项重要应用是导航和探测任务。
在一个未知环境中，多台机器人可以分工合作，共同探测和绘制地图。
同时，他们可以协作完成导航任务，使得整个系统的探测效率得到提高。
2. 运输和装卸任务多机器人协作控制还可以应用于运输和装卸任务。
多台机器人可以协作完成运输工作，大大提高了效率。
同时，机器人之间可以互相协作，实现装卸物品的目标。
3. 工业生产任务在工业生产中，多机器人协作控制可以大大提高生产效率和降低生产成本。
多台机器人可以协作完成各种工艺过程、装配、上下料等任务，从而实现自动化、快速、高效的生产。
多智能体系统中的分布式协同控制策略设计与优化
多智能体系统中的分布式协同控制策略设计与优化在多智能体系统中，分布式协同控制策略的设计与优化是非常重要的，它可以实现多个智能体之间的协同工作，提高系统的整体性能和效率。
本文将介绍多智能体系统中分布式协同控制策略的设计与优化方法，并且讨论其在实际应用中的意义与挑战。
多智能体系统是由多个智能体组成的系统，智能体之间可以通过通信和协同工作来完成一定的任务。
在这样的系统中，每个智能体都有自己的感知能力和决策能力，可以根据所接收到的信息做出相应的动作。
分布式协同控制策略的目标就是使得这些智能体能够在没有集中控制的情况下，通过相互通信和协调，共同完成预定的任务。
在设计分布式协同控制策略时，需要考虑各个智能体之间的相互作用和合作方式。
常用的方法之一是基于局部信息的策略设计，即每个智能体只利用其周围智能体的信息进行决策。
这样的策略设计可以减少通信开销和计算复杂度，提高系统的实时性和可扩展性。
另一种方法是基于全局信息的策略设计，即每个智能体可以获得全局信息，并且根据全局信息做出决策。
这种策略设计可以更好地优化整个系统的性能，但是通信和计算开销也更大。
为了优化分布式协同控制策略，可以采用强化学习和优化算法等方法。
强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优策略的方法。
在分布式协同控制中，可以将每个智能体视为一个学习智能体，通过与其他智能体的交互来学习最优的协同策略。
另外，优化算法如遗传算法、粒子群算法等也可以用于寻找最优的控制策略。
这些优化算法可以通过搜索策略空间来发现最优的控制策略，从而提高系统的性能和效率。
分布式协同控制策略的设计与优化在许多实际应用中起到关键的作用。
一个典型的应用是无人机编队飞行控制系统。
在这个系统中，每个无人机都有自己的飞行状态和任务要求，需要通过与其他无人机的通信和协同工作来实现编队飞行和任务的完成。
通过设计合适的分布式协同控制策略，可以使得无人机之间保持一定的距离和速度，以达到编队飞行的目的，同时保证每个无人机能够完成自己的任务。
多移动机器人网络的运动同步控制与协作任务规划
实际应用需求
在实际应用中，多移动机器人系 统需要具备协同完成任务的能力
，如同步移动、协同搬运等。
学术研究价值
研究多移动机器人网络的运动同 步控制与协作任务规划有助于推 动机器人技术的发展，为未来的
实际应用提供理论支持。
国内外研究现状
国外研究现状
在国外，多移动机器人系统的研究起步较早，已经取得了一定的研究成果。例如 ，一些研究者利用强化学习算法实现了多机器人的协同控制，提高了机器人系统 的任务执行效率。
质量，选择合适的信息传递方式。
信息传递效率
03
优化信息传递路径，减少信息传递延迟，提高信息传递效率。
传感器数据处理与融合
数据预处理
对传感器数据进行滤波、去噪等预处理，提高数据质量。
数据融合算法
采用合适的数据融合算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等，对多传感 器数据进行融合，提高位置和姿态估计的准确性。
