分布式多机器人队形问题关键技术研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 李园 |
| 学位类别 | 工学博士 |
| 答辩日期 | 2008-05-29 |
| 授予单位 | 中国科学院研究生院 |
| 授予地点 | 中国科学院自动化研究所 |
| 导师 | 原魁 |
| 关键词 | 多移动机器人系统 多机器人通信 队形 分布式控制 Multi mobile robot system Communication Formation Distributed control |
| 其他题名 | Research of the Key Techniques on the Distributed Multi-Robot Formation Problem |
| 学位专业 | 控制理论与控制工程 |
| 中文摘要 | 多移动机器人系统的研究近年来得到了迅速发展。但是，由于多机器人系统的研究涉及到多个领域和学科，因此其发展也受到相关学科和技术发展的限制。除了感知能力、控制系统实现等硬件方面上的限制之外，多机器人系统的一些问题在理论上也还没有得到很好的解决。多机器人系统作为一个研究领域，其理论框架和实现方法都还需要得到进一步完善。多机器人队形问题是多机器人系统运动协调的基本问题，是很多复杂任务的原型。多机器人分布式队形控制问题由于缺乏集中控制和全局知识而面临着更大的挑战。本文主要进行分布式多机器人队形问题的一些实用关键技术研究，论文的工作主要包括以下内容： （1）介绍了多机器人系统国内外的发展现状以及任务规划、运动规划等问题的研究近况，提出了一种基于规划方式的多机器人系统分类方法；同时介绍了目前多机器人协调控制研究中的几个典型任务，并重点介绍了近年来动态环境下多机器人队形保持、多机器人合作进行定位、探索环境与建立地图、合作完成物体搬运工作等方面的内容；同时总结多机器人系统目前面临的挑战。 （2）对影响IEEE802.11无线局域网通信性能的多种因素进行了比较深入的研究和分析，对目前常用的基于802.11g标准的无线局域网在TCP协议下的延时特性进行了测试和分析，并指出了构建基于WLAN的多机器人通信系统时所应该考虑的关键因素。 （3）对目前多机器人通信系统的主要研究内容进行概述，根据前面对无线局域网性能的分析，针对多机器人系统规模不同，负载不同时提出并实现相应的多机器人通信拓扑结构、容错机制与通信策略，尽可能保证多机器人通信的实时性和鲁棒性。 （4）对多机器人身份识别和距离方位信息测量方法进行研究，改进了目前多机器人系统常用的单一颜色标志，设计了一种适合多机器人系统的特殊人工标志，在一定范围内能够实现机器人之间的身份识别以及距离方位信息的测量。并对基于领航者-跟随者的多机器人队形保持方法进行了总结和介绍，根据机器人能够获得的传感器信息，在领航者-跟随者框架下建立适合分布式控制的多机器人队形控制模型。 （5）针对轮式差动移动机器人的特点，对轮式差动移动机器人运动学模型进行了简化，并综合考虑机器人非完整性约束以及有限加速度等因素，提出了基于一步预测和多步预测控制的多机器人队形控制方法。该方法不需要全局定位信息，跟随者可根据自身的感知信息以及通过通信获得的领航者速度信息实现分布式队形控制。 （6）介绍设计开发的多机器人仿真平台和利用课题组移动机器人平台改造的多机器人实体实验平台，并介绍多机器人队形保持算法在实际多机器人系统中实验验证结果。 |
| 英文摘要 | This thesis mainly focuses on the key technologies on the application of multi-robot formation. Main contents of this thesis are summarized as: (1) The state-of-the-art of MMRS is surveyed, especially works on multi-robot motion planning and task planning, and then a classification of multi-robot systems based on planning method is presented. This thesis also presents an extensive survey of the typical missions in multi-robot research recently, such as multi-robot formation control in unknown environment, multi-robot localization, exploring and mapping, multi-robot cooperative transportation, etc. Some problems needed to be solved in recent researches on MMRS are also given. (2) Standards in IEEE 802.11 wireless local area network (WLAN) family and their impacts on the communication performance in multi-robot systems are discussed and analyzed. Time-delay of widely applied 802.11g WLAN based on TCP protocol is tested through extensive experiments. Some key factors related to the construction of multi-robot communication system based on WLAN are presented. (3) Main research topics on multi-robot communication are summarized. According to robot number and communication load, corresponding multi-robot communication topology, fault-tolerant mechanism and communication strategy are designed to improve the timeliness and robustness of mutli-robot communication system. (4) Based on traditional color artificial marks, a special artificial identity mark is designed for multi-robot to identify and localize each other, which can meet the distance requirement of MMRS. The multi-robot formation control methods based on Leader-Follower are summarized and a new multi-robot distributed formation control model based on this framework is presented according to robot sensing ability. (5) Kinematic model of differential-driven wheeled robot is approximated. Multi-robot formation control methods based one step and multi steps predictive control are presented considering the nonholonomic constraints and limited acceleration in real robot system. Instead of using global knowledge, the methods only use local sensing information and little communication, which make them very suitable for the distributed multi-robot systems. (6) The multi-robot simulation platform and real multiple mobile robot systems used to validate above-mentioned algorithm are introduced, and the real experiment results validating multi-robot formation control method are addressed. |
| 语种 | 中文 |
| 其他标识符 | 200518014628035 |
| 源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/6084]  |
| 专题 | 毕业生_博士学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李园. 分布式多机器人队形问题关键技术研究[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院研究生院. 2008. |
入库方式： OAI收割
来源：自动化研究所
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