摘要：研究了基于离散时间模型的多智能体领航跟随编队控制算法。在该算法中,通过引入基于邻居的局部控制律以及基于邻居的状态估计规则设计了一种新型控制器,在该控制器中通过简单地设定跟随者和领航者之间的相对坐标即可方便地实现任意形状编队,同时该文引入了坐标旋转公式——用于实现整个队形能够随着领航者的运动方向的变化做相应旋转,且文中分别给出了固定拓扑和切换拓扑时系统稳定编队的充分条件。最后分别通过Matlab仿真和在Amigobot机器人平台上做实验来验证该算法的正确性及实际可行性。

摘要：目前,国内外虽然对编队控制的研究策略取得了一定的成果,但是很少考虑时变时延对编队的影响。提出了一种基于时延补偿的领航跟随编队控制方案,设计出自主水下航行器(AUV)领航跟随的编队控制律,在此控制律的框架下进行通信延时的补偿。领航AUV将自身状态传递给跟随AUV,跟随AUV根据领航AUV发送的当前状态信息与历史状态信息进行预测,并根据时延的大小预测出领航AUV当前时刻的状态信息,在下一个领航者状态信息到来之前,都将根据拟合好的状态曲线对领航者的状态信息进行预测,用于补偿领航跟随AUV之间的通信延时和间隔,减小系统的编队误差。仿真实验结果表明本文所示方法能有效减小通信延时带来的编队误差,提高编队的稳定性。

摘要：针对群系统编队跟踪控制问题,提出了一种切换拓扑下保性能的优化控制方法。建立了基于领航跟随结构的编队跟踪控制问题的数学描述,引入分布式性能指标描述群系统编队调节性能。利用一致性理论设计了基于领航跟随结构的编队控制协议。借助李雅普诺夫方法分析系统的闭环稳定性,给出保性能上界的数学表达形式。利用数值仿真验证了所提控制方法的有效性,群系统可在性能上界下实现编队跟踪控制,且在编队跟踪速度和消耗性能方面优于已有文献。

摘要：主要针对未知环境下多移动机器人的编队及避障问题,设计了基于跟随领航的编队及避障控制算法,使多机器人能保持一定的编队队形且无碰撞,并能使机器人在未知的局部障碍环境下也能够安全躲避障碍物,在通过障碍物之后依然能恢复之前的编队队形。对多机器人系统设计并进行仿真实验,实验结果表明,该方法对于实现多移动机器人的编队和避障控制具有良好的效果。

摘要：针对多移动机器人编队避障控制问题,提出一种适用于动、静态障碍环境中的编队避障控制算法。采用慧鱼模型搭建领航跟随多移动机器人系统模型,通过慧鱼ROBO Pro编程软件,实现编队避障控制程序设计,并完成了避障实验,验证了避障算法的有效性。通过该算法的研究,可为未知环境下多移动机器人编队控制研究提供参考,将其应用到实验教学中,可开发出“两性一度”实验,更好地服务于学校“双一流”建设。

摘要：本文研究了基于领航跟随法的多机器人系统编队控制问题.首先,基于队形约束,给出跟随者期望的轨迹,将编队问题转化为单个跟随者的轨迹跟踪问题.在此基础上,基于双幂次滑模趋近律,设计了跟随者的线速度和角速度控制器,保证了跟踪误差能够快速收敛到零,从而保证了编队队形的稳定.最后,通过仿真验证了所提方法的有效性.

摘要：以基于行为法为基础,根据车辆的运动学模型利用李雅普诺夫法设计出领航跟随的编队控制器进行编队控制行为,以简化的VFH为队形避障控制行为。车辆间采用v2v通信机制进行车间通信,传输车辆运动信息。最后,再以实际车辆进行车辆的队形保持和编队避障的实验,实验结果表明了该算法的有效性。

摘要：针对多机器人编队规划算法在多障碍物区域路径规划与编队保持能力较弱的问题,提出一种自适应采样目标引力双向RRT^(*)(Adaptive sampling target gravitational bidirectional RRT^(*),ATB-RRT^(*))与改进动态窗口法(Dynamic window approach,DWA)的融合算法。引入自适应采样与目标引力机制改进双向RRT^(*)算法,改善算法随机性;引入新节点删除策略删除低质量节点,提高算法效率;设计领航跟随型机器人编队控制器,并利用全局路径点改进DWA算法,增强编队在遇到动态障碍后的编队保持能力。仿真实验表明,ATB-RRT^(*)算法相比双向RRT^(*)算法的效率有明显提升,应用改进DWA算法的多机器人编队有较强的编队保持能力。