一種多無人移動平臺網絡化協(xié)同控制方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種多無人移動平臺網絡化協(xié)同控制方法，針對單個機器人不能完成的作業(yè)任務，建立多機器人試驗平臺，進行編隊、避障等基本行為的實驗。第一步：采用里程計的定位方式搭建基于WIFI的UDP模式進行協(xié)調通信,實時掌握車位置與姿態(tài)；第二步：獲取的位置和姿態(tài)建立差動獨輪小車運動模型；第三步：分別將車與目標點看作相互吸引的正負電荷，應用之間產生的電場力作用于智能車，完成固定隊形編隊；第四步：編隊過程中，通過第一步中相互通信過來的位置信息,判斷是否將要發(fā)生碰撞,對于有碰撞可能的車,引入使它們相斥的勢場來產生相互之間的斥力,避免車與車之間的碰撞；第五步:根據獲取的全局信息和對小車目前位置的計算,使用相斥的勢場力,來避免車與障礙物之間的碰撞。
【專利說明】一種多無人移動平臺網絡化協(xié)同控制方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于協(xié)同控制【技術領域】，涉及一種多無人移動平臺網絡化協(xié)同控制方法。【背景技術】
[0002]多無人移動平臺是由多個移動平臺組成的集合，平臺之間以及平臺與環(huán)境之間通過通訊、協(xié)商與協(xié)作來共同完成單個平臺所不能解決的問題.多個平臺的使用比單個平臺有更多的優(yōu)點。多個平臺相互合作能夠完成超出它們各自能力范圍的任務，使得多無人移動平臺的整體能力大于個體能力之和?？傮w上說，多無人移動平臺具有更廣泛的任務領域、更高的效率、改良的系統(tǒng)性能、錯誤容忍、魯棒性、分布式的感知與作用、內在的并行性、對社會和生命科學的觀察等顯著特性。
[0003]多無人移動平臺的網絡化協(xié)同控制是當前多無人移動平臺的一個重要發(fā)展方向。隨著機器人應用范圍的擴大，對其能力的要求越來越高，多個機器人協(xié)作可以完成單個機器人無法完成的復雜任務。編隊控制是一個具有典型和通用性的多機器人協(xié)調問題，同時也是多機器人協(xié)調問題的基礎，對多機器人協(xié)作系統(tǒng)的研究有巨大的推動和促進作用。如果編隊過程中存在障礙，則可能會導致智能多機器人碰撞，損失會很嚴重，也不能很好的完成期望的動作或達到預定的編隊效果，所以相關的避障策略也是在編隊過程中需要考慮的重要問題。
【發(fā)明內容】
[0004]本發(fā)明針對單個機器人不能完成的作業(yè)任務，使用多機器人系統(tǒng)代替單個機器人執(zhí)行復雜任務的需求，建立多機器人試驗平臺，進行編隊、避障等基本行為的實驗，以滿足復雜環(huán)境下的任務需求。
[0005]本發(fā)明的技術方案如下:
[0006]一種多無人移動平臺網絡化協(xié)同控制方法，包括以下步驟:
[0007]第一步:采用里程計的定位方式搭建基于WIFI的UDP模式進行協(xié)調通信，實時掌握車位置與姿態(tài)；
[0008]第二步:根據第一步中獲取的位置和姿態(tài)建立差動獨輪小車運動模型；
[0009]第三步:根據第二步中小車的運動模型，使用人工勢能場方法進行編隊，分別將車與目標點看作相互吸引的正負電荷，應用之間產生的電場力作用于智能車，完成固定隊形編隊；
[0010]第四步:編隊過程中，通過第一步中相互通信過來的位置信息，判斷是否將要發(fā)生碰撞，對于有碰撞可能的車，引入使它們相斥的勢場來產生相互之間的斥力，避免車與車之間的碰撞；
[0011]第五步:根據獲取的全局信息和對小車目前位置的計算，使用相斥的勢場力，來避免車與障礙物之間的碰撞。
