CN101655712B

CN101655712B - 移动机器人群集控制方法

Info

Publication number: CN101655712B
Application number: CN2009100639353A
Authority: CN
Inventors: 李文锋; 雷斌
Original assignee: Wuhan University of Technology WUT
Current assignee: Wuhan University of Technology WUT
Priority date: 2009-09-10
Filing date: 2009-09-10
Publication date: 2012-05-30
Anticipated expiration: 2029-09-10
Also published as: CN101655712A

Abstract

本发明公开了一种移动机器人群集控制方法，所述移动机器人包括多个实体机器人。所述方法包括如下步骤：基于无线传感器网络产生虚形体机器人；通过所述虚形体机器人控制邻近所述虚形体机器人的实体机器人的运动；消除所述虚形体机器人。本发明移动机器人群集控制方法通过在实体机器人中引入虚形体机器人，进而通过虚形体机器人实现对所述实体机器人的运动的控制，能避免因特定的初始状态和邻居拓扑关系的限制以及缺少外部信息反馈带来的机器人群全局控制结果不可控的弊端，在不改变所述实体机器人群的控制规则情况下，有效控制实体机器人群集的运动。

Description

移动机器人群集控制方法

技术领域

本发明涉及一种机器人控制方法，更具体地涉及一种移动机器人群集控制方法。

背景技术

多年来，生物学家就对自然界中存在的群集行为感兴趣，如大雁在飞行时自动排成人字形，蝙蝠在洞穴中快速飞行却可以互不碰撞等。对于这些现象的一种解释是，群体中的每个个体都遵守一定的行为准则，当它们按照这些准则相互作用时就会表现出上述的复杂行为。

基于上面的发现，实验物理学家和计算机专家对群集现象做了许多实验和仿真，证明这种现象可由个体的简单行为规律获得。例如Reynolds在1987年开发了一个模拟鸟群运动的电脑模型-“boids”。每个鸟采用一个局部控制器，但是却可以自组织地获得一个全局队形控制效果。这个模型主要是由三条规则组成：分离性，对齐性和聚集性。此外，Vicsek等人在1995年提出了一个相似的模型，仿真显示了一种自发涌现的协作运动，结果所有agent的导向角都收敛到同一个值。Jadbabaie等人在2003年对这个模型进行了严格的数学证明，他们证明“对齐性”导致了所有agent的导向角收敛到同一个值。基于前面的工作，Tanner等人研究了几种针对平面运动agent的群体控制律，可以使一群agent形成稳定的群集运动结构。基于此，R.Olfati-Saber提出了一种设计和分析分布式群集算法的理论框架，介绍了三种agent：α-agents，β-agents和γ-agents，同时给出了一个多agent系统群集行为的定义，并且进行了类似Lyapunov的稳定性分析。

目前，根据上述对群集模型的试验、仿真、研究及建模，把群集行为应用到实际中具有较大的可实施性，例如，机器人编队，飞行器控制等。现有的移动机器人群集控制方法利用“邻居势场”的概念统一了个体的行为，通过对“邻居势场”的精确量化，使群集行为成为一种可度量的运动协调模式，群体内部个体之间的几何关系可以灵活变化，群体的整体编队形状能根据系统初始状态、邻居拓扑关系与外界环境的变化自适应调整，因而适应真实复杂、不断变化的环境。

然而，所述机器人群集控制方法具有如下问题：(1)群集控制的结果和机器人的初始状态、邻居拓扑关联性大，仅能够在特定的初始状态和邻居拓扑关系下形成群集，因而通常会表现出分离现象。(2)就整体而言，由于缺少外部信息反馈，其全局控制结果不可控。也就是说，即使形成群集也不能控制该群集的运动方向和速度等状态，不利于机器人群体执行相关任务。

因此，有必要提供一种改进的移动机器人群集控制方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种移动机器人群集控制方法，所述方法能避免因特定的初始状态和邻居拓扑关系的限制以及缺少外部信息反馈带来的机器人全局控制结果不可控的弊端，有效控制机器人的运动。

为了实现上述目的，本发明提供了一种移动机器人群集控制方法，所述移动机器人包括多个实体机器人。所述方法包括如下步骤：基于无线传感器网络产生虚形体机器人；通过所述虚形体机器人控制邻近所述虚形体机器人的实体机器人的运动；消除所述虚形体机器人。

在本发明的一个实施例中，所述产生虚形体机器人的步骤之后包括：发布所述虚形体机器人的状态信息，所述邻近所述虚形体机器人的实体机器人感知所述虚形体机器人的状态信息，则通过所述虚形体机器人控制邻近所述虚形体机器人的实体机器人的运动的步骤具体为：通过所述虚形体机器人的状态信息间接控制所述邻近所述虚形体机器人的实体机器人的运动。

较佳地，在所述基于无线传感器网络产生虚形体机器人的步骤之前，还包括：对所述无线传感器网络的多个节点进行组网和定位；在所述多个节点中选择至少一个产生所述虚形体机器人的节点，则所述基于无线传感器网络产生虚形体机器人的步骤具体为：在所述选择的节点上产生所述虚形体机器人。

