多机器人系统

多机器人系统第一页，共四十六页，编辑于2023年，星期五目录5.1引言5.2多移动机器人系统5.3基于智能体通信的多移动机器人协调控制体系结构5.4基于闭环控制律的多移动机器人运动协调5.5基于群集控制律的多移动机器人运动协调5.6研究展望2023/5/272第二页，共四十六页，编辑于2023年，星期五5.1引言多机器人技术（multiplerobotics）是机器人学发展的一个新方向多机器人系统有以下显著特性：更广泛的任务领域容错鲁棒性更低的经济成本分布式的感知与作用内在的并行性2023/5/273第三页，共四十六页，编辑于2023年，星期五几种典型的多机器人系统群智能机器人系统自重构机器人系统协作机器人系统机器人足球赛2023/5/274第四页，共四十六页，编辑于2023年，星期五群智能机器人系统群智能机器人机器人系统是由许多无差别的自治机器人组成的分布式系统，它主要研究如何使能力有限的个体机器人通过交互产生群体智能。在自然界的蚂蚁、蜜蜂等昆虫群体中，个体的能力有限，但从它们的交互中却呈现了智能行为。通过人工模拟昆虫社会，有助于群智能机器人系统的研究。2023/5/275第五页，共四十六页，编辑于2023年，星期五群智能机器人系统CollectiveRobotics实验系统该系统将许多简单的机器人组织成一个团体来完成一些有意义的工作，例如：推箱子2023/5/276第六页，共四十六页，编辑于2023年，星期五群智能机器人系统TheNerdHerd系统由20个机器人组成，机器人上装有抓手、红外传感器和接触传感器，可用于大规模机器人群行为实验。2023/5/277第七页，共四十六页，编辑于2023年，星期五自重构机器人系统自重构机器人：以一些具有不同功能的标准模块为组件，根据任务的需要，对这些模块进行组合，进而形成具有不同功能的系统。CEBOT2023/5/278第八页，共四十六页，编辑于2023年，星期五协作机器人系统协作机器人系统是由多个具有一定智能的自治机器人组成，机器人之间通过通信实现相互间的协作，以完成复杂的任务。中科院沈阳自动化所的MRCAS协作装配系统2023/5/279第九页，共四十六页，编辑于2023年，星期五机器人足球赛在机器人足球赛中，不同的机器人之间的关系是对抗的、竞争的；同队的机器人之间则是合作的、互助的；且协作的实时性强。RoboCup2023/5/2710第十页，共四十六页，编辑于2023年，星期五多机器人系统研究的主要内容群体体系结构感知通信协调协作机制性能评价2023/5/2711第十一页，共四十六页，编辑于2023年，星期五群体体系结构集中式：通常有一个主控机器人。分散式：没有主控机器人存在。分布式：各机器人之间的关系是平等的。分层式：介于集中式结构与分布式结构之间的一种混合结构2023/5/2712第十二页，共四十六页，编辑于2023年，星期五感知智能机器人的感知包括感觉和理解两方面问题。在多机器人系统当中，由于各机器人分散于环境当中，整个系统获取的信息更加丰富。在一些需要多机器人合作进行的工作中，各机器人不仅仅需要处理本身传感器所获得的信息，而且需要将其它机器人的传感信息与自身传感信息进行融合以获得对外部环境的正确理解。2023/5/2713第十三页，共四十六页，编辑于2023年，星期五通信“通信”是机器人之间进行交互和组织的基础。通过通信，多机器人系统中各机器人了解其它机器人的意图、目标和动作，以及当前环境状态等信息，进而进行有效地磋商，协作完成各项任务。隐式通信显式通信2023/5/2714第十四页，共四十六页，编辑于2023年，星期五协调协作机制多机器人系统研究中的一个重要问题就是如何实现各机器人之间的协调协作。多机器人系统的协调协作机制与系统的群体体系结构、个体体系结构、感知、通信和学习等方面的研究密切相关。2023/5/2715第十五页，共四十六页，编辑于2023年，星期五分层分级协作在实际的应用中，各层次的协调协作控制并不一定单独存在于系统中，多机器人系统通常因任务的需求而包含了多个不同层次的协调协作控制。许多协调协作算法、规则可以应用于不同层次上系统的控制与交互。由不同层次的协调协作算法、协议构建而成的多机器人系统协调协作机制可以有效地提高系统效率、增强系统容错性。2023/5/2716第十六页，共四十六页，编辑于2023年，星期五性能评价由于多机器人系统所需完成的各种任务的要求、目标的不同，对同一多机器人系统性能的评价也不一致。如何来确立多机器人系统性能评价的标准是一个有意义的问题。对于多机器人系统的性能评价主要集中于系统的模块化、可扩展性、并行性、可维护性、灵活性、实时性、可靠性以及系统的效率等某一方面或某几方面问题的定性研究、定量分析。通常来说，多机器人系统的定量分析较定性分析更难一些。2023/5/2717第十七页，共四十六页，编辑于2023年，星期五5.2多移动机器人系统由于移动机器人在多机器人系统中最具一般性和普适性，也是多机器人系统应用领域不断扩展下的主要需求之一，因此，本章以移动机器人为具体对象，对多机器人系统展开讨论。2023/5/2718第十八页，共四十六页，编辑于2023年，星期五多移动机器人控制系统的理论研究

