基于动态目标点的行为分解编队算法

2012年02月08日16:57:29 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

关键字：应用

左国玉，张洪亮，韩光胜，樊瑞元
北京工业大学电子信息与控制工程学院，北京

摘　　　要：多机器人编队可以分解为队形形成和队形保持控制两部分。针对多机器人编队控制任务中的队形形成问题，提出了一种基于动态目标点的行为分解编队算法。此算法是一种改进的基于行为的编队控制方法，这种控制方法的思路为，首先要求各机器人在每一时刻确定一个运动目标点，此运动目标点是根据运动过程中机器人实时的位置运算出来的，是一个动态的目标点。根据此目标点进而产生一个运动需求。再将此运动需求按照有限状态机（ＦＳＭ）原理分解为不同的子行为，然后给这些子行为分别赋予不同的权值，并求出一组控制变量，较终对这组控制变量加权平均产生一个综合控制变量。仿真实验表明，该方法能快速有效地实现多机器人的编队控制。此编队算法可以有效应用于军事搜索、围捕或机器搬运等多个领域。
关　键　词：多机器人；目标点；行为分解；编队算法

引　言
在机器人技术不断发展的今天，单机器人技术日渐成熟。但是，由于单机器人系统的工作能力有时会受到很多限制，所以多机器人协作就凸显了其优越性，多机器人协作系统应运而生［１］。多机器人编队就是一种典型的多机器人协作系统［２］。多机器人编队可以分为编队的形成和队形的保持两个方面，且这两个方面都已经发展了许多算法和理论。依据解决编队控制问题的不同思路，大致可分为基于行为法、人工势场法、跟随领航法、虚结构法、循环法、模型预测控制法、分布式控制法。这些算法得到了不同程度的研究与应用。目前国外一些科研机构对机器人编队的研究较为深入，如密歇根州立大学机器人和自动化实验室通过设计有效的控制器使得多机器人保持队形，并应付环境的突变；佐治亚理工学院移动机器人实验室多机器人系统项目将队形控制的研究成果应用于无人地面车中［３］。本文针对编队的形成过程提出了一种基于动态目标点的行为分解编队算法，这是对基于行为分解的多机器人编队算法的一种改进。该算法将多机器人圆形编队算法中运动目标点的确定方［４］，Ａｒｋｉｎ提出的控制变量的矢量累加方法［５］和Ｂｒｏｏｋｓ提出的行为抑制方法［６７］的优点有效结合起来，是一种优化多机器人编队算法。

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