[發(fā)明專利]一種基于分布式優(yōu)化的多機(jī)器人實(shí)時(shí)控制與協(xié)同圍堵方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210723462.0
• 申請(qǐng)日: 2022-06-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114967707A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-08-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉慶山;趙子隆;鄭燕玲
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號(hào): G05D1/02
• 分類號(hào): G05D1/02
• 代理公司: 南京蘇高專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

本發(fā)明公開(kāi)的一種基于分布式優(yōu)化的多機(jī)器人實(shí)時(shí)控制與協(xié)同圍堵方法，首先，構(gòu)建基于時(shí)變目標(biāo)函數(shù)、受等式約束的分布式優(yōu)化系統(tǒng)，其中目標(biāo)函數(shù)為每個(gè)機(jī)器人局部目標(biāo)函數(shù)之和，局部目標(biāo)函數(shù)包含機(jī)器人的局部信息，各機(jī)器人之間的通訊通過(guò)連通無(wú)向圖進(jìn)行；然后，采用指定時(shí)間收斂的分布式控制方法求解該分布式優(yōu)化系統(tǒng)，得到圍堵機(jī)器人的最優(yōu)位置信息；最后在求解分布式優(yōu)化系統(tǒng)所得到的機(jī)器人最優(yōu)位置信息后，采用與位置和姿態(tài)有關(guān)的實(shí)時(shí)控制算法使圍堵機(jī)器人行進(jìn)到最優(yōu)位置。本發(fā)明在利用分布式控制方法求解圍堵問(wèn)題時(shí)，所得到的解為機(jī)器人的目標(biāo)位置坐標(biāo)，本發(fā)明通過(guò)實(shí)時(shí)控制的方式使機(jī)器人追蹤目標(biāo)位置。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于分布式優(yōu)化和機(jī)器人協(xié)同控制領(lǐng)域，涉及一種基于分布式優(yōu)化的多機(jī)器人實(shí)時(shí)控制與協(xié)同圍堵方法。

背景技術(shù)

基于多智能體系統(tǒng)的分布式優(yōu)化由于其應(yīng)用潛力而在學(xué)術(shù)界受到廣泛關(guān)注，如運(yùn)輸系統(tǒng)、多機(jī)器人系統(tǒng)和智能電網(wǎng)。近年來(lái)，許多分布式優(yōu)化算法已經(jīng)提出。從方法論上看，現(xiàn)有的分布式優(yōu)化算法包括交替方向乘數(shù)方法、投影次梯度方法、原始-對(duì)偶方法，神經(jīng)動(dòng)力學(xué)方法等等。隨著控制理論的發(fā)展，分布式優(yōu)化算法以控制和最優(yōu)化理論為基礎(chǔ)持續(xù)發(fā)展，提出了與時(shí)間無(wú)關(guān)的目標(biāo)函數(shù)。如有研究者提出的分布式控制方法，能夠確保機(jī)器人協(xié)同到達(dá)目標(biāo)位置僅僅依賴于局部通信網(wǎng)絡(luò)。也有提出一種有限時(shí)間收斂的方案被提出解決分布式會(huì)合問(wèn)題，通過(guò)極小化距離表現(xiàn)函數(shù)來(lái)使得多個(gè)機(jī)器人會(huì)合。