传感器标定与校准
05
实验验证与结果分析
实验环境与条件
机器人硬件平台
选用具有相似性能和运动能力 的多台移动机器人，确保实验
结果的普适性。
实验场地
选择室内或室外封闭或半封闭 的实验场地，模拟实际应用场 景。
通信设备
采用无线通信设备，确保机器 人之间的信息交互和协同工作 。
任务规划算法
采用基于行为、基于任务或混 合式任务规划算法，实现多机
通过协同工作，机器人之间可以相互 配合，实现更高效的任务执行，提高 整体工作效率。
机器人网络系统的历史与发展
早期发展
20世纪90年代开始出现简单的机器人群体系统，主要用于军事侦察 和灾难救援等场景。
当前研究
随着传感器技术、通信技术和人工智能技术的不断发展，多移动机 器人网络系统的研究逐渐深入，涉及领域和应用场景不断扩展。
多智能体系统中的分布式协同控制与优化策略研究
多智能体系统中的分布式协同控制与优化策略研究随着科技的不断进步，多智能体系统在各个领域中得到了广泛的应用。
多智能体系统是由多个智能体组成的系统，智能体之间可以进行信息交流和协作，共同完成复杂的任务。
然而，要实现多智能体系统的高效运行，需要对其进行合理的控制与优化。
本文将重点研究多智能体系统中的分布式协同控制与优化策略。
分布式协同控制是多智能体系统中的关键问题之一。
多智能体系统中的每个智能体都具有一定的自治性，能够根据自身的传感器信息和局部目标做出相应的决策。
分布式协同控制的目标是通过智能体之间的协作，使整个系统能够实现全局目标。
在分布式协同控制中，信息交流和共享是非常重要的。
智能体之间通过传输自身的状态和决策信息来实现协同控制。
然而，在实际系统中，由于信息传输的时延、噪声等因素的存在，如何在有限的信息交流条件下实现高效的分布式协同控制是一个具有挑战性的问题。
针对分布式协同控制中的挑战，研究者提出了一系列的优化策略。
其中之一是基于图论的方法。
图论可以用来描述多智能体系统中的智能体间的连接关系。
通过构建适当的图模型，可以利用图论中的路径搜索算法和最优化算法来实现分布式协同控制。
另一个常用的优化策略是基于博弈论的方法。
博弈论可以用来描述多智能体系统中的智能体之间的竞争和合作关系。
通过建立合适的博弈模型，可以利用博弈论中的均衡分析方法来实现分布式协同控制。
此外，还有一些基于强化学习和深度学习的优化策略被提出，这些策略能够自动学习智能体的控制策略，从而实现分布式协同控制。
除了分布式协同控制，优化策略也是多智能体系统中的另一个重要问题。
多智能体系统中的智能体往往存在多个目标，例如最小化能量消耗、最大化系统稳定性等。
在面对多目标优化问题时，如何设计合适的优化策略是一个关键的挑战。
研究者提出了一系列的多目标优化方法，其中之一是基于加权函数的方法。
加权函数方法将多个目标线性组合成一个目标函数，然后通过求解单目标优化问题来得到最优解。
机器人的协作和协同控制方法
机器人的协作和协同控制方法机器人协作和协同控制方法是人工智能领域中的重要研究方向之一，它涉及到多个机器人之间的合作与协同，以实现共同的任务。
随着科技的不断发展，机器人在各个领域的应用也越来越广泛，因此如何使多个机器人之间实现高效协作成为了一个备受关注的问题。
本文将探讨机器人协作和协同控制方法的相关研究现状以及未来的发展趋势。
在机器人领域中，通常会遇到各种复杂的任务，有些任务需要多个机器人之间协作才能完成。
比如在工厂生产线上，多个机器人协同作业可以大大提高生产效率；在救援任务中，多个机器人组成的救援队伍可以更快速地找到被困者。
因此，如何实现机器人之间的协作成为了一个重要的研究课题。
目前，机器人协作常用的方法包括集中式控制、分布式控制和混合式控制。
