基于iSCP实时算法的双机器人协同运动

发布时间：2020-06-03 06:02

【摘要】：近几十年以来,随着机器人技术的不断发展,其应用越来越广泛。如今单个机器人的应用已经趋于成熟,几乎渗透到各个领域当中。但是,单个机器人系统在完成复杂的任务时往往力不从心,而多机器人系统通过机器人之间的相互合作与协调能够并发地完成很多复杂的任务,从而提升系统的工作性能、工作效率、增强系统的柔性以及鲁棒性。因此,多机器人系统被提了出来。在复杂的环境中,机器人往往需要避过障碍物且机器人之间形成并保持期望的队形来完成预定任务。所以机器人的避障问题和编队问题已经成为多机器人系统研究的重点问题。本论文围绕两个机器人的避障和编队问题进行研究。首先,介绍了多机器人系统的研究背景及其应用意义,指出了多机器人系统的主要研究问题及其研究难点。其次,对多机器人系统的运动规划以及编队问题的现状进行介绍,并对现有的轨迹规划方法和编队方法进行了简单的介绍。最后,提出了一种实时的机器人分布式轨迹避障和编队方法:利用iSCP算法和MPC控制策略对机器人的运动轨迹进行规划,使其在从初始位置移动到目标位置的过程中不仅能够实时地避过障碍物而且能够以最优轨迹到达目标位置。再利用CTL规范对两个机器人的队形进行控制,使机器人在运动的过程中保持一定的队形。与以前的轨迹规划和编队的方法相比较,本论文提出的方法具有以下优势:(1)本论文提出的方法能够在全局未知或者部分未知的环境中实时地对机器人的轨迹进行规划,弥补了离线法因机器人运行环境中出现动态障碍物而无法使机器人避过障碍物的缺点;(2)本论文提出的方法的计算精度就是传感器的精度,而栅格法的计算精度取决于划分的格子的大小与多少。因此,与栅格法相比,显然本论文提出的方法计算精度更高;(3)本论文利用CTL规范将传统数学规划方法中的非线性凸约束转化为线性凸约束,从而能更大概率的求出问题的可行解并且大大降低计算复杂度。最后,利用Matlab软件和CVX求解器来对本论文提出的算法进行仿真验证。首先,利用iSCP算法和MPC控制策略对单个机器人和两个机器人的轨迹进行规划,使机器人在从初始位置移动到目标位置的过程中不与障碍物发生碰撞并且以最优轨迹到达目标位置;其次,在两个机器人的轨迹避障算法的基础上,结合CTL规范对两个机器人的队形进行控制,使机器人在运动的过程中保持一定的队形。仿真结果表明,本论文提出的方法能够实时地让机器人在从初始位置移动到目标位置的过程中以最优轨迹避过障碍物并且保持一定的队形。
【图文】：

障碍物,静态,机器人,仿真图

机器人避过静态障碍物的仿真图

障碍物,机器人,仿真图,动态

第三章基于 iSCP 算法的多机器人系统运动规划25图3.7 机器人发现动态障碍物的仿真图图3.8 环境中有静态障碍物和动态障碍物时单机器人运动轨迹仿真图从图 3.8 中可以看出，机器人的初始位置和目标位置的坐标分别为(5,5)和(2,2.5)。其中圆形障碍物为静态障碍物，坐标为(4,25 6)，方块障碍物为动态障碍物，坐标为(3,10 3) 。由图 3.4 可知，机器人在没有障碍物时的运动轨迹是一条直线，当环境中有障碍物时，机器人的轨迹就会发生变化。机器人从初始位置出发，在其传感范围内进行探测，未探测到障碍物之前的轨迹仍为一条直线，在0k 18时，，机器人探测到静态障碍物
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP242

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