论文部分内容阅读
多机器人系统无论在工作范围、时间和效率等方面都具有单体机器人系统无法比拟的优势。多机器人系统的最大特点在于:通过适当的协调协作机制,使得多个单体机器人系统能够同步且高效的工作。近年来,关于协调协作的方法研究已受到越来越多的关注,成为多机器人系统的重要研究方向之一。本文的关注焦点－编队控制方法也是多机器人协调协作方法中的关键技术之一。
目前已有的编队控制方法通常采用轨迹规划与跟踪控制相结合的2自由度经典控制结构来实现。轨迹规划用来在线生成编队运动中每个个体机器人的期望运动轨迹,跟踪控制负责跟踪轨迹规划中在线生成的期望轨迹。这种结构使得所采用的编队控制方法主要存在两方面不足:一方面,该结构是以个体机器人自主运动控制结构为基础,将每个个体机器人单体运动控制整合在一起,专注于控制每个机器人的绝对状态。而编队控制中更关注且需要控制机器人之间的相对状态;另一方面,轨迹规划方法独立于跟踪控制方法,而且通常忽略每个个体机器人运动特点,导致所规划的期望轨迹很难被个体机器人跟踪。因此,传统编队控制方法通常面对编队控制精度低的问题。
为了解决以上问题,文章采取了基于相对动力学模型设计编队控制策略的思路。首先,提出一种典型移动机器人相对动力学建模方法,并应用这种方法提出基于相对动力学的编队控制方法,以及同传统的基于相对运动学方法相比较的优点。接着,为了能够使整体编队控制效果达到最优或次优,并尽可能节省方法的解算时间,提出了一种基于相对动力学的分布式预测控制方法。最后,设计并实现了一种多旋翼飞行机器人实验平台,用来验证以上提出的编队控制方法。
本文具体研究内容如下:
1)提出一种典型移动机器人的相对动力学模型结构和建模方法。模型结构包括刚体相对动力学和个体动力学两部分。刚体相对动力学建模方法主要以机器人学齐次坐标变换原理和牛顿欧拉方程为基础。这种相对动力学建模方法具有一定通用性,适合于一般移动机器人系统。最后,应用这种建模方法推导出了旋翼飞行机器人相对动力学模型,模型主要包含2个主要部分:刚体相对动力学模型和个体动力学模型,如空气动力学。
2)以旋翼飞行机器人相对动力学模型作为参考模型,提出了旋翼飞行机器人的编队控制方法。这种编队控制方法是一种非线性控制方法,控制结构主要包括两部分:应用了动态输入-输出反馈的线性化方法和线性高斯二次型(LQG)控制方法。这种控制方法能够提高的机器人的相对运动状态的控制精度,从而改进了编队控制效果。
3)为了能够使编队控制效果达到最优,将分布式模型预测控制策略引入到基于相对动力学的编队控制结构中。提出一种新的基于相对动力学模型的分布式预测编队控制方法。该方法最大优点在于:不仅能够在线求解编队指标的有限时域最优化问题,还能够提高计算效率又减少了系统噪声干扰。
4)设计并实现了一种室内多旋翼飞行机器人的实验平台,应用该实验平台,验证本文提出的相对动力学建模与编队控制理论方法。