张国秀 邓宏彬 赵娜 王超

自20世纪70年代以来,多机器人系统开始成为一个相对独立的研究领域[1],得到了国内外研究学者的广泛关注.多机器人通过协作,可以从本质上提高系统性能,并完成单个机器人无法完成的任务[2].相对于个体机器人而言,有明显优势.近年来多机器人系统的研究受到越来越多的重视.

编队控制是多机器人协作研究中的一类典型问题,也是许多协作问题的研究基础.

多移动机器人的编队行为,是指多个机器人以某一参考点为标准,经过合理的规划,机器人分别奔向各自的目标位置,并避开相关环境的约束,形成一定的几何队形[3].

针对不同的环境及特点形成了领航跟随法[4]、遗传算法[5]、核增强学习方法[6]、虚拟结构法[7]以及人工势场法[8−9]等编队算法.势场法由于其简单性被广泛采用但存在局部极小在相近障碍物间不易发现路径以及振荡和摆动现象[10].这些研究大都建立在机器人位置信息和周围环境已知的情况下,没有充分考虑控制对象的动态性能,并且受限于具体的任务环境和控制参数,控制性能的最优性无法保证.对于未知环境下多机器人的编队,环境的多变性、机器人初始位置的随机性以及机器人之间的协作性都是需要考虑的方面.基于以上方法的特点,显然无法完成未知环境下多机器人编队的任务.

模糊逻辑法[11]是模拟驾驶员的驾驶思想,将模糊控制本身所具有的鲁棒性与基于生理……