论文总字数：28533字

摘 要

复杂的工作任务及多变的工作环境促使人们考虑研制多机器人协作系统^[1]来完成单机器人无法或难以完成的工作。为了学习和验证当前先进的编队跟踪算法，本文设计和搭建了一套由两个移动机器人组成的多机器人协作系统平台；通过软件编程验证和分析了单个机器人上轨迹跟踪算法和领导者-跟踪者算法^[2]；并利用Matlab仿真，验证了已有编队跟踪算法的有效性。主要成果是搭建和实现了一种利用Mission Planner地面站进行路径规划的基于pixhawk控制器的四驱动麦克纳姆轮移动机器人实验平台，实现了根据指定的航线，控制单个移动机器人实现路径跟踪，并在两台机器人上对跟踪者算法进行了实验。同时在Matlab平台上完成了针对不同给定路径的一种基于图论^[3]的编队控制算法的仿真；在实验的合理性方面，通过实验数据，总结了仿真误差不会破坏该系统稳定性的条件；同时针对具体问题，通过控制变量法，调整不同参数时观察该控制算法的控制效果图，通过对比分析了各控制参数的取值对该编队控制系统的影响，并给出了给定条件下这些参数的临界值。

关键词：多机器人，编队控制，路径跟踪，Matlab仿真

Abstract

Complex work tasks and changing work environments have prompted people to consider the development of multi-robot cooperative systems ^[1] to accomplish tasks that a single robot cannot or cannot accomplish. In order to learn and verify the advanced formation tracking algorithm, this paper designs and builds a multi-robot cooperative system platform composed of two mobile robots; it validates and analyzes the trajectory tracking algorithm and leader-tracker on a single robot through software programming. Algorithm ^[2]; Using Matlab simulation, the effectiveness of the existing formation tracking algorithm is verified. The main achievement is to build and implement a four-drive Mcnam wheel mobile robot experimental platform based on the pixhawk controller using Mission Planner ground station for path planning, which implements a single mobile robot to control the path tracking according to the specified route, and The tracker algorithm was tested on two robots. At the same time, a simulation of formation control algorithm based on graph theory ^[3] for different given paths was completed on the Matlab platform; in terms of experimental rationality, experimental data was used to conclude that simulation errors will not destroy the stability of the system. The conditions; At the same time, according to the specific problem, through the control variable method, when adjusting the different parameters, observe the control effect diagram of the control algorithm, compare and analyze the influence of the value of each control parameter on the formation control system, and give the given The critical value of these parameters under conditions.

KEYWORDS: robots, formation control, given path, matlab simulation

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究现状 2

1.2.1 领导-跟随 2

1.2.2 基于行为 2

1.2.3 虚拟结构 2

1.2.4 基于图论 3

1.3 内容安排 3

第二章 硬件设计 4

2.1 设计内容与性能指标 4

2.2 移动机器人底盘设计 4

2.2.1 总体结构与车轮布局 4

2.2.2 电机选型 5

2.2.3 电机驱动板 6

2.2.4 供电模块 6

2.3 控制器传感器等选型 7

2.3.1 主控制器选型 7

2.3.2 其他外设模块 7

2.3.3 供电模块 8

2.4 总体硬件连接 8

2.5 电机转速与机器人速度、转向的关系 9

第三章 软件设计 13

3.1 总体介绍 13

3.1.1 软件介绍及算法原理 13

3.1.2 软件流程 13

3.2 地面站软件应用 14

3.2.1 配置 14

3.2.2 航线规划 14

3.2.3 PID调节 15

3.2.4 编队控制 15

3.3 软件调整 16

3.3.1 源码裁剪 16

3.3.2 速度检测 16

3.3.3 碰撞/堵转检测改进 16

3.3.4 输出初始化配置 16

第四章 实验结果分析 17

4.1 单机器人实现路径规划 17

4.1.1 总体效果 17

4.1.2 性能分析 18

4.1.3 改进思路 19

4.2 两台机器人编队跟踪 19

4.2.1 实现步骤 19

4.2.2 实际效果 19

4.2.3 原因分析 20

第五章 多智能体编队仿真 21

5.1 控制律算法 21

5.1.1 算法思想 21

5.1.2 控制参数 21

5.2 仿真实现 21

5.2.1 控制对象 21

5.2.2 设计思想 21

5.2.3 程序流程 22

5.2.4 图形绘制 22

5.3 仿真结果与分析 22

5.3.1 实现效果 22

5.3.2 验证结果分析 26

5.3.3 调整各参数实验与分析 27

第六章 总结与思考 39

致 谢 40

参考文献 41

绪论

研究背景

随着移动机器人方面研究的不断深入，当今许多国家越来越注重其在各个领域的应用及发展。实践中的需求推动了理论科学的进步，移动机器人的控制算法也不断上升到新的高度。移动机器人应用领域十分广泛，例如，军事、航空航天、汽车制造、仓库管理、极端环境探险等。自20世纪末各主要军事工业强国开始研发无人作战平台，全世界掀起了研究移动机器人的热潮，涌现出许多新的控制算法。

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