沈国锋，周明拓†，李剑，王华俊，李凯，杨旸

(1 中国科学院上海微系统与信息技术研究所， 上海 200050；2 中国科学院大学， 北京 100049；3 上海科技大学， 上海 201210) (2019年10月9日收稿； 2020年1月21日收修改稿)

目前移动机器人已在各领域广泛应用，在很多场景中，需要多个机器人编队运动[1-2]。例如，在运输作业中，多个机器人组成车队，队首领航者配备功能齐全、性能优越但价格相对昂贵的传感器进行自动导航，编队成员装备基本的传感器，跟随领航者行驶，这样可以降低整个系统的成本。

对于领航-跟随模式的机器人编队任务，编队控制算法的设计是硬件需求、限制条件和执行性能多方面的权衡。已有文献中，一些编队控制的理论研究工作将已知各机器人的精确全局定位信息作为前提条件，例如文献[3-5]提出的基于模糊 PID、滑模控制、PD-滑模等方法的编队控制理论。在实际应用时，这些依赖全局定位信息的方案在室外场景下要求每个机器人配备GPS接收机或三维激光雷达，室内则需要部署全局视觉定位[6]、无线电定位[7]、声波定位等辅助设施，因此在运用范围和系统成本上存在不足，研究工作也多止步于仿真模拟。另有一些编队控制的研究提出利用多机器人的相对位置信息，以解除全局定位的依赖。例如，Lü等[8]通过超宽带(ultra-wideband,UWB)测距获取机器人的相对姿态，实验室环境下定位均方误差约0.13 m，若要实现0.10 m以内的定位精度，设备成本将大幅上升。Chueh等[9]提出基于行为暗示模型的机器人跟随，跟随者通过视觉持续观察领航者的行为并预测其运动位置，引导跟随者到达该位置。……