多移动机器人协同控制策略的研究

发布时间：2020-05-29 13:10

【摘要】：移动机器人是先进制造业中重要的运输设备,也是智能制造系统的重要自动化单元,具有移动、自动导航、多传感器控制、网络交互等先进功能,广泛应用于机械、电子、物流、纺织、烟草、医疗、餐饮、造纸等行业。近年来,移动机器人产业呈现出爆发性增长态势,很多场景中都有多个移动机器人在工作,但多数是移动机器人独立工作,功能受限,工作效率不高。研究多移动机器人协同控制策略,以使多移动机器人协同作业,丰富机器人功能、提升工作效率。主要研究工作如下:(1)分析了多机器人系统、多移动机器人路径规划和编队控制的国内外现状,并研究多移动机器人系统体系结构。设计了一款智能移动机器人,并对硬件框架结构、运动控制方案、软件平台进行了设计。同时对多移动机器人的控制结构和通信结构进行了研究和分析,设计了一种分层式体系结构,为后期的实验研究奠定了基础。(2)对路径规划问题进行描述,用栅格法建立了环境模型。对蚁群算法和粒子群算法进行了研究,并对算法中的主要参数进行了分析。针对蚁群算法容易陷入局部最优的问题,对蚁群每次出动的规模和信息素更新的规则进行了改进;针对粒子群算法有时不能收敛到最好点的问题,引入了标准正态分布的随机权重法对粒子群算法进行了改进。通过仿真实验得出,改进蚁群算法在前期的搜索过程中随机性较强,改进粒子群算法在求解组合问题很难得到满意的结果,所以考虑两者的优缺点,对改进蚁群算法和粒子群算法进行了融合,并在MATLAB中进行了实验验证,对实验结果进行了对比分析,验证了融合算法的优越性。(3)研究了多移动机器人的协同编队控制策略。提出了虚拟领航的编队控制策略,解决了因为领航者失效导致系统瘫痪的问题;采用改进蚁群粒子群融合算法进行路径规划,解决了领航者的避障问题。在复杂程度不同的环境中进行了不同队形的MATLAB仿真实验,得出了编队的运动轨迹图像和跟随者与领航者的距离差、角度差图像,对实验结果进行了分析,得出了在复杂程度不同的工作环境中,编队能够平稳、准确的完成不同队形的工作任务,验证了算法的稳定性。(4)在搭建的多移动机器人实验平台中进行试验,首先在有障碍和无障碍的环境中进行了单移动机器人的避障和路径测试试验,然后进行了编队控制试验,通过实验结果分析,得出了编队控制的成功率为90%,验证了算法的可行性。
【图文】：

图 1-1 CESAR 多移动机器人系统加拿大 Alberta 大学开发的 Collective Robotics 多机器人实验系统[9]，，如图 1-2 所示，它是对昆虫社会的一种人工模拟，此实验系统中机器人之间无显示通信，利用分散控制方式实现多机器人系统的协作，有利于机器人的扩展；日本东京工业大学开发出了 SMC（SuperMechano-Colony）多机器人实验系统[10]，如图 1-3 所示，它包含一台主机器人和四台子机器人，它有集中式管理和分布式控制结合的特性，当主机器人监控系统的视野中出现子机器人时，此时各个子机器人由主机器人控制，即用集中式管理。当主机器人监控系统的视野没有子机器人时，子机器人各自独立工作，完成分配的工作任务，即用分布式自主控制策略；日本名古屋大学研制了两种多移动机器人系统[11]，分别是 ACTRESS 系统[12]和 CEBOT 系统[13]，ACTRESS 系统具有底层的通信结构，可以把机器人、周边设备和计算机连接到一起，是一种自治多机器人智能系统，主要特点是系统的单个动作和协调合作动作并存。CEBOT 系统采用分布式的体系结构，系统中的每个机器人可以自主运动和决策，它们具有学习和适应的能力，能够根据任务和环境的变化重组，该系统在动态变化的环境中具有较强的实用性。

国内对多移动机器人系统的研究起步相对较晚，中科院沈阳自动化研究所建立了多机器人装配系统 MRCAS[14][15]，并开发了多移动机器人系统仿真平台，在该平台上完成了编队控制、路径规划等算法的仿真研究；上海交通大学的席裕庚等人研制了 Active MediaRobotics 多移动机器人系统平台[16][17]，它以多台 Pioneer2 型智能机器人为硬件设备，完成了避障导航和编队控制的研究；国防科技大学的军用智能机器人实验室[18]，用超小型无线通信技术，实现机器人之间、机器人和主机之间的通信，建立了友好的人机交互模式，该多移动机器人系统在太空探索等领域具有很大的应用前景。同时我国将多移动机器人技术的相关课题交给国内著名的高校及科研单位，比如清华大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、中国科学院自动化研究所等，促进了国内多移动机器人技术的发展，减小了与国外先进技术的差距。国内外对多移动机器人系统的研究实例主要有：协作搬运任务、多仿生鱼运动控制、足球机器人-ROBOCUP 等。如图 1-4 所示为北京航空航天大学研制的仿生鱼运动控制系统，图 1-5 为多移动机器人足球比赛。
【学位授予单位】：天津职业技术师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP242

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本文编号：2686972