基于纯角度观测信息的多机器人编队控制方法研究
发布时间：2021-03-09 09:13
多机器人编队控制技术涉及机械、电子、计算机、控制、通信、人工智能等多个学科和技术领域,已在国防、工业、农业、生活等领域得到了广泛应用。编队控制是对多机器人协同完成复杂任务的基本要求,是多机器人系统研究中最基本的问题之一,也是学术界和从业者的研究热点。基于距离、位置等观测信息的多机器人编队控制已有大量研究,但是此类编队控制方法需要处理的信息量大、算法复杂,且只有在距离或位置观测信息可以获得的某些特殊环境下应用。而基于纯角度观测信息的编队控制不需要距离和位置等观测信息,能克服基于距离或位置观测信息的编队控制的局限性,已成为新的研究热点与前沿。本文以基于纯角度观测信息的多机器人编队控制为研究对象,以非线性系统秩和面元分析法为理论基础,围绕多机器人领航-跟随编队控制系统的可控性、可观测性、稳定性三方面要求,对多机器人编队控制涉及的状态估计、闭环控制、轨迹跟踪、机器人定位、自主导航等关键技术问题展开了深入研究。主要研究内容及取得的成果包括:1.提出基于纯角度观测信息的多机器人领航-跟随和级联领航-跟随编队控制方法。基于非线性系统秩理论,证明跟随机器人在仅观测领航机器人的纯角度观测信息的条件下,多...
【文章来源】：西北工业大学陕西省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：141 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
几种典型的多智能体编队应用实例
布式控制可将突发事件的影响限制在有限范围内，促研究热点逐渐由集中式控制转向分布式控制。分布式撞的问题，是未来多机器人编队信息交互策略发展的 71]。队的主要控制方法如图 1-2 所示，主要包括领航-跟随为(Behavior-based)法[85, 86]、人工势场(Artificial Potencture)法[89, 90]、图论(Graph Theory)法[91]等。其中领航法适用于分布式控制，而虚拟结构法和图论法适用于
第二章 基于纯角度观测信息的多机器人编队控制方法针对距离观测信息有时难以获得、距离估计算法复杂高的问题，本章将提出一种基于纯角度观测信息的多机器人编队控制方法。首先，介绍了本文研究的编队控制策略；然后，基于李导数的相关概念分析了基于纯角度观测信息的多机器人系统的可观测性，并提出了基于 UKF 的输入-输出状态反馈闭环控制方法；最后，通过仿真和实验验证所提出的基于纯角度观测信息的编队控制方法的有效性和正确性。2.1 编队控制策略本文共研究三种机器人编队控制策略，如图 2-1 所示。第一种控制策略是距离-角度(12 12l - )加距离-角度(13 13l - )控制，在该控制策略中，1R 是2R 和3R 的领航机器人，2R 和3R是跟随机器人。第二种控制策略是距离-角度(12 12l - )加距离-角度(23 23l - )级联编队控制，在该控制策略中，1R 是2R 的领航机器人，2R 既是1R 的跟随机器人同时又是3R 的领航机器人。第三种控制策略是距离-角度(12 12l - )加距离-距离(13 23l -l )编队控制，在该控制策略中，1R 是2R 和3R 的领航机器人，同时2R 又是3R 的领航机器人。
【参考文献】：
期刊论文
[1]Cooperative Formation Control of Autonomous Underwater Vehicles:An Overview[J]. Bikramaditya Das,Bidyadhar Subudhi,Bibhuti Bhusan Pati. International Journal of Automation and Computing. 2016(03)
[2]粒子滤波理论、方法及其在多目标跟踪中的应用[J]. 李天成,范红旗,孙树栋. 自动化学报. 2015(12)
[3]基于轨迹跟踪车式移动机器人编队控制[J]. 王保防,张瑞雷,李胜,陈庆伟. 控制与决策. 2015(01)
[4]车式移动机器人动态编队控制方法[J]. 张瑞雷,李胜,陈庆伟. 机器人. 2013(06)
[5]多智能体系统编队控制相关问题研究综述[J]. 王祥科,李迅,郑志强. 控制与决策. 2013(11)
[6]机器人技术研究进展[J]. 谭民,王硕. 自动化学报. 2013(07)
[7]车式移动机器人轨迹跟踪控制方法[J]. 曹政才,赵应涛,付宜利. 电子学报. 2012(04)
[8]多机器人编队控制的研究综述[J]. 刘银萍,杨宜民. 控制工程. 2010(S3)
[9]基于适应度的多机器人任务分配策略[J]. 董炀斌,蒋静坪,何衍. 浙江大学学报(工学版). 2007(02)
[10]一个面向复杂任务的多机器人分布式协调系统[J]. 陈卫东,席裕庚,顾冬雷,董胜龙. 控制理论与应用. 2002(04)
博士论文
[1]网络化多智能体系统的时变编队跟踪控制[D]. 赵俊.哈尔滨工业大学 2017
[2]自主移动机器人运动控制与协调方法研究[D]. 缪志强.湖南大学 2016
[3]基于信息一致性的多无人机编队控制方法研究[D]. 朱旭.西北工业大学 2014
[4]大规模航天器编队协同控制性能分析与信息拓扑设计[D]. 张安慧.哈尔滨工业大学 2013
[5]多自主体编队及协调控制研究[D]. 邓彦松.电子科技大学 2013
[6]有限领导者速度信息下的多机器人编队控制[D]. 申动斌.华南理工大学 2013
[7]水下航行器编队运动规划与稳定性研究[D]. 杨燕.天津大学 2012
