[发明专利]一种混合的分布式的多机器人系统的运动控制方法

说明书

本发明属于协同控制系统技术领域，公开了一种混合的分布式的多机器人系统的运动控制方法，所述混合的分布式的多机器人系统的运动控制方法包括：机器人沿预定路径的运动被描述为一个变迁系统，监督策略预测当前变迁的触发是否会导致碰撞或死锁；基于模型预测控制的连续控制组件采用序列凸规划；该组件可以计算出一个最优速度，使机器人在不停的情况下尽可能平稳地移动到下一个状态；每个机器人只与邻近的机器人通信，独立地执行自己的算法。本发明结合离散监督控制理论和连续最优控制实现对机器人的控制；克服了单一使用离散的或者连续方法存在的问题。

技术领域

本发明属于协同控制系统技术领域，尤其涉及一种混合的分布式的多机器人系统的运动控制方法。

背景技术

目前，最接近的现有技术：多机器人系统是一种多个机器人在给定的环境中一起工作来完成某些给定的任务。相对于单个机器人，其表现出较多的优点，例如增加空间覆盖率和时间的吞吐量以及降低解决任务的复杂性，提升解决效率和能力。多机器人系统已经被应用于许多领域，如：(1)工业领域：在自动化生产线中，多机器人系统可以担负起人类的作用，如组织物料运输，生产加工和其他一些复杂的任务，在一些危险环境或恶劣环境中可以代替人类自主完成一些复杂作业(2)军事领域：使用多机器人进行侦查、巡逻、排雷等(3)医学领域：大量的微机器人进入肠道、胃或者血管等人体狭窄部位进行检查、发现和修补病变等。

在多机器人系统中，运动规划和控制是基础和关键的问题。它的基本目标是防止机器人在运动过程中发生碰撞。目前解决此问题主要是离散和连续的方法。离散的方法通常将环境抽象为一组离散状态，或者将机器人的运动抽象为一组离散动作，这种方法有时可以简化运动问题，但其主要缺点是没有考虑机器人的运动学和动力学方程。因此，通常无法获得机器人执行器的直接输入。连续的方法通常依赖于机器人的运动学和/或动力学方程和约束条件。这种方法将环境看作连续的欧几里德空间，生成连续的路径或轨迹。但是，对于一些复杂的环境或大量的机器人，其计算成本较高；此外，有时这些方法不能有效地处理死锁。计算成本高是由于建立的模型复杂、考虑的因素更多导致求解时间较长，不符合实际情况；连续的方法不能对死锁进行实时有效的检测，而在离散的方法中可以有效地检测死锁并且对其做出预防。

综上所述，现有技术存在的问题是：离散方式缺乏机器人执行器的直接输入，连续方式计算成本高且不能有效预防死锁。

解决上述技术问题的意义：

一方面，离散控制可以处理死锁并减少优化问题的规模；另一方面，带有 SCP的MPC可以实时优化连续速度并满足时间和能量等其他要求。为了执行该方法，每个机器人只需要与其邻近进行通信以检索立即获得的信息。这意味着可以基于机器人之间的不同连接来实时地重新配置通信网络。通过这种方式，本发明的方法可以适应系统进化过程中机器人数量的变化。仿真结果表明了本方法的有效性。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种混合的分布式的多机器人系统的运动控制方法。

本发明是这样实现的，一种混合的分布式的多机器人系统的运动控制方法，所述混合的分布式的多机器人系统的运动控制方法包括以下步骤：

第一步，机器人沿预定路径的运动被描述为一个变迁系统，监督策略预测当前变迁的触发是否会导致碰撞或死锁；

第二步，基于模型预测控制的连续控制组件采用序列凸规划；该组件可以计算出一个最优速度，使机器人在不停的情况下尽可能平稳地移动到下一个状态；

第三步，每个机器人只与邻近的机器人通信，独立地执行自己的算法。

进一步，所述第一步中每个机器人的运动路径是闭合的。