【摘 要】
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现如今,机器人已走入大众视野,而多机器人技术作为机器人范围的一个重要研究方向。由于其在多种领域的应用,因此引起众多专家研究学者的关注。而多移动机器人群体协同编队与路径规划作为机器人研究的重要方面,本文对其展开深入研究,主要研究内容如下:1)创建移动机器人全局、局部坐标系,对其非完整约束进行证明,又凭借移动机器人运动学和动力学模型,推导其距离--距离以及距离--角度的领航跟随模型,为后续探索奠定模型
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现如今,机器人已走入大众视野,而多机器人技术作为机器人范围的一个重要研究方向。由于其在多种领域的应用,因此引起众多专家研究学者的关注。而多移动机器人群体协同编队与路径规划作为机器人研究的重要方面,本文对其展开深入研究,主要研究内容如下:1)创建移动机器人全局、局部坐标系,对其非完整约束进行证明,又凭借移动机器人运动学和动力学模型,推导其距离--距离以及距离--角度的领航跟随模型,为后续探索奠定模型基础。2)针对现有遗传算法在求解移动机器人路径规划时所存在的路径间断,不光滑现象,现提出一种改进的遗传算法。首先,采用最大似然估计法和栅格法完成移动机器人自身定位和路径建模;其次对初始化路径所产生的冗余和间断路径点,应用四象限选取原则进行删除、插入路径点的操作,并将路径的光滑性函数系数考虑进适应度函数中;然后应用改进的NSGA-II算法对多移动机器人路径协调优化,最终提出一种新的自适应调整策略,主要是对交叉、变异算子的取值进行自调整,此策略使算法的收敛速度明显提高,最终能得到较优路径。3)针对多移动机器人在编队时所遇到的协同通信问题,应用分散式控制法进行解决;同时为提升移动机器人轨迹跟踪精确度,提出一种改进的全局渐近稳定的控制方法,首先在移动机器人运动学基础上,以反步法对其轨迹跟踪进行分析研究;其次通过滑模控制方法建立移动机器人动力学控制器,由此设计更强的全局渐近轨迹跟踪器;然后运用李雅普诺夫函数证实多移动机器人非线性系统的稳定性,使系统跟踪误差渐近收敛于零点附近,最终完成多移动机器人对参考预设轨迹的全局稳定跟踪。4)对多移动机器人编队进行研究,以距离--角度的领航跟随模型为基础,并引入理想跟随移动机器人,此时领航移动机器人应用改进的遗传算法规划出一条从出发点到终止点的较优路径,而实际跟随移动机器人则应用队形协调策略避障、最小容错距离的防撞策略进行队形控制。结果表明,改进的领航跟随编队控制算法应用到多移动机器人编队中,使多移动机器人群体不仅能够避障,还可以自主自动进行编队的组建。
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