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多机器人自适应避障编队与围捕算法研究

多机器人自适应避障编队与围捕算法研究

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作者：冯莉萍北京化工大学

学位级别：硕士

多机器人协同成为当今移动机器人领域的研究热点之一,相比于单个机器人,多机器人系统在复杂动态环境下进行安保作业时,具有环境适应能力强、工作效率高、鲁棒性较好等优点。但多机器人的协同编队与避障,加剧了其在运动规划问题中的复杂... 详细信息

多机器人协同成为当今移动机器人领域的研究热点之一,相比于单个机器人,多机器人系统在复杂动态环境下进行安保作业时,具有环境适应能力强、工作效率高、鲁棒性较好等优点。但多机器人的协同编队与避障,加剧了其在运动规划问题中的复杂性;同时现有多机器人的目标围捕算法,在目标围捕过程中难以形成稳定的结构,或在目标围捕成功后其结构固定,不能变形以满足狭窄环境的需要。本文以多安保机器人为研究对象,采用改进动态窗口法对编队速度和路径进行优化,以平衡多机器人系统运行速度与安全性;借助仿射变换保证机器人编队在围捕可疑目标过程中的稳定性,及在押送目标过程中编队通过狭窄通道的编队变形问题,具体工作如下:为了解决多安保机器人系统运行速度与安全性难以兼顾的难题,本文研究基于改进动态窗口法的多机器人自适应编队避障算法,该算法通过获取不同工作情况下最优运动速度和安全距离来实现两者的平衡;为进一步提高算法实时性构建一种两层优化框架,其中上层的全局路径规划为下层局部避障缩减搜索范围,下层局部避障算法又可为上层的全局规划提供反馈,将两者的结合以成功实现动态环境下安保机器人自适应协同避障。针对多安保机器人的动态可疑目标围捕、领导者丢失、及目标押送等问题,研究基于仿射变换的多机器人的目标围捕算法。首先,构建一种基于仿射变换的多机器人围捕策略,对单目标及多目标的围捕;然后,针对领导者丢失情况下的目标的围捕,引入虚拟领导者,用于领导者丢失时维护编队的完整性;最后,针对多安保机器人押送目标时编队变形避障问题,设计一种可在线变换队形的编队避障算法,使多安保机器人在押送目标过程中能自适应的改变围捕队形,从而安全通过狭窄区域。通过仿真实验对所提出方法的有效性进行验证,并在文章结尾部分对全文进行总结、指出有待进一步完善的问题。

关键词：多机器人编队控制领导-跟随法协同围捕

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