基于常规控制算法的多移动机器人控制理论基于分布式人工智能的多移动机器人控制理论基于分布式系统的多移动机器人控制理论基于生物学的多移动机器人控制理论国内研究综述

2023/5/2719第十九页，共四十六页，编辑于2023年，星期五基于常规控制算法的多移动机器人控制理论

经典反馈控制律分散式系统控制理论ISS(Input-to-StateStability)理论和LFS(Leader-to-FormationStability)理论2023/5/2720第二十页，共四十六页，编辑于2023年，星期五基于分布式人工智能的多移动机器人控制理论

分布式的问题解决(DPS)MAS(Multi-AgentSystem)理论2023/5/2721第二十一页，共四十六页，编辑于2023年，星期五基于分布式系统的多移动机器人控制理论

分布式计算理论基于Petri网的多机器人建模与控制理论2023/5/2722第二十二页，共四十六页，编辑于2023年，星期五基于生物学的多移动机器人控制理论

基于生物学的多机器人协调控制原理：应用一些从生物社会中得到的简单控制规则，在多机器人系统中开发相似的行为。基于行为的控制方法

2023/5/2723第二十三页，共四十六页，编辑于2023年，星期五国内研究综述

上海交通大学(席裕庚、陈卫东、曹其新)中科院自动化所（谭民）中科院沈阳自动化所(谈大龙、王越超)

哈尔滨工业大学（洪炳熔）中南大学（蔡自兴）2023/5/2724第二十四页，共四十六页，编辑于2023年，星期五5.3基于智能体通信的多移动机器人协调控制体系结构面向多移动机器人系统，提出一类基于智能体通信机制的协调体系结构，基于此类结构设计的多移动机器人系统不受环境约束、适合各种任务，该体系结构以多智能体理论为基础，结合多线程技术和双通道通信技术，可以有效实现移动机器人之间的协调运动与作用。2023/5/2725第二十五页，共四十六页，编辑于2023年，星期五移动机器人智能体内部结构

2023/5/2726第二十六页，共四十六页，编辑于2023年，星期五移动机器人智能体内部软件结构

2023/5/2727第二十七页，共四十六页，编辑于2023年，星期五基于智能体通信的多移动机器人运动

协调系统

2023/5/2728第二十八页，共四十六页，编辑于2023年，星期五5.4基于闭环控制律的多移动机器人运动协调基于闭环控制律的多移动机器人编队算法，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和相对（方位）角度，使之收敛并保持为设定值。2023/5/2729第二十九页，共四十六页，编辑于2023年，星期五图示2023/5/2730第三十页，共四十六页，编辑于2023年，星期五

算法描述，

控制律:

