[发明专利]一种轮式机器人编队跟踪与避障控制方法

说明书

本发明提供一种轮式机器人编队跟踪与避障控制方法，即建立实际轮式机器人和虚拟机器人的运动学模型，采用领导‑跟随法得出实际轮式机器人和虚拟轮式机器人的编队跟踪误差模型；根据人工势场法，设计障碍物的斥力势场函数，求出障碍物对实际轮式机器人的斥力大小；利用障碍物对实际轮式机器人的合斥力大小对轮式机器人编队跟踪误差大小进行修正，得到一条无碰撞路径；对编队跟踪任务和编队避障任务设置优先级排序，同时根据输入输出反馈线性化方法设计分布式编队控制器，使轮式机器人编队不仅能够按照期望队形跟踪参考轨迹，还具备自主避障的能力。

技术领域

本发明属于轮式机器人编队跟踪与避障控制领域，涉及一种轮式机器人编队跟踪与避障控制方法。

背景技术

随着人工智能技术的快速发展，机器人被越来越多地应用于智能驾驶、智能仓储物流、智能家居、工业自动化等领域。其中，轮式机器人因结构简单、操作灵活、控制简便、工作效率高等优点得到广泛应用。多机器人系统因相对单机器人具有系统性能稳定、自组织性好等优势,可以完成单机器人无法完成的复杂任务,并且提高工作的效率，也得到研究者的青睐。在多机器人系统中,编队是最基本的问题之一。此外，在实际应用场合中往往存在障碍物，这要求多机器人系统在执行编队跟踪任务的同时，又要具备编队避障的能力。因此，设计有效的编队控制策略同时实现编队跟踪任务和编队避障任务具有非常重要的研究价值和实际意义。

轮式机器人系统属于一类典型的欠驱动非线性控制系统，其满足非完整约束条件，这便给控制算法设计和稳定性分析带来一定的困难。目前，常见的轮式机器人编队轨迹跟踪控制方法有：反步控制、模型预测控制、滑模控制、PID控制、鲁棒控制、自适应控制、输入输出反馈线性化等。其中，输入输出反馈线性化方法能够将复杂非线性系统转化为线性系统，给系统控制设计和稳定性分析带来极大的便利，于是其经常被用于非线性系统控制设计。

路径规划是轮式机器人实现避障功能的主要方法。目前，常用的路径规划方法主要分为两类：全局路径规划和局部路径规划。

全局路径规划是指在已知的环境中给机器人规划一条无碰撞路径，规划路径的精度取决于获取环境信息的准确度，当环境发生变化时，该方法就不适用了。因此，全局路径规划是一种事前规划，对机器人系统的实时计算能力要求不高，但对环境模型的容错率和噪声干扰的鲁棒性较差。典型的全局路径规划方法有：A^*算法、D^*算法、快速搜索随机树(RRT)等。

局部路径规划是指当对环境要求完全未知或部分可知时，通过传感器对机器人的工作环境进行实时探测，以获取障碍物的信息，然后根据机器人当前的局部环境信息，为机器人实时规划一条无碰撞路径。局部路径规划需要搜索环境数据信息并对该环境模型进行动态更新和实时校正。因此，局部路径规划要求系统具有高速的数据信息处理能力和计算能力，对环境误差和噪声干扰具有较高的鲁棒性，但是由于缺乏全局环境信息，所以局部路径规划结果不一定是最优的，甚至可能找不到正确路径或完整路径。典型的局部路径规划方法有：人工势场法、元启发式算法、人工神经网络算法、模糊逻辑算法等。

发明内容

本发明的目的在于提供一种轮式机器人编队跟踪与避障控制方法。该方法通过障碍物作用于实际轮式机器人的合斥力大小，对编队跟踪误差大小进行实时修正以获得一条无碰撞路径，使轮式机器人编队不仅能够按照期望队形跟踪参考轨迹运动，还具备实时自主避障的能力。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种轮式机器人编队跟踪与避障控制方法，其包括如下步骤：

S1、建立实际轮式机器人和虚拟轮式机器人的运动学模型，采用领导-跟随法得出实际轮式机器人和虚拟轮式机器人的编队跟踪误差模型；

S2、根据人工势场法，设计障碍物的斥力势场函数，求出障碍物对实际轮式机器人的斥力大小；

S3、利用障碍物对轮式机器人的合斥力大小对轮式机器人编队跟踪误差大小进行修正，得到一条无碰撞路径；