集中式控制是指由一个控制器来协调多个机器人的活动，这种方法简单直接，但是当机器人数量较多时会造成控制器负担过重。
分布式控制是指每个机器人单独做出决策，通过通信与其他机器人进行协调，这种方法对系统的容错性要求较高。
混合式控制则结合了上述两种方法的优点，实现了较好的性能。
除了控制方法，机器人协作还需要考虑到各种不确定因素，比如环境变化、通信延迟等。
如何使机器人能够适应各种不确定因素，实现高效的协作，是一个具有挑战性的问题。
近年来，一些学者提出了基于强化学习的方法来解决这个问题。
强化学习是一种通过与环境不断交互来学习最优策略的方法，它已经在单个机器人控制中取得了一定的成果，可以进一步应用于机器人协作领域。
另外，机器人协作还需要考虑到机器人之间的沟通与协商。
在多个机器人协作的过程中，机器人之间需要不断地进行信息交换与沟通，以达成共识。
而协商则是指机器人之间通过讨论、交流等方式来确定最终的行动方案。
如何设计有效的通信协议和协商机制，是机器人协作中的一个关键问题。
除了上述的基础研究外，机器人协作还涉及到许多具体应用领域。
比如在医疗领域，多个手术机器人可以协同作业，提高手术效率和精度；在农业领域，多个农业机器人可以协同作业，提高农作物的产量；在交通领域，多个自动驾驶车辆可以协同行驶，提高交通效率。
多机器人协调系统的构建与控制
安全防护技术
研究多机器人协调系统的安全防护技术，保 障系统的安全稳定运行。
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分散式控制策略
总结词
每个机器人独立进行决策和控制，仅通过局部信息进行交互。
详细描述
分散式控制策略将机器人系统中的每个机器人视为独立个体，每个机器人根据自身的传感器信息和局 部环境信息进行决策和控制。这种策略具有较好的鲁棒性和扩展性，但可能无法实现全局最优控制， 且在机器人之间需要建立有效的通信机制以实现协作。
混合式控制策略
总结词
结合集中式和分散式的优点，既实现全 局最优控制，又具有较好的鲁棒性和扩 展性。
VS
详细描述
混合式控制策略结合了集中式和分散式控 制策略的优点，通过中央控制器进行全局 规划和决策，同时每个机器人根据局部信 息和中央控制器的指令进行独立决策和控 制。这种策略能够提高系统的性能和鲁棒 性，适用于大规模、复杂的多机器人系统 。
协同包装
通过多机器人协同作业，完成大型产品的包装、码垛等环节，提高包装效率与 自动化水平。
农业领域应用
精准农业
多机器人协调系统在农业领域中用于实现精准播种、施肥、喷药、收割等作业，提高农 业生产效率与资源利用率。
智能温室
多机器人协同控制温室内环境，如温度、湿度、光照等，为农作物提供最佳的生长条件 。
特点
多机器人协调系统具有灵活性、高效 性、协同性和自适应性等特点，能够 完成复杂、大规模和动态的任务，提 高整体性能和效率。
协调系统的应用场景
物流配送
01
多机器人协调系统可用于自动化仓库管理、货物分拣和配送等
环节，提高物流效率。
灾难救援
02
在灾难现场，多机器人协调系统可以协同完成搜索、救援和物
多智能体系统中的分布式控制与协同决策
多智能体系统中的分布式控制与协同决策随着科技的飞速发展和智能化的不断推进，多智能体系统作为一种新型的智能系统，受到了广泛的关注和研究。
多智能体系统指的是由多个独立的智能体组成的系统，每个智能体都具有自主的思考、决策和行动能力，彼此之间通过互相交流和协作来完成特定的任务。
由于智能体之间的相互影响和协同作用的特殊性质，多智能体系统的控制和决策问题具有诸多挑战，其中分布式控制和协同决策是两个重要的问题。
一、分布式控制分布式控制是指在多智能体系统中，每个智能体仅能感知和控制自己的局部环境，并根据局部信息和全局目标，制定相应的控制策略。
