多移动机器人编队的鲁棒预测控制研究

发布时间：2019-09-22 11:38

【摘要】：随着科技的发展,单移动机器人已经不能满足不断提高的控制系统性能需求。多移动机器人协调控制以其更好的智能性和自适应等优势,逐渐成为机器人控制领域的热点研究方向。多移动机器人的编队控制研究是多移动机器人协调控制的重要研究问题,也被普遍认为是解决多移动机器人协调控制最有效的途径之一,具有重要的理论和实际意义。然而,多移动机器人在为人们带来好处的同时,也带来了许多具有挑战性的问题,例如如何建立多移动机器人的模型,采用何种控制策略使其保持期望的队形。本文针对多移动机器人系统,将其建模为具有参数不确定的状态空间模型,利用Lyapunov稳定性定理和线性矩阵不等式技术,分别研究了集中式和分布式模型预测控制问题。本文的主要工作如下:1.基于跟踪误差运动学模型,研究了单移动机器人路径跟踪问题。针对多移动机器人编队问题,引入各移动机器人所在位置的广义弧长,以获得各移动机器人之间的相对位置,并基于跟踪误差运动学模型分别给出了多移动机器人编队的集中式和分布式模型。2.针对线性化误差导致的模型不确定问题,将多移动机器人系统建模为具有参数不确定的集中式模型。通过定义包含路径跟踪误差和相对位置约束的合作性能指标,利用Lyapunov稳定性理论和LMI技术设计集中式鲁棒预测控制器。仿真验证所提方法能使各移动机器人跟踪上各自的设定路径并达到期望的编队队形。3.针对集中式控制方法存在计算量大及可靠性差等问题,提出了一种合作分布式鲁棒预测控制算法解决多移动机器人编队问题。首先,将移动机器人之间的相对位置约束引入到性能指标中,给出了性能指标中具有耦合项的本地优化问题。进而,采用LMI处理方法在线求解本地优化问题,获得各子系统的鲁棒控制器。
【图文】：

多移动机器人系统

图 1-1 多移动机器人系统移动机器人技术是机器人学发展的一个新方向[18-21]：20 世纪 70 年代，科研多移动机器人系统的软件层面进行了研究；80 年代后期，学者们开始关注合器人，实施了 CEBOT、SWARM、ACTRESS、GOFER 等项目，这些项目主行研究；20 世纪末期，科学家们开始构建实际的多移动机器人系统，但是聚在多移动机器人系统中的独立子系统的通信、运动等方面；进入 21 世纪后动机器人功能要求的提高，多移动机器人技术得到了发展，并成为一个热门多个领域的学者进行了合作，解决了许多复杂的综合性问题。据研究目标的不同，近年来国内外学者对于多移动机器人系统的研究主要有体性能的单移动机器人控制研究和提高整体编队效果的编队控制策略研究

集中式,多移动机器人系统

编队控制问题的研究主要包含了通信方式、控制结构及具体的控制方法。通信问题成为多移动机器人系统控制的基本问题。通信问题的处理是否得当直接影响到多移动机器人系统中个体的性能表现，甚至影响到整个系统的好坏。多移动机器人系统的通信体系结构主要分为间接通信和直接通信。间接通信方式中的各移动机器人个体之间没有直接的信息交换，，而是通过对环境的作用来间接对周围的移动机器人产生影响[51-52]。该通信方式虽然对通信系统没有太高的要求，但是其通信信息的获取来源于周围环境，故对个体的信息处理能力要求较高，这就违背了建立多移动机器人系统时降低个体部件性能的初衷。直接通信方式中，系统中的个体之间一般通过无线局域网直接发送和接收信息[53]。在多移动机器人系统的实时控制中，直接通信相比于间接通信对个体的信息处理能力要求较低，同时获取的信息准确性较高，所以目前直接通信方式应用较为广泛。根据控制器对其作用目标的不同，可以将多移动机器人系统的控制结构分为集中式控制、分布式控制和分层递阶式控制，如图 1-2 所示。
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242

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