基于虚拟领航者和改进胡克定律的无人船集群避障

[目的]针对无人船集群规避障碍物的问题,提出一种基于虚拟领航者和改进胡克定律的弹性集群编队控制方法。[方法]首先,根据障碍物的长和宽得到其外接椭圆,按照长宽比向外扩展出虚拟碰障区、避障反应区、自由航行区,实现水面避障物模型的简化;其次,基于虚拟领航者和改进胡克定律,对编队各成员之间、各成员虚拟领航者之间的相对距离和速度予以约束,采用坐标形式设置编队队形,构建弹性编队模型,并基于障碍物的环形斥力场来实现单无人船的避障,以及在弹性集群编队的组织下实现无人船集群的避障;然后,通过优化处理无人船的航行过程,消除编队及避障过程中的“徘徊”和“振荡”等现象,使各无人船的运动更加平滑;最后,运用Matlab软件对由4艘无人船组成的集群编队进行仿真实验。[结果]实验结果表明,编队可成功绕过设置的所有障碍物,验证了所提方法的有效性和可行性。[结论]该方法可实现无人船集群对水面障碍物的规避,具备在一定复杂环境下的通过能力,可为无人船集群避障的应用及研究提供参考。

基于速度补偿算法的多机器人编队控制研究

为解决传统领航-跟随算法在多机器人系统编队控制中算法复杂及普通编队控制律较难完成多机器人圆形编队的问题,通过对传统的领航-跟随算法进行改进,将多机器人的编队问题转化为机器人之间的跟踪控制问题,提出了一种基于位置信息的速度补偿算法,并将其用于多机器人编队。首先建立了速度补偿算法机器人编队控制模型,利用跟随机器人与虚拟机器人之间的位姿误差,设计了编队控制律,并从理论上证明了所设计的控制律能够完成多机器人编队任务;然后在研究多机器人编队问题的基础上进一步研究了多机器人编队过程中的避障问题,引入了经典的人工势场法,并将人工势场法与速度补偿算法进行结合,结合后的算法可使得多机器人系统在行进过程中维持编队运行,并且能够防止系统内机器人相互碰撞,自适应地避开周围环境中的障碍物;最后将所提算法在多机器人仿真和实物平台上进行实验验证。结果表明:多机器人不仅能够高效率地完成编队任务而且在遇到障碍物时能够成功避障,该算法减少了调用参数的数量,简化了编队算法,提高了编队效率。

基于动态目标点协同的无人艇编队路径规划

针对无向通信拓扑下的无人艇集群编队控制问题,提出基于领航-跟随模式协同和人工势场避障相结合的无人艇协同编队控制算法。针对特定编队队形输出动态多目标点优化航路,通过分层设计框架传递至无人艇LOS-PID底层跟踪控制算法。将无人艇编队任务解耦成基于协同编队算法的无人艇动态多质点编队规划层和基于LOS-PID算法的无人艇动态单目标点跟踪的控制层。规划层中领航者-跟随者算法实现质点刚性编队队形融入人工势场实现避碰,实时生成协同任务的动态多目标点作为底层单艇控制的跟踪目标点,仿真验证表明,所提算法实现了直线和圆弧的协同编队任务,取得了较好的队形稳定性和安全性。