在这种情况下，整个系统的控制策略是由各个智能体之间相互协作完成的，而不是由一个中心化的控制器来掌控。
分布式控制的一个重要应用场景是智能交通系统。
在智能交通系统中，每个车辆都是一个智能体，需要根据自己的局部信息和全局目标来制定行驶策略，如何在车流量大、交通信号不同步等复杂环境下实现优化控制呢？研究者们提出了一种名为“分布式模型预测控制”的方法，该方法通过对车辆的动力学模型进行预测和仿真，生成一系列优化路径，并将路径信息和控制策略传递给相邻车辆，实现全局优化控制。
另外，分布式控制还可以应用于物流管理、军事作战等场景，实现分散的智能协同作战，提升整体效率和智能性。
二、协同决策协同决策是指在多智能体系统中，各个智能体通过交换信息和协调行动，共同制定全局决策。
协同决策需要考虑多个智能体之间的相互协作和竞争，各智能体的策略和利益也需要得到平衡和协调。
协同决策的一个典型应用场景是多机器人系统。
在多机器人系统中，各个机器人需要协同完成任务，如搬运、巡逻、协同搜索等。
在任务分配、路径规划、资源利用等方面，需要综合考虑多种因素，如机器人的能力、位置、传感器信息、环境障碍、任务紧急程度等。
为了解决这些问题，研究者们提出了一系列名为“机器人协同控制”的方法，包括基于贝叶斯网络模型的任务分配算法、基于搜索树和优化算法的路径规划算法等，这些算法可以有效地实现智能机器人的协同决策和控制。
基于人工智能技术的分布式智能控制系统设计
基于人工智能技术的分布式智能控制系统设计在当今世界，人工智能技术的迅速发展，正在对各个领域产生着深远的影响。
其中，基于人工智能技术的分布式智能控制系统的设计尤为受到关注。
这样的系统是由多个智能体相互协作完成任务的，具有很强的实用性和可扩展性。
本文将探讨基于人工智能技术的分布式智能控制系统设计的原理、挑战和实现方案。
一、设计原理基于人工智能技术的分布式智能控制系统的设计原理是将多个智能体组合在一起，通过协作完成目标任务。
每个智能体都是自主的决策单位，能够感知周围环境，进行自主决策，并与其他智能体进行信息交互、协作和竞争。
在这样的系统中，主要的任务是：确定智能体之间的交互方式，使它们能够相互合作，通过分工协作达成任务。
二、挑战基于人工智能技术的分布式智能控制系统的设计面临很多挑战。
首先，由于每个智能体都是自主的，它们可能会出现合作的问题，例如缺乏合适的参考系、过多的竞争和低效的协调。
其次，由于任务有时候需要分类处理，因此智能体必须在任务开始时分配到合适的组。
最后，智能体之间的相互协作需要考虑各种不同的情况和约束条件，这对人工智能算法的设计和系统的实现都提出了很高的要求。
三、实现方案为了解决上述挑战，提出了基于人工智能技术的分布式智能控制系统的实现方案。
该方案包括以下步骤：1.确定智能体类型和每个智能体的状态和任务首先，需要确定每个智能体所属的类型和状态。
通常，智能体可以分为不同类型，例如感知智能体、执行智能体以及协议智能体等。
每个智能体都有自己的状态和任务，例如，执行智能体的任务是执行复杂的操作和控制，协议智能体的任务是支持信息交换和协作。
2.确定任务图和合作方式在系统设计中，需要制定任务图和合作方式。
任务图描述了任务和智能体之间的依赖关系和执行顺序。
合作方式指导智能体在不同的任务节点上如何协作和交互。
3.选择合适的人工智能算法在系统实现时，需要选择合适的人工智能算法，例如，强化学习、进化算法等。
并在新的算法规则上，进行模型优化和训练。
多智能体系统中的分布式协同控制研究
多智能体系统中的分布式协同控制研究一、引言自从20世纪以来，多智能体系统已经成为研究热点之一。