[8]内编队重力场测量卫星系统控制方法研究[D]. 吉莉.国防科学技术大学 2012
[9]弱通信条件下多AUV编队控制及协作机制研究[D]. 姜丽梅.哈尔滨工程大学 2012
[10]群机器人分布式编队控制及建模研究[D]. 李翔.中南大学 2012
硕士论文
[1]车间生产调度中基于聚类的虚拟联盟协商机制[D]. 高强.北京理工大学 2011
[2]基于虚拟现实环境的六轴平台视景仿真系统[D]. 王艳.北京航空航天大学 2005
本文编号：3072633
【文章来源】：西北工业大学陕西省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：141 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
几种典型的多智能体编队应用实例
布式控制可将突发事件的影响限制在有限范围内，促研究热点逐渐由集中式控制转向分布式控制。分布式撞的问题，是未来多机器人编队信息交互策略发展的 71]。队的主要控制方法如图 1-2 所示，主要包括领航-跟随为(Behavior-based)法[85, 86]、人工势场(Artificial Potencture)法[89, 90]、图论(Graph Theory)法[91]等。其中领航法适用于分布式控制，而虚拟结构法和图论法适用于
第二章 基于纯角度观测信息的多机器人编队控制方法针对距离观测信息有时难以获得、距离估计算法复杂高的问题，本章将提出一种基于纯角度观测信息的多机器人编队控制方法。首先，介绍了本文研究的编队控制策略；然后，基于李导数的相关概念分析了基于纯角度观测信息的多机器人系统的可观测性，并提出了基于 UKF 的输入-输出状态反馈闭环控制方法；最后，通过仿真和实验验证所提出的基于纯角度观测信息的编队控制方法的有效性和正确性。2.1 编队控制策略本文共研究三种机器人编队控制策略，如图 2-1 所示。第一种控制策略是距离-角度(12 12l - )加距离-角度(13 13l - )控制，在该控制策略中，1R 是2R 和3R 的领航机器人，2R 和3R是跟随机器人。第二种控制策略是距离-角度(12 12l - )加距离-角度(23 23l - )级联编队控制，在该控制策略中，1R 是2R 的领航机器人，2R 既是1R 的跟随机器人同时又是3R 的领航机器人。第三种控制策略是距离-角度(12 12l - )加距离-距离(13 23l -l )编队控制，在该控制策略中，1R 是2R 和3R 的领航机器人，同时2R 又是3R 的领航机器人。
【参考文献】：
期刊论文
[1]Cooperative Formation Control of Autonomous Underwater Vehicles:An Overview[J]. Bikramaditya Das,Bidyadhar Subudhi,Bibhuti Bhusan Pati. International Journal of Automation and Computing. 2016(03)
[2]粒子滤波理论、方法及其在多目标跟踪中的应用[J]. 李天成,范红旗,孙树栋. 自动化学报. 2015(12)
[3]基于轨迹跟踪车式移动机器人编队控制[J]. 王保防,张瑞雷,李胜,陈庆伟. 控制与决策. 2015(01)
[4]车式移动机器人动态编队控制方法[J]. 张瑞雷,李胜,陈庆伟. 机器人. 2013(06)
[5]多智能体系统编队控制相关问题研究综述[J]. 王祥科,李迅,郑志强. 控制与决策. 2013(11)
[6]机器人技术研究进展[J]. 谭民,王硕. 自动化学报. 2013(07)
[7]车式移动机器人轨迹跟踪控制方法[J]. 曹政才,赵应涛,付宜利. 电子学报. 2012(04)
[8]多机器人编队控制的研究综述[J]. 刘银萍,杨宜民. 控制工程. 2010(S3)
[9]基于适应度的多机器人任务分配策略[J]. 董炀斌,蒋静坪,何衍. 浙江大学学报(工学版). 2007(02)
[10]一个面向复杂任务的多机器人分布式协调系统[J]. 陈卫东,席裕庚,顾冬雷,董胜龙. 控制理论与应用. 2002(04)
博士论文
[1]网络化多智能体系统的时变编队跟踪控制[D]. 赵俊.哈尔滨工业大学 2017
[2]自主移动机器人运动控制与协调方法研究[D]. 缪志强.湖南大学 2016
[3]基于信息一致性的多无人机编队控制方法研究[D]. 朱旭.西北工业大学 2014
[4]大规模航天器编队协同控制性能分析与信息拓扑设计[D]. 张安慧.哈尔滨工业大学 2013
[5]多自主体编队及协调控制研究[D]. 邓彦松.电子科技大学 2013
[6]有限领导者速度信息下的多机器人编队控制[D]. 申动斌.华南理工大学 2013
[7]水下航行器编队运动规划与稳定性研究[D]. 杨燕.天津大学 2012
[8]内编队重力场测量卫星系统控制方法研究[D]. 吉莉.国防科学技术大学 2012
[9]弱通信条件下多AUV编队控制及协作机制研究[D]. 姜丽梅.哈尔滨工程大学 2012
[10]群机器人分布式编队控制及建模研究[D]. 李翔.中南大学 2012
硕士论文
[1]车间生产调度中基于聚类的虚拟联盟协商机制[D]. 高强.北京理工大学 2011
[2]基于虚拟现实环境的六轴平台视景仿真系统[D]. 王艳.北京航空航天大学 2005
本文编号：3072633
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