[发明专利]一种欠驱动多移动机器人的交会迭代学习控制方法

权利要求书

1.一种欠驱动多移动机器人的交会迭代学习控制方法，所述欠驱动多移动机器人包括多个个体移动机器人，其特征在于，对于每个所述个体移动机器人，执行以下步骤：

A：获取在当前迭代过程中所述个体移动机器人的当前时刻的线速度和角速度，下一时刻的位置、方位角，以及所述个体机器人的邻居机器人的下一时刻的位置、方位角；

B：判断所述个体移动机器人是否具有预定的期望位置信息，并根据所述判断的结果确定识别参数；

C：获取所述欠驱动多移动机器人的加权邻接矩阵和每个所述个体机器人的增益矩阵；以及

D：根据所述个体移动机器人在当前迭代过程中的当前时刻的线速度和角速度和下一时刻的位置、方位角、所述个体移动机器人的邻居机器人的下一时刻的位置、方位角、所述欠驱动多移动机器人的加权邻接矩阵、识别参数和每个所述个体移动机器人的增益矩阵确定所述个体移动机器人下一次迭代中的控制律。

2.根据权利要求1所述的欠驱动多移动机器人的交会迭代学习控制方法，其特征在于，根据下述公式获取所述个体移动机器人的下一时刻的位置和方位角：

其中，x_i,k(t),y_i,k(t),θ_i,k(t)为所述个体移动机器人i的在二维平面中的位置和方位角，ΔT为采样时间，ν_i,k(t),ω_i,k(t)为所述个体移动机器人i在第k次迭代中的线速度和角速度。

3.根据权利要求1所述的欠驱动多移动机器人的交会迭代学习控制方法，其特征在于，所述步骤B具体包括：

如果所述个体移动机器人具有所述预定的期望位置信息，则确定所述识别参数为大于0的数值；

如果所述个体移动机器人不具有所述预定的期望位置信息，则确定所述识别参数为0。

4.根据权利要求1中所述的欠驱动多移动机器人的交会迭代学习控制方法，其特征在于，所述步骤D具体包括：

D1：根据所述个体移动机器人在当前迭代过程中的下一时刻的位置、方位角、线速度、角速度，所述个体移动机器人的邻居机器人的下一时刻的位置、方位角，所述欠驱动多移动机器人的加权邻接矩阵、识别参数矩阵和增益矩阵确定所述个体移动机器人下一次迭代中的控制律：

其中，u_i,k(t)＝[v_i,k(t),ω_i,k(t)]^T为所述个体移动机器人i在第k次迭代中的控制量，即所述线速度与所述角速度，γ_i,k(t)为所述个体移动机器人i的增益矩阵，a_ij为所述加权邻接矩阵的第i行第j列的元素，P_i,k(t)＝[x_i,k(t),y_i,k(t),θ_i,k(t)]^T为所述个体移动机器人i的状态变量，即所述个体移动机器人i在二维平面中的位置和方位角，N_i为所述个体移动机器人i的邻居集，ω_i为所述识别参数，P_d(t+1)为所述个体移动机器人的期望状态；以及

D2：根据所述个体移动机器人下一次迭代中的控制律控制所述个体移动机器人的运动。

5.一种多移动机器人装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取在当前迭代过程中所述个体移动机器人的当前时刻的线速度和角速度，下一时刻的位置、方位角，以及所述个体机器人的邻居机器人的下一时刻的位置、方位角；

判断模块，用于判断所述个体移动机器人是否具有预定的期望位置信息，并根据所述判断的结果确定识别参数；

第二获取模块，用于获取所述欠驱动多移动机器人的加权邻接矩阵和每个所述个体机器人的增益矩阵；

控制模块，用于根据所述个体移动机器人在当前迭代过程中的当前时刻的线速度和角速度和下一时刻的位置、方位角、所述个体移动机器人的邻居机器人的下一时刻的位置、方位角、所述欠驱动多移动机器人的加权邻接矩阵、识别参数和每个所述个体移动机器人的增益矩阵确定所述个体移动机器人下一次迭代中的控制律。