多智能体系统是由多个智能体组成的，智能体是分布式系统中的个体组件。
在多智能体系统中，各个智能体之间可以相互交互、通信、合作等。
多智能体系统有着广泛的应用领域，例如，自主机器人、智能交通、机器人协作和分散式制造等。
二、多智能体系统的分布式协同控制概述多智能体系统的分布式协同控制，是指多个智能体之间在一个共同的环境中，通过协同控制来完成某种任务或者目标。
在多智能体系统中，每个智能体都有着自己的感知、推理和决策能力，他们需要共同协作以实现整个系统的目标。
在多智能体系统中，分布式协同控制的优点包括高鲁棒性、高灵活性、高可靠性、高效率和低成本等。
三、分布式协同控制关键技术1、智能体的建模与识别在多智能体系统中，智能体的建模和识别是非常重要的。
智能体的建模需要考虑到其感知、推理和行动等方面，以及与其他智能体之间的交互行为。
同时，对于不同类型的智能体，需要使用不同的建模方法和技术。
2、协同控制算法在多智能体系统中，协同控制算法是必不可少的。
协同控制算法可以根据不同的任务或者目标来设计，例如，任务分配、路径规划、决策协调等。
协同控制算法需要考虑到智能体之间的交互行为、通信能力、传感器信息等因素。
3、协议设计在多智能体系统中，协议设计是非常重要的。
协议可以用来规定智能体之间的交互模式、交互协议、通信协议等。
同时，协议的设计需要考虑到系统的分布式性质，以及对性能和可靠性的影响。
4、协作建模与分析在多智能体系统中，协作建模和分析是必不可少的。
协作建模是指分析智能体之间的协作方式和协作机制，以及其对系统性能和可靠性的影响。
协作分析则是基于协作建模，对协作方式和机制进行分析和评估。
四、分布式协同控制研究领域1、多智能体决策协调在多智能体系统中，智能体之间的决策协调是非常重要的。
决策协调的研究主要包括分布式决策模型、决策协调算法、决策协调协议等方面。
协作机器人技术中的协同控制与多机器人协作方法
协作机器人技术中的协同控制与多机器人协作方法协作机器人技术是指在工业制造、物流仓储、医疗等领域中，多台机器人之间协同工作，完成复杂的任务。
协作机器人技术的关键在于实现机器人之间的协同控制和多机器人协作方法的设计。
本文将深入探讨协作机器人技术中的协同控制和多机器人协作方法的原理与应用。
在协作机器人技术中，协同控制是指多台机器人在工作时，通过共享信息和协同调度，以达到高效率、高稳定性和高性能的工作状态。
协同控制可以分为两个层次：任务层和执行层。
任务层协同控制主要是对机器人之间的任务分配和协调，确保任务的合理分配和高效完成。
执行层协同控制主要是对机器人执行动作的时序和协调控制，确保机器人之间的动作和状态同步。
在任务层协同控制中，需要考虑任务的类型、机器人的能力和资源、联络成本等多个因素。
通过建立任务模型和资源模型，可以将任务分配转化为一个优化问题，在满足约束条件的前提下，寻找最优的任务分配方案。
同时，还需要考虑任务的动态变化和不确定性因素，通过故障检测和重新分配等机制，实现任务的自适应调整。
在执行层协同控制中，需要考虑机器人之间的协作动作和状态同步。
通过共享位置、速度、力/扭矩等信息，可以在实时动态中实现机器人之间的协调控制。
例如，在物流领域中，多个机器人需要同时将货物从一个位置搬运到另一个位置，通过实时共享位置信息，并对机器人的速度和方向进行调节，可以确保机器人之间的协同工作，避免碰撞和冲突。
而多机器人协作方法则是指多台机器人协同工作时所采用的策略和算法。
多机器人协作方法可以分为集中式方法和分布式方法。
集中式方法中，一个中心节点负责任务的分配和协同控制，其他机器人只负责执行任务。
集中式方法适合任务相对简单，机器人之间的通信成本相对较低的场景。
而分布式方法中，每个机器人都具有一定的智能和能力，可以根据局部信息和协同策略来完成任务。
