CN102707719A - 移动机器人及多移动机器人的协调控制方法 - Google Patents

移动机器人及多移动机器人的协调控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种移动机器人及多移动机器人的协调控制方法，其中多移动机器人的协调控制方法包括以下步骤：获取个体移动机器人的当前时刻的位置以及个体移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置；判断述个体移动机器人是否具有预定的期望位置信息，并根据判断的结果确定第一参数；根据述第一参数以及多移动机器人的加权邻接矩阵确定个体移动机器人的学习参数；以及根据个体移动机器人的当前时刻的位置、个体移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置、第一参数和学习参数控制个体移动机器人。本发明能够保证移动机器人到达任意指定的期望位置，且控制精度高。

Description

移动机器人及多移动机器人的协调控制方法
技术领域
本发明涉及机器人控制技术领域，特别涉及一种移动机器人及多移动机器人的协调控制方法。
背景技术
目前，多移动机器人的协调控制方法在实际问题中得到了越来越广泛的应用。这主要是由于越来越多的实际任务都比较复杂，往往单移动机器人难以完成，而通过多移动机器人之间的合作可以来完成。此外，通过多移动机器人间的合作，可提高机器人系统在作业过程中的效率，进而当工作环境发生变化或机器人系统局部发生故障时，多移动机器人系统仍可通过本身具有的合作关系来完成预定的任务。然而，现有技术存在的缺点是，控制精度不高，往往只能使得各移动机器人在时间趋于无穷时渐近地完成某项特定任务。特别地，当涉及多移动机器人的跟踪问题时，往往只能保证各移动机器人达到某个位置，而不能保证各移动机器人能够到达一个任意指定的期望位置。
发明内容
本发明的目的旨在至少解决上述技术缺陷之一。
为达到上述目的，本发明一方面提出一种多移动机器人的协调控制方法，包括以下步骤：A：获取个体移动机器人的当前时刻的位置以及所述个体移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置；B：判断所述个体移动机器人是否具有预定的期望位置信息，并根据所述判断的结果确定第一参数；C：根据所述第一参数以及所述多移动机器人的加权邻接矩阵确定所述个体移动机器人的学习参数，其中所述学习参数包括第一学习参数和第二学习参数，且所述第一学习参数和第二学习参数非负且满足预定的权规则条件；以及D：根据所述个体移动机器人的当前时刻的位置、所述个体移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置、所述第一参数和所述学习参数控制所述个体移动机器人。
在本发明的一个实施例中，所述步骤B进一步包括：如果所述个体移动机器人具有所述预定的期望位置信息，则确定所述第一参数为大于0的数值；如果所述个体移动机器人不具有所述预定的期望位置信息，则确定所述第一参数为0。
在本发明的一个实施例中，所述预定的权规则条件为：
Figure BDA00001645048000021
其中，φij为所述第一学习参数，
Figure BDA00001645048000022
为所述第二学习参数，ωi为所述第一参数，aij为所述多移动机器人的加权邻接矩阵的元素，Ni为所述个体移动机器人i的邻居机器人集合，εi为采样步长。
在本发明的一个实施例中，所述步骤D进一步包括：D1：根据所述个体移动机器人的当前时刻的位置、所述个体移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置、所述第一参数和所述学习参数，通过公式
Figure BDA00001645048000023
确定个体移动机器人i的控制量，其中，xi(t)为个体移动机器人i的当前时刻的位置，xj(t)为个体移动机器人i的邻居机器人j的当前时刻的位置，xr为所述预定的期望位置信息，ui(t)为所述个体移动机器人i的控制量；以及D2：根据所述控制量和所述个体移动机器人当前时刻的位置，通过公式xi(t+1)＝xi(t)+εiui(t)确定所述个体移动机器人的下一时刻的位置，其中，xi(t+1)为所述个体移动机器人的下一时刻的位置。
根据本发明实施例的多移动机器人的协调控制方法，通过增加学习过程，保证移动机器人能够到达任意指定的期望位置，且控制精度高。
