【摘 要】
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随着智能机器人技术的发展,多移动机器人在生产生活中得到了越来越多的应用。编队控制作为多移动机器人协同控制中最基本和最重要的环节,在诸多场景有着重要的应用,例如飞行
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随着智能机器人技术的发展,多移动机器人在生产生活中得到了越来越多的应用。编队控制作为多移动机器人协同控制中最基本和最重要的环节,在诸多场景有着重要的应用,例如飞行器的队形编排、智能交通的自动导航、移动传感网络等。然而移动机器人间的耦合、外界干扰、能耗约束及控制器计算负荷高一直是多移动机器人编队控制的难点所在。本文针对多移动机器人编队系统,基于纳什迭代算法,分别研究了分布式模型预测控制方法,基于扩张状态观测器的分布式模型预测控制方法和多速率采样下的分布式编队控制方法。本文主要工作如下:1.针对多移动机器人分布式编队控制问题,提出基于纳什迭代的分布式模型预测控制方法。根据移动机器人的运动学模型和本地性能指标,利用纳什迭代算法将分布式编队控制问题转化为在线迭代优化问题,通过寻找纳什均衡点得到移动机器人的本地最优控制量。最后,通过仿真检验所提算法的有效性。2.针对多移动机器人编队系统受外界干扰问题,提出具有扩张状态观测器的分布式模型预测控制方法。根据移动机器人的运动学模型和扩张状态方程,设计扩张状态观测器用以估计外界扰动,利用基于纳什迭代的分布式模型预测控制方法设计本地控制器,同时利用扰动估计值对系统进行前馈补偿。最后,利用仿真验证所提方法能有效提升系统抗干扰能力。3.针对编队系统的能耗约束、计算负荷重和通信量大问题,提出多速率采样下的分布式控制策略。通过合理降低系统采样频率,同时利用模型预测控制器在非采样时刻进行状态预测,在保证多移动机器人编队系统性能前提下降低控制器计算负荷、通信量和能耗。
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