分布式方法适用于任务复杂、机器人之间通信成本较高的场景。
在多机器人协作方法中，常用的策略和算法包括合作协同策略、竞争协同策略和混合协同策略等。
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第 卷第 期
宋梅萍等 多移动机器人协作任务的分布式控制系统
2 问题描述(Προβλεμ δεσχριπτιον)
2 .1 任务描述 围捕的物理环境 在一个执行围捕任务的工作
区中 有几个我方的合作机器人 称之为围捕机器 人 一个进入规定区域为达到某种目的进行动作的 敌方机器人 称之为目标机器人 围捕机器人要通 过一定的合作策略 将目标机器人围住 并根据当前 状态判定下一步任务是进行驱逐还是押送 驱逐是 将目标机器人赶出规定区域 而押送则是将目标机 器人逼送到规定区域内的某个特定位置
用叠加的方法得到避碰控制总量 ϖ 和 Α 如下
νυ μ
ϖ = Ε ϖ [ κ] / νυ μ
()
κ=
图 目标周围的区域示意图
ƒ
≥
√
Ρπ 为追踪半径 , Ρε 为误差半径 , [ Ρε , Ρπ] 为调 整区域 .追踪区内 ,围捕机器人可以以最大的速度和 尽量朝向目标点的运动方向逼近目标点 ;调整区域 内 ,根据与目标点间的距离和角度关系调整速度大 小和运动方向的转角大小 ;进入误差区内以后 ,则可 以认为已经达到了目标点 , 设置速度大小为 , 运动 方向不变 .我们设计的控制策略为
ϖ=
( δ Τ − Ρε) 3 ϖ ¬/ ( Ρ π − Ρε)
ϖ¬
Ρε < δ Τ < Ρπ ()
δ Τ ∴ Ρπ
Ξ ¬ | ΗΤ | ∴ Ξ ¬
| ∃Α | =
| ΗΤ | [ Ξε
()
Ξ ¬/ κ
Α = Α + ∃Α
()
其中 , ϖ 和 ∃Α 分别是由目标追踪行为确定的
机器人速度大小和运动方向的变化值 , ∃Α ,当目
其搜索路径的确定方法如下
Φξ , ι( μ ) = κ ≅ (( ξι− ( μ ) − ξι( μ ))
+ ( ξι+ ( μ ) − ξι( μ ))) ()
Φψ, ι( μ ) = κ ≅ (( ψι− ( μ ) − ψι( μ ))
+ ( ψι+ ( μ ) − ψι( μ )))
Φξ , ι( μ ) , Φψ, ι( μ ) 为各机器人间的位置差异对 机器人 ξ , ψ 方向上的影响 . κ 是伸缩系数 ,它的取值 大小控制着伸缩过程的快慢 ,一般取为 . 左右 . μ 为伸缩运算的次数 , ι , , , ν( ν 为追捕机器人个 数)为机器人标号 .
围猎队形形成后 , 通过队形的变换产生对目标 机器人运动方式的影响 ,使其朝向驱逐目标点或押 送目标点运动 .驱逐时 ,目标点为规定区域外的最近 的点 ;押送时 ,目标点为规定区域内的特定位置 . 2 .3 行为级规划
围捕机器人行为层功能的目标是有效地执行任 务层的决策 ,在避碰的同时实现对目标机器人的围 捕 ,其实现的主要是一种编队行为 .在目前的研究 中 ,编队方法有很多种 ,本文中采用的是行为融合的 方法 .定义机器人的基本行为为 :基于传感信息的避 碰行为和基于通信信息的目标追踪行为 ,通过计算 各基本行为对机器人运动状态的控制分量 ,并按照 一定的策略进行融合 ,产生一个综合性的控制命令 作用于机器人 . 2 .3 .1 基于传感信息的避碰
当障碍物位于左侧 ;否则 , ∃Α [ κ] [ . ϖ ¬为机器人 的最大速度 , Α ¬为机器人最大转角 .障碍物对速度 和运动方向的控制基于人工势场的思想 ,区别在于
速度只取决于与障碍物间距离的大小 ,而方向则取
决于距离和障碍物与运动方向间的夹角两个因素 .