可选地，所述在所述选择的节点上产生所述虚形体机器人的步骤具体为：在用户的控制下在所述选择的节点上产生所述虚形体机器人，所述消除所述虚形体机器人的步骤具体为：在所述用户的控制下消除所述虚形体机器人。

可选地，所述在所述多个节点中选择至少一个产生虚形体机器人的节点之前，还包括：探测环境信息，则所述在所述多个节点中选择至少一个产生虚形体机器人的节点的步骤具体为：根据所述环境信息在所述多个节点中选择至少一个产生虚形体机器人的节点。

其中，所述环境信息包括目标信息和实体机器人信息。

在本发明的一个实施例中，所述在所述选择的节点上产生虚形体机器人的步骤之前，还包括：判断所述实体机器人是否在所述选择的节点的感知范围内，则所述在所述选择的节点上产生虚形体机器人的步骤具体为：当所述实体机器人在所述选择的节点的感知范围内时，在所述选择的节点上产生虚形体机器人，所述消除所述虚形体机器人的步骤具体为：当所述实体机器人不在所述选择的节点的感知范围内时，消除所述虚形体机器人。

与现有技术相比，本发明的移动机器人群集控制方法和系统通过在实体机器人中引入虚形体机器人，所述虚形体机器人的引入改变了机器人群体的邻居拓扑关系和势场，从而能通过虚形体机器人控制所述实体机器人的运动。另外，在所述实体机器人中引入虚形体机器人的方式消除了现有技术中形成群集时对实体机器人之间的特定的初始状态和邻居拓扑关系的依赖和限制，仅通过虚形体机器人就能形成群集(虚形体机器人-实体机器人群集)，此外，该方式也避免了现有技术中群集控制因缺少外部信息反馈带来的机器人全局控制结果不可控的弊端，其通过虚形体机器人反馈外部信息，因而有效控制机器人的运动。

通过以下的描述并结合附图，本发明将变得更加清晰，这些附图用于解释本发明的实施例。

附图说明

图1为本发明移动机器人群集控制方法的流程图。

图1a-1b为利用图1所示方法实现机器人群集控制的原理示意图。

图2a-2d为利用图1所示方法使用虚形体机器人技术以及群集算法进行机器人群集控制实验的结果图。

图3a-3b为仅使用群集算法进行机器人群集控制实验的结果图。

具体实施方式

现在参考附图描述本发明的实施例，附图中类似的元件标号代表类似的元件。如上所述，本发明提供了一种移动机器人群集控制方法，其利用虚形体技术实现对移动机器人群集的控制。所述虚形体是对实体对象特征的模拟，是一种虚拟的实体。所述虚形体本质上是一种包含被模拟的实体对象状态特征的信息，被模拟的实体对象可以根据不同的应用进行选择，例如可以是机器人或者目标等实体。本发明移动机器人群集控制方法通过在实体机器人中引入虚形体机器人，进而改变机器人群体的邻居拓扑关系和势场，从而不仅能通过虚形体机器人控制所述实体机器人的运动，而且能避免因特定的初始状态和邻居拓扑关系的限制以及缺少外部信息反馈带来的机器人全局控制结果不可控的弊端，有效控制机器人的运动。

本发明移动机器人群集控制方法的移动机器人包括多个实体机器人。参考图1，所述移动机器人群集控制方法包括如下步骤：

步骤S110，对无线传感器网络中的多个节点进行组网和定位；

步骤S120，探测环境信息，其中，所述环境信息包括目标信息和实体机器人信息；

步骤S130，根据所述环境信息在所述多个节点中选择至少一个产生虚形体机器人的节点；

步骤S140，判断所述实体机器人是否在所述选择的节点的感知范围内，如果是，继续步骤S150，如果不是，转步骤S180；

步骤S150，在所述选择的节点上产生虚形体机器人；

步骤S160，发布所述虚形体机器人的状态信息，所述邻近所述虚形体机器人的实体机器人感知所述虚形体机器人的状态信息；

步骤S170，通过所述虚形体机器人的状态信息间接控制所述邻近所述虚形体机器人的实体机器人的运动；

步骤S180，消除所述虚形体机器人；

步骤S190，节点休眠，继续步骤S120。

在步骤S150中，在产生所述虚形体机器人之前，需要计算所选择的节点与目标间的夹角和距离。产生的虚形体机器人的状态信息包括所述夹角和所述距离。

在步骤S160和步骤S170中，漫游中的实体机器人一旦发现虚形体机器人的存在，所述虚形体机器人、实体机器人就组成新的邻居拓扑关系，进行群集运动(对齐、聚集、分离)，此时可以通过控制所述虚形体机器人的状态信息，实现对所述实体机器人的运动的控制。

