基于递阶虚拟结构的机器人编队控制

基于递阶虚拟结构的机器人编队控制

0递阶式虚拟结构编码思想基于了基于特征的轨迹跟踪控制多模机器人组控制是多机器人合作的典型问题。这就要求机器人在执行任务时必须建立整个机器人团队，保持预定义的几何形状（如形状、三角形等）。同时，它还必须适应性技术。多模机器人组控制思想可以广泛应用于农田自治机器人（agv）[1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12]等领域的数据控制。例如，在陆地机器人主导系统的控制方法中，机器人可以将相应点的位置和姿态信息作为跟踪对象，形成一定的形状。与其他编程控制方法相比，控制理念更容易理解和实现。缺点是，采用集中的方法，无法执行灵活的组合调整，对障碍的适应性不足。文献提出了分散编程控制的框架，可以实现多机器人控制。但是，仅针对同一类型的机器人，不允许扩展到不同类型的机器人。文献将提案算法和随机对照试验应用于机器人动态控制中，通过局部实时通讯实现动态协商和控制。但是，如果通信失败，团队将失败。管理方法将主要特征、行为模式和虚拟组织的概念应用于多深空探测器的动态控制，并提出了中心支持组件的动态控制框架，并将多智能控制理念应用于云控制。该算法改进了文献集中组织的结构，并结合虚拟结构的理念实现了云控制。配置控制不仅要考虑布局协调，而且要考虑实际环境中的时间协调。在路径跟踪方法上，轨道跟踪方法适用于对于具有特定条件的参考轨道的整个指数跟踪。该方法要求参考位移速度不小于零，参考位移速度不小于零，但参考角速度不小于零。本文提出一种递阶式虚拟结构编队控制方法,结合leader-follower和virtualstructure编队思想,将机器人编队分为若干簇,对簇和簇内机器人的控制采用反步控制来实现具有递阶式虚拟的多机器人编队控制.首先将机器人编队按空间分布划分为簇,并定义某段时间内该簇(虚拟结构)的期望动力学特性,再将虚拟结构的运动转化为各机器人的期望运动(轨迹),然后基于反步思想,通过设计移动机器人误差跟踪系统的Lyapunov函数,来设计动态反馈控制器,通过具有障碍检测能力的机器人(此时为leader)和其它机器人之间的通讯来实现实时的队形切换和反馈,实现了一定性能指标下对参考轨迹的全局渐近跟踪,最后通过对给定直线和圆轨迹的编队跟踪试验,验证了该控制策略的有效性.1虚拟结构法:虚拟机器人,金机器人编队需要根据环境信息(障碍)进行相应灵活的队形切换操作,也就是我们要预先指定某种形状的队列以适应周围环境(比如避碰、避障等).虚拟结构法可以很容易地指定机器人群体的行为,并可以进行队形反馈,机器人之间不涉及复杂的通讯协议,就可以实现各机器人的完全自主运动.一旦选择了某种队形后,机器人之间的相对位置保持不变,即在刚体参考坐标系下坐标不变的情况下,以一定的自由度来改变自己的姿态;多移动机器人以刚体上的相应点作为各自的跟踪目标,就可以形成一定的队形,从而编队控制问题就转化为机器人的轨迹跟踪问题.1.1编码控制模块本文提出一种递阶式虚拟结构协调框架,用以解决由于通讯范围和带宽约束所导致的整个编队跟踪性能下降的问题.首先将整个编队在空间上分为若干簇,每簇选定一个通讯能力强的机器人作为该簇的领航者,只有领航者之间进行通信,获取期望轨迹后协调每簇的行为.簇间及簇中每个机器人只是按照虚拟结构进行编队控制,这样就可以控制大规模的机器人编队,如图1(a)所示.图1(b)为每簇的控制结构,其中最高层Gi为离散事件监测器,可以演化出一系列的编队模式,其输出为当前编队模式;Fi为编队控制模块,产生并以广播通信的方式协调变量ξi;Ki为机器人个体的局部控制器模块,其输入为机器人的输出向量yi和协调变量ξi,并将ξi转化为要求的机器人位置和指向,然后控制机器人跟踪该要求状态,输出为控制向量ui和性能值zi;最底层的Si代表机器人系统,机器人的输入就是其控制器的输出向量ui,机器人的输出向量yi代表机器人的位姿.为确保跟踪性能,定义各个机器人性能指标:第j簇机器人编队性能指标为:其中Nj为第j簇编队机器人数目,wji为第j簇中第i个机器人的性能权重.则整个编队的性能指标可表示为:其中M为编队的簇数目,Wj为第j簇权重.