论文总字数：11630字

摘 要

关键词：多机器人，编队控制，人工势场法

Abstract: Robots play an increasingly important role in the modem society. Compared with a single robot, a multi-robot can complete the task more effectively. For the purposes of multi-robot, what we need to do is to solve the problem of a correct formation when multiple robots complete tasks while a good system of formation can achieve a significant improvement on the efficiency of multiple robots’ performing tasks. In this paper, we improve the multi robot formation system by improving the potential field function and the local minimum point, to ensure the integrity of the multi robot formation during the execution of the task. The final experimental results also show that the improved artificial potential field method can effectively control the multi robot formation.

Keywords: Multi robot, Formation control, Artificial potential field method

目 录

1 绪论 4

1.1 研究背景与意义 4

1.2 国内外多机器人编队研究状况 5

1.3 论文主要研究内容及组织结构 5

2 多机器人编队控制系统 5

2.1 多机器人编队研究的背景与基本思想 5

2.2 多机器人系统的体系结构 6

3 智能算法 7

3.1 人工势场法简介 7

3.2 人工势场法原理 7

3.3 人工势场法中的机器人运动模型 8

3.4 算法流程 8

4 人工势场法的改进 9

4.1 势场函数改进 10

4.2 改进势场函数的局部最小点 10

4.3 整体法改进 11

4.4 人工势场算法的遗传算法改进 11

4.5 基于ad-hoc网络的环境势场改进 12

5 算法优点比较 14

6 编队控制实验 14

6.1 队形控制仿真 15

6.2 实验结果 15

结 论 18

参 考 文 献 19

致谢 20

1 绪论

1.1 研究背景与意义

在现实生活中，我们到处可以看到编队这一行为；比如到了秋天，鸟群成一编队飞往南方过冬。这些编队行为，是可以为群体中的单个个体提供诸多好处的。借助于这个编队行为，鸟类可以更加有效的抵御天敌，也可以更加快速的飞行，同时也增加了食物的搜索速度。由此可以看出，单个个体在群体编队中拥有原来所没有的优势，因此众多学者以现实中的动物编队为基础，对多机器人编队进行进一步的研究。

纵观机器人研究发展的历程，从最开始只是为了单纯的娱乐和欣赏，到现在军事、工业等各个领域的发展都需要机器人的参与，显示出了机器人对人类发展的重要性。最初，仅仅是针对单个机器人的个体结构、运动学、动力学以及控制等方面进行研究。随着科技的进步和机器人的研究从简单到复杂，机器人的可靠性、效率等都得到了显著的提高。然而，任何事物的发展都回不可避免的陷入一个停滞期，在现有的科学技术下，开发出更智能的机器人显的就力不从心。因此以动物编队为基础的多机器人，就能更好的应用到现在的实际情况中去。

相较于高智能的单个机器人，多机器人拥有更强的优越性。主要表现在一下几个方面：

1. 相互之间进行协调的n个机器人系统的能力可以说远远大于一个单机器人系统的n倍，而且作为一个群体的多机器人还可以实现单机器人系统无法实现的复杂任务。
2. 在现有的科学水平和资金条件下，设计制作多个简单的机器人远比设计制作单个复杂的机器人更容易，并且成本也更低。
3. 使用多机器人系统，在执行任务时效率更高，可以大大节约时间。
4. 多机器人系统的平行性和冗余性可以有效的提高系统的柔性和鲁棒性。

多机器人编队问题是对多机器人研究应用中的一个典型应用。多机器人编队控制主要是指多机器人在群体运动中，能够在克服环境限制的前提下还能保持着期望的队形，最终全体到达我们希望的指定目的地的控制技术。多机器人编队控制是对多机器人协调合作研究的重要基础，是对多机器人研究的热门课题。

在现实生活中，基于队形控制的多机器人系统，可以在环境检测、搜素搜救、农业覆盖任务、军事预警、安全巡逻等军事或民用领域得到广泛的运用，前景广阔。比如：在太空中以指定队形飞行的卫星群，可以根据要求，实现不同的功能，满足各方面的需要。或者在农业中，由于分布式传感器网络技术、多传感器数据融合技术等信息技术领域的进步，机器人可以利用编队按照需求覆盖农场，喷洒农药。

1.2 国内外多机器人编队研究状况

我国对多机器人编队的研究才刚刚起步，但也已经取得了令人瞩目的成就。比如上海交通大学自主研发和组件的由多台”Frontier-I”自主移动机器人组成的机器人足球队，在国内外的机器人比赛中多次获得冠军殊荣，以此向世界证明了我国在多机器人研究领域中令人不可忽视的地位。

日本对多机器人的研究则要早很多，在1989年设计出了ACTRESS系统和CEBOT系统。ACTRESS系统是指通过通讯结构，将机器人、周边设备和计算机构成一门自治的智能系统；而CEBOT系统中每个机器人都可以根据任务安排和环境动态重构进行自学习和自适应从而完成自主运动。

1.3 论文主要研究内容及组织结构

本文的目的主要在于对多机器人编队控制算法的研究、讨论和验证。因此本文主要分为五章。

1. 为绪论，首先阐述了多机器人的研究背景和研究意义，接着就国内外多机器人的研究状况进行了一个简略的说明，国内重点说了上海交通大学，而国外则是日本对多机器人的研究。最后是本文的章节安排。
2. 为多机器人编队控制系统，在这章中，首先是对多机器人编队控制的背景和基本思想进行了初步的描述；然后是多机器人的结构体系描述，主要是对多机器人控制系统做一个简答的介绍。
3. 为人工势场法介绍，首先对人工势场法做了一个简洁，让人有一个初步的映像，接着，接着是人工势场法的原理，再接着是人工势场法下的机器人运动模型，最后是人工势场法的算法流程，本章主要是对人工势场发进行介绍。
4. 为人工势场法改进，在其中举出了5个已有的人工势场法改进，并做了一个介绍。
5. 为改进算法的比较，主要是列举了5个算法的优点。
6. 是编队控制实验，主要是以一个改进的人工势场法为例，进行多机器人编队系统模拟实验。

2 多机器人编队控制系统

2.1 多机器人编队研究的背景与基本思想

目前，我国对多机器人编队控制算法的研究已经取得了一定的成果，也通过机器人足球队等形式进行了成果展示。多机器人编队通过共享侦测信息和相对观测定方法不但可以有效的弥补单个移动机器人能力的不足，还可以大大提高机器人的精度以及准确度。多机器人研究的主要核心内容是多机器人的协作，而多机器人的协作又可以分为多机器人合作与多机器人协调，它们之间相互关联但又彼此不同（多机器人的结构控制图见图2-1）。多机器人编队控制算法的研究主要是指多个移动机器人在向指定位置或者目标移动的过程中，不但要考虑空间位置的协调，还要考虑时间点的协调，因此多机器人协调问题是一个既具有典型性又具有通用性的多机器人协调问题。目前，常用的多机器人编队控制算法主要有领航跟随法、虚结构法、人工势场法、基于行为法、MPC法和分布控制等等。

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