需要注意的是，本方法中的实体机器人并不能识别引入的虚形体机器人是否是虚拟的机器人，而一律把虚形体机器人当作实体机器人而相互之间进行通信。本方法中实体机器人和虚形体机器人进行群集时是基于现有群集的控制算法的，因此在进行群集运动时也具有涌现特性。

另外，本发明移动机器人群集控制方法在所述实体机器人中引入虚形体机器人的方式消除了现有技术中形成群集时对实体机器人之间的特定的初始状态和邻居拓扑关系的依赖和限制，仅通过虚形体机器人就能形成群集(虚形体机器人-实体机器人群集)，此外，该方式也避免了现有技术中群集控制因缺少外部信息反馈带来的机器人全局控制结果不可控的弊端，其通过虚形体机器人反馈外部信息，因而有效控制机器人的运动。

需要注意的是，本方法中在所述选择的节点上产生所述虚形体机器人以及消除机器人的动作也可以在用户的控制下实现。

图1a-1b为利用上述方法实现机器人群集控制的原理示意图，所述机器人群集控制操作是在无线传感器网络中进行的，所述无线传感器网络包括11个节点N1-N11。图1a为第一次生成虚形体机器人的情况：节点N11探测到目标，然后把所述目标位置信息发给其他节点，节点N1发现其周围的2个机器人R1、R2，节点N8发现其周围的2个机器人R3、R4，此时所述节点N1、节点N8结合收到的目标信息分别生成虚形体机器人VE1和虚形体机器人VE8。所述虚形体机器人VE1和所述虚形体机器人VE8分别引导所述实体机器人R1、R2、R3、R4向目标运动。详细地，对于所述实体机器人R1和所述实体机器人R2，它们开始的时候互为邻居，当所述节点N1上生成所述虚形体机器人VE1后，所述实体机器人R1、实体机器人R2和虚形体机器人VE1组成了一个新的邻居拓扑关系，这样通过控制所述虚形体机器人VE1的状态，就能间接控制实体机器人R1和实体机器人R2的状态改变；当所述实体机器人R1和实体机器人R2离开所述节点1的通信范围后，所述虚形体机器人VE1消亡。同样，可以通过控制所述虚形体机器人VE8来间接控制所述实体机器人R3和实体机器人R4的状态改变。图1b为第二次生成虚形体的情况：所述节点N1和所述节点N8上产生的虚形体机器人VE1和虚形体机器人VE8消亡，而在节点N7和节点N9上产生新的虚形体机器人VE7和虚形体机器人VE9，过程和图1a中相同，在此不再赘述。上述过程不断重复，直至机器人群体到达目标点。

图2a-2d为利用图1所示方法使用虚形体机器人技术以及群集算法进行机器人群集控制实验的结果图。图3a-3b为仅使用群集算法进行机器人群集控制实验的结果图。图2a-2d和图3a-3b均演示了对6个机器人的群集控制，其中，实验环境为(24m×16m)的矩形无障碍物区域，矩形中心为坐标原点，6个机器人的初始状态分别为(-9.4，4.0，90°)、(-8.2，2.6，-70°)、(-10.0，0.4，-150°)、(-7.8，0.6，60°)、(-7.8，-2.2，30°)和(-9.5，-3.8，-120°)。由图3a-3b可以看出，6个机器人在没有无线传感器网络节点的情况下，仅仅使用群集算法时机器人并没有形成稳定的群集，而表现出分离现象。由图2a-2d可以看出，6个机器人利用虚形体机器人在15个无线节点组成的环境中到达目标点，因此，通过采用虚形体机器人的技术可以有效地控制机器人群体以一定的队形向预定的目标运动。

以上结合最佳实施例对本发明进行了描述，但本发明并不局限于以上揭示的实施例，而应当涵盖各种根据本发明的本质进行的修改、等效组合。

Claims

1.一种移动机器人群集控制方法，所述移动机器人包括多个实体机器人，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

基于无线传感器网络产生虚形体机器人：对所述无线传感器网络的多个节点进行组网和定位，探测目标信息和实体机器人信息，根据所述目标信息和实体机器人信息，在所述多个节点中选择至少一个产生所述虚形体机器人的节点，判断所述实体机器人是否在所述选择的节点的感知范围内，当所述实体机器人在所述选择的节点的感知范围内时，则在所述选择的节点上产生所述虚形体机器人；

通过所述虚形体机器人控制邻近所述虚形体机器人的实体机器人的运动：发布所述虚形体机器人的状态信息，所述邻近所述虚形体机器人的实体机器人感知所述虚形体机器人的状态信息，通过所述虚形体机器人的状态信息间接控制所述邻近所述虚形体机器人的实体机器人的运动；

以及

消除所述虚形体机器人：当所述实体机器人不在所述选择的节点的感知范围内时，消除所述虚形体机器人。

2.如权利要求1所述的移动机器人群集控制方法，其特征在于，所述在所述选择的节点上产生所述虚形体机器人的步骤具体为：在用户的控制下在所述选择的节点上产生所述虚形体机器人，

所述消除所述虚形体机器人的步骤具体为：在所述用户的控制下消除所述虚形体机器人。