本发明另一方面还提出一种移动机器人，包括：获取模块，用于获取所述移动机器人的当前时刻的位置以及所述移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置；第一确定模块，用于判断所述移动机器人是否具有预定的期望位置信息，并根据所述判断的结果确定第一参数；第二确定模块，用于根据所述第一参数以及所述移动机器人所在的多移动机器人网络的加权邻接矩阵确定所述移动机器人的学习参数，其中所述学习参数包括第一学习参数和第二学习参数，且所述第一学习参数和第二学习参数非负且满足预定的权规则条件；以及控制模块，用于根据所述移动机器人的当前时刻的位置、所述移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置、所述第一参数和所述学习参数控制所述移动机器人。
在本发明的一个实施例中，如果所述移动机器人具有所述预定的期望位置信息，则所述第一确定模块确定所述第一参数为大于0的数值；如果所述移动机器人不具有预定的期望位置信息，则所述第一确定模块确定所述第一参数为0。
在本发明的一个实施例中，所述预定的权规则条件为：
Figure BDA00001645048000031
其中，φij为所述第一学习参数，
Figure BDA00001645048000032
为所述第二学习参数，ωi为所述第一参数，aij为所述多移动机器人网络的加权邻接矩阵的元素，Ni为所述移动机器人i的邻居机器人集合，εi为采样步长。
在本发明的一个实施例中，所述控制模块进一步包括：控制量确定单元，用于根据所述移动机器人的当前时刻的位置、所述移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置、所述第一参数和所述学习参数，通过以下的公式确定所述移动机器人的控制量：其中，xi(t)为移动机器人i的当前时刻的位置，xj(t)为移动机器人i的邻居机器人j的当前时刻的位置，xr为所述预定的期望位置信息，ui(t)为所述移动机器人i的控制量；以及位置确定单元，用于根据所述移动机器人的控制量和所述移动机器人当前时刻的位置，通过以下的公式确定所述移动机器人的下一时刻的位置：xi(t+1)＝xi(t)+εiui(t)，其中，xi(t+1)为所述移动机器人的下一时刻的位置。
根据本发明实施例的移动机器人，通过增加学习过程，保证移动机器人能够到达任意指定的期望位置，且控制精度高。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本发明一个实施例的多移动机器人的协调控制方法的流程图；
图2为本发明一个实施例的多移动机器人网络的示意图；
图3为本发明一个实施例的移动机器人的结构示意图；以及
图4为本发明一个实施例的控制模块的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
图1为本发明一个实施例的多移动机器人的协调控制方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤S101，获取个体移动机器人的当前时刻的位置以及个体移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置。
其中，个体移动机器人的邻居机器人指的是，有信息流向该移动机器人的所有其他移动机器人的集合。图2为本发明一个实施例的多移动机器人网络的示意图，如图2所示，个体移动机器人2和4为个体移动机器人5的邻居，而个体移动机器人1、3和6不是个体移动机器人5的邻居。
具体地，可通过安装在个体移动机器人上的摄像装置获取自身及其邻居机器人的当前时刻的位置。
步骤S102，判断个体移动机器人是否具有预定的期望位置信息，并根据判断的结果确定第一参数。
具体地，如果个体移动机器人具有预定的期望位置信息，则确定第一参数为大于0的数值。如果个体移动机器人不具有预定的期望位置信息，则确定第一参数为0。
步骤S103，根据第一参数以及多移动机器人的加权邻接矩阵确定个体移动机器人的学习参数，其中学习参数包括第一学习参数和第二学习参数，且第一学习参数和第二学习参数非负且满足预定的权规则条件。
在本发明的一个实施例中，预定的权规则条件为：
Figure BDA00001645048000051
其中，φij为第一学习参数，
Figure BDA00001645048000052
为第二学习参数，ωi为第一参数，aij为多移动机器人的加权邻接矩阵的元素，Ni为个体移动机器人i的邻居机器人集合，εi为采样步长。
