[發明專利]基于人工物理法的多智能體機器人協同控制方法

無效

• 申請號: 201010139263.2
• 申請日: 2010-03-31
• 公開（公告）號: CN101825901A
• 公開（公告）日: 2010-09-08
• 發明（設計）人: 張之瑤;段海濱;沈毅;馮鐵山
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G05D1/00
• 分類號: G05D1/00
• 代理公司: 北京慧泉知識產權代理有限公司 11232
• 代理人: 王順榮;唐愛華

1.一種基于人工物理法的多智能體機器人協同控制方法，其特征在 于：該方法基于多個智能體機器人以分布式的方式進行，每個智能體機 器人上有一個或多個的傳感器，用來采集、融合分布式數據，并使用信 息處理結果驅動智能體機器人；該方法步驟如下：

步驟(1)：基于人工物理法，建立智能體機器人間相互作用的矢量力 場；

在人工物理法的結構中，虛的物理力驅動一個智能體機器人群體系統 以達到期望的狀態；該狀態是一個使全系統潛在能量最小化的形狀，而 系統表現為分子動力學特性，即其中，代表力，m代表質量， 代表加速度；

定義力規則：F＝Gm_im_j/r^p；其中F是智能體機器人i和智能體機器 人j之間力的幅值，m_i、m_j為第i、j個智能體的質量，r是兩智能體機 器人間距離，G為代表聚類特性的參數，p為一個可調參數，p越大則F 受r變化的影響越大；R為閾值距離，如果r≤R，力是斥力，如果r＞R， 力是引力；每個智能體機器人都有一個用于檢測距離和其它智能體機器 人方位的傳感器；受動器使智能體機器人能夠以速度移動；為了確保力 規則是局部的，智能體機器人的可視范圍是1.5R；智能體機器人不需要 具有相同的質量；最大力參數F_max為智能體機器人所能達到的加速度提供 了一個必要的約束；從步驟(1)得出每個智能體上所受的力和力的方向， 這些變量作為步驟(2)的輸入；

步驟(2)：通過解算智能體機器人合力，確定智能體機器人的運動速 度和方向，并通過四點平滑的方法抑制模態轉換的瞬態；

每一個智能體機器人具有位置和速度我們使用離散時間近似智 能體機器人的連續行為，時間步長為Δt；在每一個時間步長內，每一個 智能體機器人的位置變化該變化取決于當前速度，在每一 個時間步長內，每一個智能體機器人的速度也發生改變速度的改變

