跟随领航者多机器人协调与编队自修复控制研究

With the rapid development of robot technology strategy, it has brought new development opportunities for the theory and technology of multi-robot. The project considers a class of leader-follower multi-robot in order to solve the coordination synchronization and intelligent control two key scientific issues in multi-robot. The main research contents of this project are as follows: .1) Reveal the effect of multi-body multi-field coupling on the performance of multi-robot systems and construction coupling dynamics Hamilton model based on mixing data/mechanism to improve the running efficiency. .2)Proposes coordinated control method for leader-follower multi-robot system using the complex network synchronization theory and non-singular terminal sliding mode control strategy. Improve the robustness and anti-interference ability of the multi-robot, ensure the reliability and synchronization of multi-robot system;.3) Research on the real-time context-aware, fault sensing and formation self-repairing control of the leader-follower multi-robot system to achieve a high degree of intelligence and automation, promote the stability, real-time and control accuracy of the system..The project explores theory innovation and breakthroughs in the key technologies on the coordination synchronization and formation self-repairing control for leader-follower multi-robot under complex unstructured environment. The project applies research results will compensate for the lack of current research, achieve security and stability of multi-robot systems with energy-efficient, provide new theories and methods for the multi-robot control.

随着国家大力发展机器人科技战略，为多机器人理论与技术带来了新的发展契机。本项目围绕多机器人的协调同步和智能控制两大关键科学问题，以跟随领航型多机器人系统为研究对象，重点研究：(1)揭示多体多场强耦合效应对多机器人系统性能的影响规律，构建基于数据/机理混合的耦合动力学Hamilton模型，提高后续处理的准确率；(2) 采用复杂网络同步理论和非奇异终端滑模控制策略, 提出跟随领航者多机器人系统的协调控制方法，改善机器人的鲁棒性能及抗干扰能力，确保系统的可靠性和同步性；(3)研究跟随领航者多机器人系统的传感故障检测以及编队自修复控制方法，实现机器人高度智能化与自动化，促进系统的稳定性、实时性及控制精度。本项目探索复杂非结构环境下多机器人协调同步、编队自修复控制的相关理论方法创新和关键技术突破，弥补当前研究的不足，实现多机器人系统的安全稳定运行与高效节能，为多机器人系统协调控制提供新理论和新方法。

本项目围绕随领航型多机器人系统的协调和编队控制两大关键科学问题，以多机器人系统为研究对象，主要从多机器人系统建模、协调控制、编队自修复控制、避障导航等多个层面开展理论方法创新和关键技术突破。重点研究：（1）跟随领航者多机器人系统动力学模型的建立。根据领航机器人与跟随机器人之间的内在逻辑关系，分别建立展示各个机器人状态的动力学模型，阐明领航者和跟随者之间的作用关系，揭示多体多场强耦合效应环境下多机器人系统性能规律，为后面多机器人编队控制的准确率奠定良好的基础；（2）开展多机器人的复杂网络同步理论和非奇异终端滑模控制算法研究。针对机器人机械臂轨迹跟踪控制问题，提出了一种自适应分数阶非奇异终端滑模控制算法。采用具有较好函数逼近能力的模糊小波神经网络（FWNNs）估计机械臂动力学模型的不确定性，设计自适应非奇异终端滑模控制器，利用在线调整FWNNs的权值来抑制外部干扰，根据设计的Lyapunov函数证明控制系统的全局鲁棒稳定性，通过仿真和平台实验的对比分析该算法有更快的动态响应能力，有效削弱系统抖振并实现多机器人的同步跟踪。（3）针对多机器人系统编队时存在的给定运动路径实时性与效果差的问题，提出基于改进A*算法的领航跟随型多机器人编队控制。传统A*算法规划的路线转向较多、离散点转弯太快，为解决该缺点，本项目提出了改进A*算法的领航跟随型多机器人编队控制算法。采用改进 A*算法设计一种能够适用于领航跟随型多机器人编队控制的路径规划器。将搜索方向由8个扩展到16个，使方向有更多选择性；针对扩展到16个搜索方向时生成的子节点直接跳过障碍物栅格的缺点，提出子节点生成策略，避免在障碍物区域生成路径；剔除冗余节点，解决规划路径转折点多的问题，并对生成的有序线段进行平滑处理，克服离散路径点转弯太快的缺点；对障碍物进行膨胀处理，将多机器人系统看作质点，规划得到领航机器人的运动路径；利用估计误差设计控制器解决多机器人系统中领航跟随一致性问题，并用李雅普诺夫理论对算法进行稳定性和收敛性分析。仿真实验表明改进A*算法比传统A*算法节点数量减少，路径长度缩短约5.3%，且该算法能满足多机器人编队控制的实时性要求，克服离散路径点转弯太快的缺点，实现机器人高度智能化与自动化，促进系统的稳定性、实时性及控制精度。该方法为多机器人系统协调控制提供新理论和新方法。