基于无线网络小车的协同控制研究

In this programm,the coordinate control of the multi mobile robots will be studied. The robots using the wireless network to communicate with each other. And the main focus is on the problem that how the wirless commnication network effects the robots coordinate control. Three problems will be considered. Firstly, the location algrithm of the wireless network will be studied based on the distance information to the other robots.The signal strength will be used to locate the robots and the location of several robots will be considered simultaneously. The information of the relative diatance between robots will be used to improve the lacation algrithm. Secondly, the formation control of multi mobile robots based on quantized information will be studied. In order to ruduce the burden of the communication networks, a dynamic quantizer will be designed depended on the distance between the robots and the targent. Also, the effect of the quantization error to the stability of the formation will be studied. Thirdly, the effects of the network induced delay and packet loss to the coordinate control will be studied and a correspongding formation control algrithm will be designed. A model of the time delay and packet loss will be estabilished by the experiment, based on which, a deley-dependent ditributed formation algorithm will be designed. And a condition for the system to be stabile will be obtained according to the Lyapunov stability theory. Meanwhile, a tolerence control of the multi mobile robots formation will be given.

本项目拟对无线网络环境下的移动小车的协同控制问题进行研究，重点考虑无线网络的引入对协同控制的影响。主要考虑以下三个问题：（1）基于信息融合的无线网络定位算法研究。在无线通讯传输数据的同时，利用无线信号的强度来实现机器人的定位。设计将多个机器人同时定位的算法，并利用这多个机器人间的相对距离的信息提高定位算法的精度。（2）基于量化信息的多机器人编队算法研究。为了减小系统通讯的负担，设计依赖于跟踪距离的动态量化器，设计并实现基于量化信息的编队算法。（3）研究无线网络的数据传输时延及丢包对系统性能的影响，设计无线网络环境下的编队算法。通过实验测试的方法建立无线网络的传输时延、丢包率等特性的模型，并基于该模型，设计时延依赖的分布式编队控制算法。根据Lyapunov稳定性定理，给出多机器人编队稳定的期望条件。同时，考虑能容忍一定数据丢包的多机器人的编队算法。

在多机器人小车系统中，由于无线网络的引入，使得机器人小车在信息交互中往往会发生数据丢包及延迟等现象，导致传统的定位算法产生较大的误差。同时，随着机器人数量的增多，信息交互的加大，机器人间的通讯也显得越来越重要，如何设计量化器来减小网络通讯负载，以及如何对机器人间的无线通讯过程进行分析建模，并在该无线通讯环境下实现机器人的协同控制显得尤为重要。. 针对于以上问题，我们研究了随机丢包环境下的状态估计问题，给出了保证具有一定定位精度的卡尔曼滤波器和耗散滤波器的设计算法；研究了量化器对系统性能的影响，并给出了一种变密度的量化器的设计方法，同时，建立了量化误差与系统性能之间的联系，给出了保证系统具有一定性能的控制器的设计方法；研究了无线通讯网络的建模问题，建立了带有时变时滞的切换系统模型，并给出了相应的Hinf控制器的设计方法；研究了机器人的跟踪控制问题，给出了基于积分滑模面的滑模控制器的设计算法。. 经过三年的研究，本项目发表SCI论文9篇，EI论文6篇，申请发明专利1项。参加学术会议6人次，培养研究生7人，其中，毕业4人，在读3人。