之前的研究工作致力于非時(shí)變目標(biāo)函數(shù)的分布式優(yōu)化問(wèn)題，但是時(shí)變目標(biāo)函數(shù)和約束條件的優(yōu)化問(wèn)題也有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，例如：實(shí)時(shí)的資源調(diào)度問(wèn)題、交通網(wǎng)絡(luò)控制、多機(jī)器人系統(tǒng)的編隊(duì)問(wèn)題。時(shí)變的分布式優(yōu)化問(wèn)題比參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題更加復(fù)雜，由于其最優(yōu)解隨著時(shí)間而變化。但是，時(shí)變的分布式最優(yōu)化問(wèn)題吸引了越來(lái)越多學(xué)者的注意，例如：有研究者提出了一種離散時(shí)間的分布式預(yù)測(cè)矯正方法，解決無(wú)約束的時(shí)變最優(yōu)化問(wèn)題。通過(guò)增加牛頓矯正機(jī)制，該方法被拓展到連續(xù)時(shí)間的多智能體系統(tǒng)。特別的，也有人提出了一種基于梯度的分布式最優(yōu)化方案來(lái)跟蹤時(shí)變的二次優(yōu)化問(wèn)題的最優(yōu)解，其通訊在非有向圖中。還有人提出了一種基于投影的方法，該方法可以一致收斂到近似最優(yōu)解。為了漸近的跟蹤最優(yōu)解，滑動(dòng)模型和矩陣項(xiàng)被提出來(lái)解決限制的分布式優(yōu)化問(wèn)題。

盡管許多時(shí)變的分布式優(yōu)化方案被提出，但其有限時(shí)間收斂往往只能在理論上保證，因此在分布式優(yōu)化的實(shí)際應(yīng)用中，有限時(shí)間收斂仍是重要的研究?jī)?nèi)容。例如在最優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的同時(shí)，要求在有限或者固定時(shí)間內(nèi)取得目標(biāo)隊(duì)形、達(dá)到跟蹤速度。不僅如此，收斂時(shí)間還與多智能體系統(tǒng)的初始位置有關(guān)，所以說(shuō)收斂時(shí)間不能被精確的評(píng)估如果初始位置不能精確測(cè)量。有研究給出了指定時(shí)間收斂的定義，智能體能夠在指定時(shí)間收斂到狀態(tài)一致。但是，上述指定時(shí)間收斂的研究并不是基于分布式優(yōu)化。除此之外，在理論結(jié)果應(yīng)用于實(shí)物的過(guò)程中，需要考慮更多的限制因素，例如：機(jī)器人速度限制。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：針對(duì)當(dāng)前多機(jī)器人協(xié)同圍堵問(wèn)題，本發(fā)明提出一種基于分布式優(yōu)化的多機(jī)器人實(shí)時(shí)控制與協(xié)同圍堵方法，對(duì)多機(jī)器人進(jìn)行實(shí)時(shí)控制，完成對(duì)目標(biāo)的圍堵跟蹤。

技術(shù)方案：本發(fā)明提供一種基于分布式優(yōu)化的多機(jī)器人實(shí)時(shí)控制與協(xié)同圍堵方法，具體包括以下步驟：

(1)構(gòu)建基于時(shí)變目標(biāo)函數(shù)、受等式約束的分布式優(yōu)化系統(tǒng)，該系統(tǒng)以時(shí)變函數(shù)為目標(biāo)函數(shù)，限制條件為等式，其中目標(biāo)函數(shù)為每個(gè)機(jī)器人局部目標(biāo)函數(shù)之和，局部目標(biāo)函數(shù)包含機(jī)器人的局部信息，各機(jī)器人之間的通訊通過(guò)連通無(wú)向圖進(jìn)行；

(2)采用指定時(shí)間收斂的分布式控制方法求解該分布式優(yōu)化系統(tǒng)，得到圍堵機(jī)器人的最優(yōu)位置信息，所述分布式控制方法可以在指定時(shí)間內(nèi)使圍堵機(jī)器人對(duì)目標(biāo)機(jī)器人形成圍堵，并以該隊(duì)形持續(xù)的跟隨目標(biāo)機(jī)器人移動(dòng)；

(3)求解分布式優(yōu)化系統(tǒng)所得到的機(jī)器人最優(yōu)位置信息，采用與位置和姿態(tài)有關(guān)的實(shí)時(shí)控制算法使圍堵機(jī)器人行進(jìn)到最優(yōu)位置。

進(jìn)一步地，步驟(1)所述的分布式優(yōu)化系統(tǒng)描述如下：