步骤S104，根据个体移动机器人的当前时刻的位置、个体移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置、第一参数和学习参数控制个体移动机器人。
具体地，首先，根据个体移动机器人的当前时刻的位置、个体移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置、第一参数和学习参数，通过以下的公式确定个体移动机器人i的控制量：
Figure BDA00001645048000053
其中，xi(t)为个体移动机器人i的当前时刻的位置，xj(t)为个体移动机器人i的邻居机器人j的当前时刻的位置，xr为预定的期望位置信息，ui(t)为个体移动机器人i的控制量。
然后，根据上述控制量和个体移动机器人当前时刻的位置，通过以下的公式确定个体移动机器人的下一时刻的位置：
xi(t+1)＝xi(t)+εiui(t)，
其中，xi(t+1)为个体移动机器人i的下一时刻的位置。
根据本发明实施例的个体移动机器人的协调控制方法，通过增加学习过程，实现移动机器人在有限的时间内到达任意指定的期望位置，且控制精度高。
本发明另一方面还提出一种移动机器人。
图3为本发明一个实施例的移动机器人的结构示意图。如图3所示，该移动机器人包括：获取模块10、第一确定模块20、第二确定模块30和控制模块40。
获取模块10用于获取移动机器人的当前时刻的位置以及移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置。例如，获取模块10可为安装在移动机器人上的摄像装置。
第一确定模块20用于判断移动机器人是否具有预定的期望位置信息，并根据判断的结果确定第一参数。具体地，如果移动机器人具有预定的期望位置信息，则第一确定模块20确定第一参数为大于0的数值；如果移动机器人不具有预定的期望位置信息，则第一确定模块20确定第一参数为0。
第二确定模块30用于根据第一参数以及移动机器人所在的多移动机器人网络的加权邻接矩阵确定移动机器人的学习参数，其中学习参数包括第一学习参数和第二学习参数，且第一学习参数和第二学习参数非负且满足预定的权规则条件。
在本发明的一个实施例中，预定的权规则条件为：
Figure BDA00001645048000061
其中，φij为第一学习参数，为第二学习参数，ωi为第一参数，aij为多移动机器人的加权邻接矩阵的元素，Ni为个体移动机器人i的邻居机器人集合，εi为采样步长。
控制模块40用于根据移动机器人的当前时刻的位置、移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置、第一参数和学习参数控制移动机器人。
图4为本发明一个实施例的控制模块40的结构示意图。如图4所示，该控制模块40包括控制量确定单元410和位置确定单元420。
控制量确定单元410用于根据移动机器人的当前时刻的位置、移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置、第一参数和学习参数，通过以下的公式确定移动机器人的控制量：
Figure BDA00001645048000063
其中，xi(t)为移动机器人i的当前时刻的位置，xj(t)为移动机器人i的邻居机器人j的当前时刻的位置，xr为预定的期望位置信息，ui(t)为移动机器人i的控制量。
位置确定单元420用于根据控制量确定单元410确定的移动机器人的控制量和移动机器人当前时刻的位置，通过以下的公式确定个体移动机器人的下一时刻的位置：
xi(t+1)＝xi(t)+εiui(t)，
其中，xi(t+1)为移动机器人i的下一时刻的位置。
根据本发明实施例的移动机器人，通过增加学习过程，实现移动机器人在有限的时间内到达任意指定的期望位置，且控制精度高。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。

Claims (8)

1.一种多移动机器人的协调控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
A：获取个体移动机器人的当前时刻的位置以及所述个体移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置；
B：判断所述个体移动机器人是否具有预定的期望位置信息，并根据所述判断的结果确定第一参数；