量受施加在智能體機器人上的力的控制，其中m是智能體機 器人的質量，是智能體機器人上受到的力；

每個智能體機器人所具有的質量m使智能體機器人具有動量；智能體 機器人不需要具有相同的質量；最大速度參數V_max限制了智能體機器人的 最大速度；

在人工物理法的流程中，設智能體機器人群中智能體機器人個數為 N，m_i的默認值取1.0，p默認值取2，重力常數G在初始化中被設定，Δ T為離散的步長；

對任何一個智能體機器人i在每個離散時間段的人工物理法步驟流 程如下：

步驟2.1：首先智能體機器人i從傳感器獲取與其它智能體機器人間 的夾角θ和距離值r；

步驟2.2：得出與智能體機器人i距離最近的智能體機器人j，智能體 機器人i與智能體機器人j夾角為θ₀和距離值為r；

步驟2.3：依據下式確定F，θ，F為智能體機器人i所受力的大小， θ為智能體機器人i所受力的方向：

F0=G/(r*r)r≤1.5R0r>1.5R]]>

F=F0F0≤FmaxFmaxF0>Fmax]]>

步驟2.4：計算F在x軸與y軸上的分量，得到SF_X與SF_Y；

SF_X＝F×Cosθ

SF_Y＝F×Sinθ

步驟2.5：根據上述計算得到的SF_X與SF_Y，計算時間步長內的速度增 量ΔV_x與ΔV_Y；

ΔV_x?SF_X*ΔT/m_i；

ΔV_y＝SF_Y*ΔT/m_i；

步驟2.6：計算時間步長后x軸和y軸上的速度分量V_x與V_y；V_1x和V_1y為 上一步x軸和y軸上的速度分量；

V_x＝V_1x+ΔV_x；

V_y＝V_1y+ΔV_y；

步驟2.7：依據下述公式對V_x，V_y進行限幅：

步驟2.8：使用四點平滑方法計算智能體機器人i的期望移動速度V_fx、 V_fy和期望轉動角度θ’，即：

V_fx＝(V_1x+V_2x+V_3x+V_x)/4

V_fy＝(V_1y+V_2y+V_3y+V_y)/4

{V_1x，V_1y}、{V_2x，V_2y}、{V_3x，V_3y}分別為前一步、前兩步和前三步 的速度值；

依據V_fx，V_fy計算智能體機器人i期望轉動角度θ’：

步驟2.9：依據智能體機器人i期望移動速度V_fx、V_fy和期望轉動角度 θ’控制智能體機器人i運動；

步驟2.10：在智能體機器人i運動過程中不斷迭代進行上述過程，即 步驟2.1至步驟2.9；

步驟(3)：基于模糊控制的沿墻跟蹤方法，實現智能體機器人的避障；

基于模糊控制的沿墻跟蹤方法需要設計一個雙輸入單輸出的模糊控 制器，依據智能體機器人與墻壁的距離和相對于墻壁的角度判斷智能體 機器人的轉向，使智能體機器人與墻壁保持一定的距離運動；

模糊控制器主要由模糊化、知識庫、模糊推理、清晰化四部分組成； 設智能體機器人與墻壁的距離的模糊變量語言集合為很近，近，中，遠， 很遠，其相應的語言變量分別記作：VC，C，M，F，VF；設智能體機 器人與墻壁的相對角度的模糊變量語言集合為很右，右，中，左，很左， 其相應的語言變量分別記為：VR，R，M，L，VL；模糊控制規則表中 GA、TLL、TL、TRL、TR的意義為前行、向左小轉、向左轉、向右小轉、 向右轉；

設S_r為智能體機器人與墻壁的距離，w_r為智能體機器人與墻壁的相 對角度，U為輸出，智能體機器人在沿墻跟蹤時的速度為V_follow；該沿墻 跟蹤方法的基本流程如下：

步驟3.1：智能體機器人通過傳感器探測正前方、左前方、右前方障 礙物的距離R_f、R_lf、R_rf；當正前方的障礙物距離R_f智能體機器人小于閾 值R_i時，則進入沿墻跟蹤狀態；若R_lf大于R_rf，則進入右沿墻跟蹤狀態； 否則則進入左沿墻跟蹤狀態；記錄此時智能體機器人的位置坐標(X_i，Y_i) 和方向角θ_i；

步驟3.2：智能體機器人通過其側面的傳感器得到墻壁與其距離S_r和 夾角w_r；右沿墻跟蹤使用智能體機器人右側的傳感器，左沿墻跟蹤使用 智能體機器人左側的傳感器；

步驟3.3：根據距離隸屬函數和角度隸屬函數計算模糊控制輸入量；

步驟3.4：根據模糊控制規則表判斷模糊控制輸出量，即得到智能體 機器人的轉向；

步驟3.5：根據輸出隸屬函數將模糊控制輸出量清晰化；

步驟3.6：依據清晰化的結果控制智能體機器人運動；

步驟3.7：在每個時間步長內迭代運行上述過程；

步驟3.8：如果同時滿足以下條件則退出沿墻跟蹤方法：

3.8a：根據進入沿墻跟蹤時的坐標(X_i，Y_i)和方向角(θ_i)確定一 條直線，智能體機器人距這條直線的距離R_lie小于閾值R_o；

3.8b：智能體機器人到(X_i，Y_i)的距離R_dis大于閾值R_r。