控制输出:2023/5/2731第三十一页，共四十六页，编辑于2023年，星期五基本稳定性结论定理1:若leader-follower编队系统遵循闭环控制律，和是渐近稳定的。

定理2:令,

为leader与follower之间的迎角差，若leader以的模式进行运动,指数收敛到0。

2023/5/2732第三十二页，共四十六页，编辑于2023年，星期五基本稳定性结论定理3:令,

为leader与follower之间的迎角差，若leader以的模式进行运动,（、为常数）,渐近收敛到常数， ,其中：2023/5/2733第三十三页，共四十六页，编辑于2023年，星期五闭环控制律下的三机器人协调运动轨迹

机器人编队由三角编队变为一字编队，多机器人编队系统以此状态保持稳定运行。运用此方法，多机器人编队系统可以作其他角度的队形保持和队形变换实验（如柱状编队：=0°,=180°），具有可重复性。

2023/5/2734第三十四页，共四十六页，编辑于2023年，星期五5.5基于群集控制律的多移动机器人运动协调群集（Flocking）表示“群”中的各成员以某种方式聚合在一起共同运动的团队行为。群集本质上是一种从自然界中获取灵感的仿生学方法，群集行为广泛存在于自然界中，例如，飞鸟在空中的聚集、编队飞行，鱼群在水中的游动等。这些物质群自然地组织与运动，在运动中达到整体上的动态稳定，这些形式上不同的群体运动，在广义上都是一种群集（Flocking）行为。2023/5/2735第三十五页，共四十六页，编辑于2023年，星期五群集的意义群集运动用一个“势场”概念统一了诸如编队保持、奔向目标点、避障等各子行为，使得运动协调的过程更加接近于现实的物质世界；而对“势场”进行精确量化又使得群集运动成为一种可度量的运动协调模式（能够计算出一定的编队拓扑构形，研究系统稳定性等）。而相对于个体之间距离与夹角关系固定的运动协调模式，群内部个体之间的几何关系更加灵活，其队形会根据系统初始状态与外界环境的变化进行实时调整。群集运动灵活的组合形式，使其更能适应真实环境下的任务，这也与自然界中的“群”行为是和谐一致的。2023/5/2736第三十六页，共四十六页，编辑于2023年，星期五基于Agent(质点模型)的有序化群集运动

考虑一个包含个follower的群，follower的动力学方程为：follower相对于leader的运动学方程可写为：

2023/5/2737第三十七页，共四十六页，编辑于2023年，星期五有序化群集运动控制律为:

其中，为平衡agent之间速度的控制矢量项，为控制agent之间距离的控制矢量项。可以选择为：

2023/5/2738第三十八页，共四十六页，编辑于2023年，星期五定理4：考虑一个由个follower组成的群，跟随一个leader进行运动，follower动力学特性控制律如前所述。假设由agent(leader和followers)组成的群的邻接图是连通的（意即没有一个agent孤立于群系统之外），那么互连的agent之间可以实现避碰，并且所有agent的速度将渐近地收敛于leader的速度，群内部的总势能将达到最小，群形状将趋于稳定。2023/5/2739第三十九页，共四十六页，编辑于2023年，星期五从Agent到移动机器人的控制转化方法

该控制转换方法的基本原理是：将agent的直接控制量输入，转化为移动机器人的直接控制量输入和。可以被认为是作用于移动机器人上的所有虚拟力的合力。

2023/5/2740第四十页，共四十六页，编辑于2023年，星期五虚拟力控制下的移动机器人

2023/5/2741第四十一页，共四十六页，编辑于2023年，星期五控制转化公式

与分别是采样得到的当前的平动速度与转动速度，而与则分别是下一周期内，移动机器人所需要的平动速度控制输入与转动速度控制输入。和就是所需要的直接控制量输入和。2023/5/2742第四十二页，共四十六页，编辑于2023年，星期五基于“最小稳定时间”的群集性能分析

定义1（群集中心）:考虑一个包含个agent的群，其网络拓扑关系由邻接图描述，群的位置矢量由矢量集描述，群集中心为定义2（群集系统最小稳定时间）:假定一个群在时刻的形变量为