[0012]本發(fā)明的有益效果:[0013]本發(fā)明實驗結果誤差范圍控制在0.2mm以內，成功完成了機器人之間的互相避碰，并達到指定位置。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0014] 圖1機器人轉向分析坐標圖；
[0015]圖2坐標系中的位置坐標圖；
[0016]圖3實施例中基于MPLAB的環(huán)境對機器人編程流程圖；
[0017]圖4UDP廣播模式建立通信網絡原理圖；
[0018]圖5 —號車的初始狀態(tài)示意圖；
[0019]圖6 —號車躲避二號車的狀態(tài)示意圖；
[0020]圖7 —號車躲避零號車的狀態(tài)示意圖；
[0021]圖8 一號車躲過所有障礙以后繼續(xù)行駛示意圖；
[0022]圖9所有車到達指定的目標位置示意圖。
【具體實施方式】
[0023]下面通過附圖和實例對本發(fā)明的技術方案做進一步的詳細描述。
[0024]1.里程計定位系統(tǒng)的描述
[0025]本實施例用odometry定位方式。這種定位方式是基于光電編碼器的準確數據，隨著時間的推移整合位置的變化的定位方式。假設機器人按照圖1運動，其中rk為運動弧線半徑，Δ 0,為轉角，b為機器人軸間距，AUu和ΔΙ,為機器人左右輪運動軌跡，c為機器人中心，Λ P k為機器人運動直線距離:
[0026]rkA Θ k = AUljk
[0027](rk+b) Δ θ k = AUrjk
[0028]可以得到:
[0029]
【權利要求】
1.一種多無人移動平臺網絡化協(xié)同控制方法，其特征在于，包括以下步驟: 第一步:采用里程計的定位方式搭建基于WIFI的UDP模式進行協(xié)調通信，實時掌握車位置與姿態(tài)； 第二步:根據第一步中獲取的位置和姿態(tài)建立差動獨輪小車運動模型； 第三步:根據第二步中小車的運動模型，使用人工勢能場方法進行編隊，分別將車與目標點看作相互吸引的正負電荷，應用之間產生的電場力作用于智能車，完成固定隊形編隊； 第四步:編隊過程中，通過第一步中相互通信過來的位置信息，判斷是否將要發(fā)生碰撞，對于有碰撞可能的車，引入使它們相斥的勢場來產生相互之間的斥力，避免車與車之間的碰撞； 第五步:根據獲取的全局信息和對小車目前位置的計算，使用相斥的勢場力，來避免車與障礙物之間的碰撞。
2.如權利要求1所述的一種多無人移動平臺網絡化協(xié)同控制方法，其特征在于，其中所述的定位方式是基于光電編碼器的準確數據隨著時間的推移整合位置的變化的定位方式；其中rk為運動弧線半徑，Λ 9,為轉角，b為機器人軸間距，AUlik和AUu為機器人左右輪運動軌跡，c為機器人中心，Λ P k為機器人運動直線距離:
rkA Θ k = AUljk
(rk+b) Δ θ k = AUrjk
得到:
3.如權利要求1或2所述的一種多無人移動平臺網絡化協(xié)同控制方法，其特征在于，所述的Wifi是基于Uart接口的符合wifi無線網絡標準的嵌入式模塊，內置無線網絡協(xié)議IEEE802.11協(xié)議棧以及TCP/IP協(xié)議棧，能夠實現(xiàn)用戶串口數據到無線網絡之間的轉換。
4.如權利要求1或2所述的一種多無人移動平臺網絡化協(xié)同控制方法，其特征在于，所述的第三步中將機器人當作電場中的負電荷，將障礙物當作靜電場中具有幾何外形的均勻導體，將目標位置當作正電荷，目標位置對機器人產生吸引力，然后將整個系統(tǒng)當作一個電勢能場來處理，其中的人工勢能場函數包括機器人之間的勢能場函數、機器人和障礙物之間的勢能場函數、以及機器人和目標位置之間的勢能場函數。
【文檔編號】G05D1/02GK103984343SQ201410206019
【公開日】2014年8月13日 申請日期:2014年5月15日 優(yōu)先權日:2014年5月15日
【發(fā)明者】夏元清, 蒲釩, 陳靜, 付夢印, 李春明, 李賀, 鄧志紅, 任雪梅 申請人:北京理工大學