融合沿墙行为的多移动机器人有序化多模态群集运动控制

一类基于势场原理的群集控制理论正逐步应用于多agent(智能体)/机器人稳定协同运动中.针对群集运动系统在非规则障碍物环境中运行时易出现的局部极小问题,引入基于行为的机器人学理念,构成多移动机器人多模态群集控制系统.在此框架内,仿生的动物沿端行为与有序化群集运动控制策略相融合,实现了多移动机器人系统快速聚合行为与高效避障行为的统一.移动机器人仿真实验验证了该方法的有效性.

基于吸附行为的多机器人编队避障算法

针对未知环境下多机器人编队避障问题,本文研究了一种基于吸附行为的多机器人编队避障控制算法。建立基于距离-角度的领航跟随编队模型,利用反馈控制率设计多机器人编队方案,在领航者附近设置若干吸附区,解决领航跟随算法编队队形发散问题;提出结合人工势场法和基于“虚拟引导车”的沿墙行为的未知环境下多机器人编队避障算法,解决局部极小值和目标不可达问题;运用仿真实验和搭建实物平台进行实验验证,结果表明该方法可以实现多机器人编队队形稳定和避障控制。

大棚喷雾作业机器人的行为控制与路径规划

在建立大棚喷雾作业机器人运动学模型的基础上,介绍了机器人沿墙走的行为策略,分析了传统人工势场法存在的3个问题:不可达问题、路径震荡以及局部稳定问题。针对不可达问题,将机器人与目标点的相对距离引入到斥力函数中,构建了新的斥力函数,使机器人能够顺利到达目标点。在路径震荡及局部稳定问题中,引入了沿墙走行为策略,使机器人能够摆脱障碍物的同时,稳定地到达目标点。

一种多移动机器人避障的改进算法

为了使多机器人在有障碍物的环境中可靠地运行,针对多机器人的避障问题,融合沿墙行为的避障模式,构造出一类具有自适应特性l-ψ闭环控制律下的多机器人避障算法,以作为基于行为的控制策略的有益补充。仿真结果表明,该算法可以成功地解决机器人因融合参数不当而形成的避障"死锁"问题,使多机器人在有障碍物的环境下,在障碍物区能够顺利地通过障碍物,在离开障碍物后,快速恢复至稳定。

人工势场法在机器人避碰路径规划中的应用

利用人工势场法对机器人在特定环境中进行路径规划,并针对传统人工势场法存在的局部极小点问题,引入沿墙走行为,运用改进的人工势场法有效地克服了机器人在障碍物附近出现的反复震荡或停止不前等问题,仿真结果表明所用方法的有效性。