对测得障碍物的 νυ μ 个传感器信息 ,其控制采
νυ μ
Α = Ε ( Α + ∃Α [ κ] )/ νυ μ
()
κ=
追踪行为控制的产生方法 :
将追踪目标周围的区域分为三部分 :追踪区 ,调
整区 ,误差区(如图 ) .
图 障碍物周围的区域示意图ƒ Nhomakorabea≥
√
ρδ 为障碍物的危险区半径 , ρσ 为障碍物的安全 区半径 .在安全区中 , 不用考虑障碍物的影响 ; 避碰
第 卷第 期 年月
机器人
×
∂ ≥
文章编号
2
22
多移动机器人协作任务的分布式控制系统 Ξ
宋梅萍 顾国昌 张汝波
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 黑龙江 哈尔滨
摘 要 本文以多移动机器人协作执行围捕任务为背景 探讨了多机器人系统行为层规划及任务层中的任务
分解和分配问题 提出了一种能有效降低计算量的编队中子任务的分配方法 为多移动机器人提供了一种在不确定
因为本作业是对环境进行在线搜索 , 实时性的 要求很高 , 故现有的基于可知度函数的搜索方法[ ] 因其巨大的计算量不宜使用 .本文采用了一种由基 于静态图像搜索中的收缩算法[ ] 改进而成的/ 伸缩 算法0 ,可以通过设定伸展半径和收缩半径来达到较 好的搜索效果 .而且 ,通过仿真实验证实了这种搜索 算法是优于随机搜索的 . 2 .2 .2 围猎
我们设定首先发现目标机器人的围捕机器人 Ρκ 自动成为当前领导者 .领导者执行跟踪任务 ,并同时 计算其余子目标点位置作为其他围捕机器人的追踪 目标点 ,在对各子目标点位置进行优化分配的基础
上 ,将每个围捕机器人相应的子目标点放于黑板系 统中 .另外的各个围捕机器人在接到围猎命令后即 到黑板中查询自己的子目标 ,作为当前要达到的目 标 ,来执行目标追踪行为 ,从而完成多机器人整体上 的围猎行为 . 2 .2 .3 驱逐和押送
环境中 动态变化的协作任务下进行基于传感器信息和通信信息的在线路径规划的方法
关键词 路径规划 行为融合 任务分配
中图分类号 × °
文献标识码
ΔΙΣΤ ΡΙΒΥΤΕ Δ ΧΟΝΤ Ρ ΟΛ ΣΨΣΤΕ Μ ΦΟΡ Τ ΗΕ ΧΟΟΠΕ Ρ ΑΤΙς Ε Τ ΑΣ Κ ΟΦ ΜΥΛΤΙ2 ΜΟΒΙΛΕ Ρ ΟΒΟΤΣ
对于围捕机器人 , 其障碍物包括 :静态障碍物 ! 我方的其他合作机器人 !目标机器人和工作区边界 . 障碍物的信息经过传感器信息的融合后可用三元组 表示( δ[ κ] , Η[ κ] , ϖ[ κ …<) ,其中 , κ 为障碍物标号 , δ 为机器人与障碍物间的距离 , Η为障碍物与机器人 速度方向间的夹角 , ϖ为障碍物的运动速度 ,设传感 器最大感知距离为 δ ¬ ,最大感知角度为 Η ¬ . 2 .3 .2 基于通信信息的目标追踪
区内 ,则根据障碍物的信息进行速度和运动方向的
调整 ;一旦进入了危险区 ,则要以最大的速度和尽量
远离障碍物的运动方向远离障碍物 .我们设计的控
制策略为
( δ[ κ] − ρδ) 3 ϖ ¬
/ ( ρσ − ρδ)
ρδ < δ[ κ] < ρσ
ϖ [ κ] = ϖ
δ[ κ] ∴ ρσ
δ[ κ] [ ρδ
的重要性值 ,由归一化可得 ω ,即追踪的重要性值 . 对两种基本行为产生的控制按照 ω 和 ω 求加权 和 ,得到的就是综合控制 ,并最终作用于机器人的动 作机构 . 3 .2 目标搜索
目标搜索是基于静态图像的目标搜索算法 ) ) ) 收缩算法改进的[ ] ,称之为/ 伸缩式0搜索方法 ,区别 在于各机器人到达预定的收缩半径后 ,执行与收缩 算法中相反的行为确定方式 ,进行扩散式搜索 ,直到 达到扩散半径 .
