一种基于参考校正算法的多机器人分布式编队控制方法

本发明涉及多移动机器人编队控制，尤其涉及一种基于参考校正算法的多机器人分布式编队控制方法。

背景技术：

1、在过去40年中，机器人也得到了前所未有的发展。然而，在震后人员搜救，未知地形探索，目标围捕等领域，受获取信息的能力，工作能力和系统稳定性的限制，单机器人就显得过于弱小，在执行复杂任务时很难及时适应复杂的环境，容易出现故障，并且效率很低。因此，提出了多机器人系统的概念，一个多机器人系统包括有两个以上的机器人个体单元，机器人之间通过交互通信，共同完成一个任务。

2、编队控制作为群体机器人领域中的最重要的问题，通过多机器人之间的相互定位形成多机协同机制，同时在运动过程中要减少外部干扰对系统的影响来高效率的响应系统的任务。

3、避障问题对于多机器人系统编队控制有很大的挑战，因为机器人之间的相互作用会大大增加系统的复杂性。目前，人工势场法具有方法简单、计算量小和实时性强等优点，是解决多机器人编队避障和避碰问题最常用的方法之一。

4、系统不确定性是编队控制领域另一个值得考虑的因素，因为它与系统编队的鲁棒性密切相关，滑模控制对于模型不确定性、外界扰动、系统的参数变化都有很强的鲁棒性，是一种很好的控制方法。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术的不足，提出了一种基于参考校正算法的多机器人分布式编队控制方法，提高了多机器人编队控制的精度。

2、为实现上述目的，本发明提供的一种基于参考校正算法的多机器人分布式编队控制方法，具体包括以下步骤：

3、步骤一，基于二阶非线性机器人和bouc-wen迟滞效应，建立了三轮全向机器人的运动学模型；

4、步骤二，结合人工势场法、干扰观测器和滑模控制技术，构建了一个多机器人编队控制器；

5、步骤三，在步骤二设计的编队控制器中，添加了一个分布式参考校正算法，以减弱被动校正行为带来的不利影响；

6、进一步地，所述步骤一定义三轮全向机器人的运动学方程为：

7、

8、其中：

9、

10、以上公式中：

11、xi＝[pxi,pyi,θi]t,vi＝[vxi,vyi,ωi]t，分别表示第i个机器人的位置和速度向量，pxi,pyi,vxi,vyi是机器人的线性状态，θi,ωi是机器人的角状态。是非匹配的非线性不确定性。mi和ti都是跟机器人相关的矩阵，mi是机器人的质量，ii是机器人的惯量，表示三个电机提供的驱动力，ri是机器人的半径。是匹配的不确定性(未知的非线性动力学和外部干扰的组合)。ui是控制输入，hi(ui)是与执行器相关的bouc-wen迟滞效应，μi和是迟滞的刚度和拟自然频率相关的正常数，ζi是辅助向量。

12、进一步地，所述步骤二中具体步骤为：

13、首先多机器人系统的运行空间被认为有n0个固定障碍物。每个障碍物都可以描述为集合ο＝{(pok,rok),k＝1,2,...,no}，的元素，其中pok表示第k个障碍物中心的笛卡尔位置，rok是第k个障碍物的半径。假设第i个机器人的可以用一个以xpi为中心，半径为rai的圆来表示。

14、定义第i个机器人和第k个障碍物之间的相对位置向量为zi,k，其排斥势函数为φ(‖zi,k‖)，其中φ(‖zi,k‖)是一个非负的、可微的以及满足以下条件的单调递减函数。

15、1)当‖zi,k‖→ri,k，φ(‖zi,j‖)→+∞，其中ri,k＝ε1(rai+rok)是第i个机器人中心与第k个障碍物的中心间的最小安全距离，ε1是满足ε1＞1的常数。

16、2)当φ(‖zi,k‖)→0，当时，φ(‖zi,k‖)＝0，其中是人工势场的边缘，ε2是满足ε2＞ε1的常数。

17、则第i个机器人和第k个障碍物之间产生的排斥力为

18、

19、为了估计匹配和非匹配的不确定性，定义有限时间的干扰观测器为：

20、

21、其中和分别是第i个机器人的匹配和非匹配的不确定性di和wi的估计值。

22、为了确保存在非匹配不确定性的滑模，将第i个机器人的修改滑模面定义为：

23、

24、其中exi，evi分别是局部队形与速度跟踪误差向量，是局部非匹配不确定性观测值λi是正常数。

25、基于对人工势场法、干扰观测器和修改滑模变量的分析，可以得到如下的编队控制器

26、

27、其中si为滑模变量，和分别是第i个机器人的匹配和非匹配的不确定性di和wi的估计值，λi是正常数，δνi和δxi第i个机器人的参考跟踪误差，xdi表示第i个机器人的参考位置。

28、进一步地，所述步骤三中分布式参考校正算法具体方法为：

29、首先判断障碍物是否远离，如果障碍物远离，那么将当前的参考值直接赋给新的参考值。如果障碍物不远离，则获取障碍物的信息，并计算当前位置与障碍物之间的向量，以及当前位置与参考点之间的向量，并计算它们之间的夹角。对障碍物距离和角度的条件判断，如果满足条件，就保持参考值不变；不满足，则计算两个经过当前位置的切线，选择参考点到切线距离最短的那条作为最优的切线，然后根据选定的切线，计算出新的参考点并进行校正返回新的参考值。

30、本发明提供的技术方案具有以下有益效果：

31、本发明通过使用bouc-wen模型代替间隙模型，构建更通用的数学模型来分析执行器滞后确保控制方案的稳定性。通过引入被动校正行为来解决避障过程中多机器人之间通信的影响，通过一种分布式参考校正算法解决不可达参考场景，结合人工势场法和干扰观测器，解决了带有非匹配不确定性的避障问题，保证了控制器的鲁棒性，确保编队跟踪误差收敛，在具有外部干扰和迟滞等实际问题下形成稳定的多机器人编队控制，对路径上的障碍物进行无碰撞避障。

技术特征：

1.一种基于参考校正算法的多机器人分布式编队控制方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于参考校正算法的多机器人分布式编队控制方法，其特征在于：所述步骤一中三轮全向机器人的运动学方程为：

3.根据权利要求1所述一种基于参考校正算法的多机器人分布式编队控制方法，其特征在于：所述步骤二中具体步骤为：

4.根据权利要求1所述一种基于参考校正算法的多机器人分布式编队控制方法，其特征在于：所述步骤三中分布式参考校正算法具体方法为：

技术总结本发明公开了一种基于参考校正算法的多机器人分布编队控制方法，该方法是由如下步骤实现的：首先，本发明基于二阶非线性机器人和Bouc‑Wen迟滞效应，建立了三轮全向机器人的运动学模型。其次，结合了人工势场法、干扰观测器和滑模控制技术，构建了一个多机器人编队控制器。在此基础上设计了一个分布式参考校正算法，以减弱被动校正行为带来的不利影响。该算法通过在多机器人系统中分布式地调整各机器人的参考路径，显著提高了系统的稳定性和响应速度。本发明有效解决了在存在外部干扰情况下的多机器人避障问题，并显著提高了系统的稳定性和控制精度。本发明能够高效实现多移动机器人系统的编队控制，所提出的控制方法为实际工程系统提供了切实可行的解决方案。技术研发人员：杨子儒,伍锡如,陈乐庚受保护的技术使用者：桂林电子科技大学技术研发日：技术公布日：2024/9/9