基于领导者-跟随者策略的多轮式移动机器人编队控制方法

摘要

多智能体系统通过协作能够完成个体无法完成的复杂任务，具有任务执行效率高，能源消耗少，个体故障风险低等诸多优点，因此在工业生产、交通运输、军事攻防、航空航天等领域具有广泛的应用。编队控制问题是多智能体系统的基础和关键性问题，本文以智能轮式移动机器人为研究对象，采用领导者-跟随者编队策略，对编队机器人系统协调性与个体机器人稳定性控制展开深入研究。 首先，为精确描述多机器人系统，通过分析机器人非完整约束，建立机器人运动学模型；同时，应用欧拉-拉格朗日能量法结合机器人非完整约束与劳斯方程，详细的推导轮式移动机器人动力学模型，并通过降阶方法处理非完整约束项，得到简化动力学模型；在此基础上，基于领导者-跟随者编队控制策略，建立包含距离、方位角和姿态角误差信息的多机器人编队模型，该模型能同时描述编队机器人位置关系和姿态关系。 其次，为实现多轮式机器人编队协调控制，分别采用模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)和线性二次型最优控制(Linear Quadratic Regulator,LQR)设计控制器，实现机器人编队协调控制。通过对比仿真分析两种方法的控制效果，MPC控制器具有更稳定的控制输入和更小的超调量，综合性能优于LQR方法。 再次，为提高复杂环境下个体机器人稳定性和编队系统鲁棒性，提出双闭环控制策略。外环应用MPC控制器实现领导者机器人的轨迹跟踪，同时状态约束的编队MPC控制器用于多机器人队形协调控制。内环考虑不确定性摩擦干扰，设计终端滑模控制器实现动力学快速稳定性控制，并且通过设计自适应律，实现对摩擦干扰的实时估计，以提高动力学控制器的鲁棒性。 最后，针对不同应用场景与拓扑关系，探讨了不同领导者-跟随者编队模式，分别为基础的SBC模式、编队避障SDC模式、多机器人SSC模式；针对所讨论的编队模式，分别探讨了基础SBC模式与避障SDC模式、SBC模式与SSC模式之间的切换策略。 本文利用MATLAB/Simulink仿真平台搭建多机器人领导者-跟随者控制系统模型，验证以上控制方法和控制策略的有效性。

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