( δ[ κ] ) > ρσ
ω=
( δ[ κ] ) < ρδ
()
Ρατ/ ( ρατ +
{ δ Τ/ ( Ρ π − Ρε) , })
第 卷第 期
宋梅萍等 多移动机器人协作任务的分布式控制系统
Ρ ατ = ( ρσ − ( δ[ κ] ))/ ( ρσ − ρδ) ( )
即 ω 的确定利用势场法的思想 ,根据最近的障 碍物距离和与目标之间的距离的相对关系确定避碰
设工作环境为分布有静态障碍物的封闭区域 ; 有同构的围捕机器人 ν 个 , 各机器人初始位置随机 分布 ;目标机器人正以其预先设定的搜索策略对环 境进行探测 ; ν 个围捕机器人根据当前变化的整体 信息情况做出正确的决策 ,分别去协作执行目标搜 索 ,围猎 ,驱逐或押送任务 .
各围捕机器人的控制采用分层结构 :划分成任 务层和行为层 .任务层根据当前的形势和整体行为 , 利用任务级规划方法确定机器人个体当前该执行的 任务 ;行为层通过行为级的规划执行任务层的决策 , 进行目标追踪 ,同时根据自身传感器的信息进行避 碰. 2 .2 任务级的规划
近年来 随着机器人学的快速发展 多机器人系 统理论也因其广泛的应用前景成为了智能系统理论 中的研究热点 人们通过多个机器人的合作完成单 个机器人所无法完成的任务 或是通过多个机器人 的协作提高工作的效率 因此这个过程中多机器人 协作和协调又成为了多机器人系统研究的热点和难 点
在过去的 多年里 研究者们对多机器人协调 控制中的载荷分配 !运动分解 !避碰轨迹规划 !操作 柔性体或大型物体等问题进行了大量的研究0≈ 由 于多机器人 主要是多机器人臂 操作物体时形成的 闭链系统 存在受限运动以及冗余度控制问题 因此 多机器人协调控制问题十分复杂 多机器人系统的 另一个重要问题是多机器人协作 即组织多个机器
人去完成任务 要解决的问题是多机器人间怎样进 行有效地合作 当经过某种机制确定了各自任务与 关系后 问题变为如何保持机器人间的运动协调一 致 即多机器人协调 因此 多机器人协调和多机器 人合作是多机器人系统研究中的两个不同而又有联 系的概念 前者研究的重点是机器人之间合作关系 确定后具体的运动控制问题 后者则是高层的组织 与运行机制问题 重点是实现系统可以快速组织与 重构的柔性控制机制≈
任务级规划的目标是根据当前环境信息 , 确定 围捕机器人的整体任务 ,并把当前的整体任务分解 为可独立执行的多个子任务 ,且对子任务进行分配 , 使得多个机器人协作完成当前的整体任务 .首先是 进行目标搜索 ,看是否有目标机器人进入规定区域 ; 若发现目标机器人 ,则先将其围住 ,然后根据目标的 信息确定下一步的任务 :进行驱逐或者押送 . 2 .2 .1 目标搜索