多智能体运动编队控制关键问题的研究

发布时间：2021-04-18 02:13

　　随着社会的发展,机器人越来越被广泛的应用到了各行各业,在医疗,生活,军事,勘探,消防方面发挥着越来越重要的作用,单个机器人由于自身资源以及能力的限制,已经越来越无法满足现在复杂工作需要,为提高机器人的工作效率,多个机器人组成的机器人编队系统应运而生。机器人编队系统通过多个机器人之间相互合作,来完成复杂的工作任务,本文针对单个机器人的路径规划以及机器人编队协同控制问题进行了研究,在实现单个机器人完成避障任务后,回归编队并保持编队队形。整个研究包括以下几个内容:1:对单个机器人的路径规划问题做了研究,使用人工势场法规划机器人的行走路径,在使用人工势场法做路径规划的同时,找出了传统人工势场法的缺陷,即目标不可达和局部极小值问题,并对这两个问题作出了改进,通过改进传统的斥力解决了目标不可达的问题,同时引入虚拟牵引点,来解决局部极小值问题,通过MATLAB仿真实验验证了改进的有效性。2:将改进后的人工势场与蚁群算法相结合,利用改进后的人工势场与传统蚁群算法构造新的启发函数,更快地搜索复杂环境中无碰撞的最优路径,并且势场蚁群算法的收敛速度快于基本蚁群算法的收敛速度。3:将改进后的人工势场算法应用在... 

【文章来源】：内蒙古科技大学内蒙古自治区

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

无人仓库机器人运货[19]

没有严格要求固定的队形，它允许整个编队在运动过程中可以进行变需要保持不变的行为。制结构运动中，编队需要解决的首要问题是如何理想的几何队形，那机器人间的信息交互互的控制策略主要有三种，分别是集中式基本原理是编队中的每一个机器人都需要他机器人进行通信交流。集中式控制策略有弊端，当编队中的机器人数量过多时，的进行信息交换时出现错误。

图 1.3 分布式控制制的是编队中机器人只需要保持自己在编队要与别机作信息传递与交互。该控制策交互[44]。但是由于个体之间无交流，有可简单，但是控制效果最差。

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进的自适应惯性权重的粒子群算法[J]. 张晓莉,王秦飞,冀汶莉.  微电子学与计算机. 2019(03)
[2]基于回溯蚁群-粒子群混合算法的多点路径规划[J]. 刘丽珏,罗舒宁,高琰,陈美妃.  通信学报. 2019(02)
[3]多水下机器人编队控制[J]. 刘瑞轩,张永林.  计算机与数字工程. 2019(02)
[4]基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划[J]. 郭世凯,孙鑫.  电子测量技术. 2019(03)
[5]关于移动机器人运动路径规划仿真研究[J]. 杜永,郑万群,刘增环.  计算机仿真. 2019(01)
[6]基于改进多步长蚁群算法的机器人路径规划[J]. 张原艺,章政,王泉.  计算机工程与设计. 2018(12)
[7]基于改进人工势能的无人机编队与避障[J]. 刘艳,阳周明,冯运铎,于亚龙,宋淼.  火力与指挥控制. 2018(12)
[8]面向地图构建的移动机器人局部路径自主规划[J]. 李朋,杨彩云,王硕.  控制理论与应用. 2018(12)
[9]基于改进粒子群算法的路径规划[J]. 贾会群,魏仲慧,何昕,张磊,何家维,穆治亚.  农业机械学报. 2018(12)
[10]萤火虫算法结合人工势场法的机器人路径规划[J]. 李丽娜,郭永强,张晓东,卢媛,徐攀峰.  计算机工程与应用. 2018(20)

硕士论文
[1]基于滑模控制的UAVs领导跟随编队飞行控制研究[D]. 王市辉.南昌航空大学 2018
[2]基于人工势场法的移动机器人避障算法研究[D]. 刘俊雅.华中师范大学 2018
[3]多履带机器人编队控制与实验[D]. 冯思远.重庆大学 2018
[4]基于多行为融合的多移动机器人协同路径规划研究[D]. 王伟.安徽工程大学 2017
[5]基于领航—跟随法的多移动机器人编队控制研究[D]. 张显.大连海事大学 2017
[6]卫星编队分布式协同跟踪与构型保持控制[D]. 刘萌萌.哈尔滨工业大学 2016
[7]基于模糊控制的移动机器人路径规划[D]. 李木.河北工业大学 2015
[8]基于行为动力学的多机器人系统路径规划研究[D]. 彭笑笑.东北大学 2015
[9]多机器人编队的分布式协同控制方法研究[D]. 岑斌斌.南京大学 2015
[10]基于图论法的多水下机器人编队控制研究[D]. 李冠男.沈阳理工大学 2015



本文编号：3144594