根据各机器人控制器模块性能指标Ji,计算各自的性能指标,并向上发送到编队控制模块Fi.Fi计算整个编队性能指标ζ(pe,t),并根据协调变量ξi来判断是否达到期望轨迹而选取性能阈值δ,若不满足期望性能指标则需重新发送协调变量ξi,即ζ(pe,t)>δ,发送ξi;ζ(pe,t)≤δ,不发送ξi.1.2移动机器人运动学模型移动机器人是非完整性系统,非完整性约束表现在车轮只能在垂直于驱动轴的方向滚动而不能产生侧滑.设其具有n个广义坐标(p1,p2,…,pn),则动力学方程可以描述为:其中M(p)∈Rn×n为对称正定惯性矩阵,为离心力和科里奥利力矩阵,表示表面摩擦力向量,G(p)∈Rn为引力向量,qd表示未知有界扰动,B(p)∈Rn×r为输入转换矩阵,q∈Rr为控制量,A(p)∈Rm×n为约束矩阵,λ∈Rm为约束力向量.对于在平面内运动的具有单前轮的移动机器人系统,其运动学方程约束可以表示为,其中p=[x,y,θ]T表示机器人的运动状态,q=[υ,ω]T表示机器人方程的控制输入.(x,y)为机器人在惯性坐标系下的位置坐标,为驶向角,υ,ω分别为机器人的线速度和角速度,约束方程为,约束矩阵可写为A(p)=[sinθ,-cosθ,0]T,所以,又由矩阵为约束矩阵A(p)的零空间,即A(p)TS(p)=0.因此,为其运动学模型.在移动机器人工作平面内建立两个坐标系,分别为惯性坐标系x-o-y和机器人本体坐标系x′-o′-y′.如图2所示,机器人状态由其两驱动轮的中点在惯性坐标系下的位置及驶向角来表示.机器人运动学方程为:并具有速度非完整约束.轨迹跟踪问题就是要找到υ和ω的控制律,使机器人跟踪参考轨迹[xd,yd,θd]T和参考速度输入υd和ωd,如图2所示.在机器人本体坐标系下的位姿误差定义为:其中Te为从惯性坐标系到机器人本体坐标系的转换矩阵.对式(2)求时间导数,所以误差的动力学方程可以写为:其中υ,ω分别可以表示为:υ=υ(xe,ye,θe,υd,ωd),ω=ω(xe,ye,θe,υd,ωd).移动机器人运动学模型的全局轨迹跟踪问题,即通过控制输入q,使得对任意初始误差[xe(0),ye(0),θe(0)]T,方程(3)的闭环轨迹和控制υ,ω一致有界且.跟踪控制系统框如图3所示,参考轨迹pd是参考输入υ通过参考系统得到的系统输出,其中,NC为非线性控制器,Σ1为受控机器人系统(1),Σd为参考系统的运动学方程:2基于反步思想的轨迹跟踪控制器设计针对非完整机器人编队形成问题,上节提出了一种递阶式虚拟结构的编队形成策略,并将编队问题转化为机器人的轨迹跟踪问题,本节将讨论轨迹跟踪控制器的设计问题.定理1假设υd和ωd在[0,∞)上一致连续并有界(υd和ωd不同时收敛到0),可以设计控制律υ和ω,使得系统(3)全局渐近稳定,即,其中,证明若令xe=c1ωye,θe=0,则可使式(3)中的ye→0.首先,基于反步思想可以引入一个新变量,其中c1∈R+.对求导,可得:选取Lyapunov函数.对V沿着系统轨迹求导,可得:3仿真轨迹跟踪控制例1横向编队并实现直线轨迹跟踪控制问题.设3个机器人Robot1、Robot2、Robot3的初始位置状态分别为:Robot1、Robot2、Robot3预先指定的跟踪轨迹的位置初值分别为:三者间保持0.2m的横向距离,直线轨迹初始斜率为k=1,当t=400s时斜率变为0.选取ωd=0rad/s,υd=0.2m/s,c1=3,c2=3,c3=10,w11=w12=w13=1,仿真步长τ=100ms,仿真时间T=1000s.当t=0s,100s,300s,500s,600s,1001s时的位姿如图4所示.各个机器人的性能指标Ji(pe,t)、总性能指标随时间变化而变化的曲线如图5所示.取性能阈值δ=1.0,从表1中可以看出,t=100s时满足性能要求;t=400s轨迹发生改变,导致性能指标变大,但又很快收敛.例2三角形编队并实现圆形轨迹跟踪控制问题.3个机器人Robot1、Robot2、Robot3的初始位置状态分别为:Robot1、Robot2、Robot3预先指定的跟踪轨迹的位置初值为:选取ωd=0.05rad/s,υd=0.05m/s,w11=w12=w13=1,仿真步长τ=100ms.c1=1,c2=122,c3=19,初始轨迹圆半径为r1=1.8m,在t=400s时,期望轨迹发生改变,圆半径为r2=2m,仿真时间T=1000s.图6中分别标注了3个机器人在t=0s,25s,300s,400s,500s,600s,1001s时的位姿.性能指标Ji(pe,t)、总性能指标随时间变化而变化的曲线如图7所示.取性能阈值δ=1.0,从表2中可以看出,t=25