C：根据所述第一参数以及所述多移动机器人的加权邻接矩阵确定所述个体移动机器人的学习参数，其中所述学习参数包括第一学习参数和第二学习参数，且所述第一学习参数和第二学习参数非负且满足预定的权规则条件；以及
D：根据所述个体移动机器人的当前时刻的位置、所述个体移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置、所述第一参数和所述学习参数控制所述个体移动机器人。
2.根据权利要求1所述的多移动机器人的协调控制方法，其特征在于，所述步骤B进一步包括：
如果所述个体移动机器人具有所述预定的期望位置信息，则确定所述第一参数为大于0的数值；
如果所述个体移动机器人不具有所述预定的期望位置信息，则确定所述第一参数为0。
3.根据权利要求1所述的多移动机器人的协调控制方法，其特征在于，所述预定的权规则条件为：
其中，φij为所述第一学习参数，为所述第二学习参数，ωi为所述第一参数，aij为所述多移动机器人的加权邻接矩阵的元素，Ni为所述个体移动机器人i的邻居机器人集合，εi为采样步长。
4.根据权利要求1所述的多移动机器人的协调控制方法，其特征在于，所述步骤D进一步包括：
D1：根据所述个体移动机器人的当前时刻的位置、所述个体移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置、所述第一参数和所述学习参数，通过以下的公式确定个体移动机器人i的控制量：
Figure FDA00001645047900021
其中，xi(t)为个体移动机器人i的当前时刻的位置，xj(t)为个体移动机器人i的邻居机器人j的当前时刻的位置，xr为所述预定的期望位置信息，ui(t)为所述个体移动机器人i的控制量；以及
D2：根据所述控制量和所述个体移动机器人当前时刻的位置，通过以下的公式确定所述个体移动机器人的下一时刻的位置：
xi(t+1)＝xi(t)+εiui(t)，
其中，xi(t+1)为所述个体移动机器人的下一时刻的位置。
5.一种移动机器人，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取所述移动机器人的当前时刻的位置以及所述移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置；
第一确定模块，用于判断所述移动机器人是否具有预定的期望位置信息，并根据所述判断的结果确定第一参数；
第二确定模块，用于根据所述第一参数以及所述移动机器人所在的多移动机器人网络的加权邻接矩阵确定所述移动机器人的学习参数，其中所述学习参数包括第一学习参数和第二学习参数，且所述第一学习参数和第二学习参数非负且满足预定的权规则条件；以及
控制模块，用于根据所述移动机器人的当前时刻的位置、所述移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置、所述第一参数和所述学习参数控制所述移动机器人。
6.根据权利要求5所述的移动机器人，其特征在于，
如果所述移动机器人具有所述预定的期望位置信息，则所述第一确定模块确定所述第一参数为大于0的数值；
如果所述移动机器人不具有预定的期望位置信息，则所述第一确定模块确定所述第一参数为0。
7.根据权利要求5所述的移动机器人，其特征在于，所述预定的权规则条件为：
Figure FDA00001645047900022
其中，φij为所述第一学习参数，
Figure FDA00001645047900023
为所述第二学习参数，ωi为所述第一参数，aij为所述多移动机器人网络的加权邻接矩阵的元素，Ni为所述移动机器人i的邻居机器人集合，εi为采样步长。
8.根据权利要求5所述的移动机器人协调控制方法，其特征在于，所述控制模块进一步包括：
控制量确定单元，用于根据所述移动机器人的当前时刻的位置、所述移动机器人的邻居机器人的当前时刻的位置、所述第一参数和所述学习参数，通过以下的公式确定所述移动机器人的控制量：
Figure FDA00001645047900031
其中，xi(t)为移动机器人i的当前时刻的位置，xj(t)为移动机器人i的邻居机器人j的当前时刻的位置，xr为所述预定的期望位置信息，ui(t)为所述移动机器人i的控制量；以及
位置确定单元，用于根据所述移动机器人的控制量和所述移动机器人当前时刻的位置，通过以下的公式确定所述移动机器人的下一时刻的位置：
xi(t+1)＝xi(t)+εiui(t)，
其中，xi(t+1)为所述移动机器人的下一时刻的位置。
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