CN112087718A - 基于uwb定位广播式多移动机器人动态虚拟交互方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于UWB定位广播式多移动机器人动态虚拟交互方法，通过UWB模块采集各基站之间的距离信息及各移动机器人机载标签与各基站的距离信息，并通过主基站发送至上位机，建立UWB定位坐标系；在移动机器人中内建动态虚拟网络拓扑结构的构成规则，以及在上位机中先建立移动机器人身份信息集合，通过解算原始坐标信息得出各移动机器人位置信息，并将移动机器人身份信息与位置信息进行绑定；各移动机器人接收到上位机广播的绑定后的身份信息与位置信息，实现结合集中式通信系统与分布式控制系统的混杂网络生成，通过上述动态虚拟网络拓扑结构的构成规则完成动态虚拟交互。

Description

基于UWB定位广播式多移动机器人动态虚拟交互方法

技术领域

本发明属于移动机器技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于UWB定位广播式多移动机器人动态虚拟交互方法。

背景技术

UWB中文名超宽带(Ultra Wide Band，UWB)，是一种无载波通信技术，利用纳秒至微秒级的非正弦波窄脉冲传输数据。超宽带通信是以脉冲为信号的新型通讯方法，解决了困扰传统无线通信技术多年的有关传播方面的重大难题，具有对信道衰落不敏感、高速数据传输、发射信号功率谱密度低、截获率低、系统结构的实现简单、工程简单造价便宜、能提供数厘米的定位精度等优点。此外，在抗多径能力和穿透性方面也有着较好表现，适用于高精度的室内定位。

近年来，移动机器人技术发展迅速，相较于单移动机器人系统，多移动机器人系统拥有更强的性能与鲁棒性，可以完成单机器人无法胜任的高度复杂任务，对于实现在分布式空间环境中协同完成任务具有重大意义。受通讯时延等多方面因素的影响，实现移动机器人之间的高效率通讯一直是该领域的难题。

传统的多移动机器人编队控制方法分为集中式控制与分布式控制两大类，集中式控制存在上位机承担几乎全部运算压力等缺点，难以消除因运算压力带来的控制延迟，移动机器人的控制一致性不能得到保证；分布式控制技术要求较高，系统总体的协调与优化是一个世界性的难题，且数据通讯量大，对通讯设备的要求极高

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于UWB定位广播式多移动机器人动态虚拟交互方法，具体实现了一种混杂式网络生成方法——在集中式位置解码、分布式位置更新框架下通过构建虚拟动态网络拓扑结构规则，对各移动机器人实现类分布式控制；其中，机器人位置测量依赖于集中式广播，机器人位置更新依赖于分布式计算。

为实现上述发明目的，本发明一种基于UWB定位广播式多移动机器人动态虚拟交互方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、UWB模块采集各基站之间的距离信息及各移动机器人机载标签与各基站的距离信息，并通过主基站发送至上位机，建立UWB定位坐标系；

(2)、移动机器人建立动态虚拟网络拓扑结构的构成规则；

其中，(x_i,y_i)、(x_j,y_j)表示第i个和第j个移动机器人在UWB定位坐标系中的位置坐标信息，i≠j i,j∈[1,n]，σ₁、σ₂为距离阈值下限和上限；

(3)、上位机绑定并广播身份信息与位置坐标信息集合；

(3.1)、在UWB定位坐标系下，上位机通过三点定位法解算各移动机器人机载标签与各基站的距离信息，得到移动机器人位置坐标信息集合 {S₁,S₂,…,S_i,…,S_n}^T；

(3.2)、在上位机建立移动机器人的身份信息集合{Q₁,Q₂,…,Q_i,…,Q_n}，Q_i表示第i个移动机器人的身份信息，n表示移动机器人总个数；

(3.3)、将移动机器人的身份信息集合与位置坐标信息集合绑定为身份-位置信息集合A＝{Q₁S₁,Q₂S₂,…,Q_iS_i,…,Q_nS_n}^T，并广播至各移动机器人；

(4)、通过身份-坐标集合构建动态虚拟网络；

(4.1)、移动机器人读取身份-位置信息集合，获得各个移动机器人的位置坐标；

(4.2)、用户建立移动机器人运动控制方程F；

(4.3)、设第i个和第j个移动机器人的当前位置坐标信息为{S_i,S_j}，其中， S_i＝(x_i,y_i)，S_j＝(x_j,y_j)；

(4.4)、对于{S_i,S_j}，计算移动机器人i与移动机器人j之间距离 distance(S_i,S_j)；根据步骤(2)所述的规则，若distance(S_i,S_j)＜σ₁，那么移动机器人i受移动机器人j影响权重为1；若distance(S_i,S_j)＞σ₂，那么移动机器人i受移动机器人j影响权重为0；若σ₁＜distance(S_i,S_j)＜σ₂，那么移动机器人i受移动机器人j影响权重为动态权重；

(4.5)、将移动机器人当前位置坐标信息{S_i,S_j}输入运动控制方程F，则移动机器人i受全部邻居机器人影响后下一步的运动状态表示为

其中，N_i表示机器人i的邻居机器人集合，weight_ij表示移动机器人i受移动机器人j影响权重值；

(4.6)、重复步骤(4.3)、(4.4)、(4.5)，直至通过控制方程F计算出所有移动机器人下一步行动中的位置坐标信息，从而构建出移动机器人群体的动态虚拟网络；

(5)、根据动态虚拟网络对各个移动机器人进行位置调整，最后将调整后的当前位置信息反馈至基站，再重复步骤(3)、(4)。

本发明的发明目的是这样实现的：

本发明基于UWB定位广播式多移动机器人动态虚拟交互方法，通过UWB 模块采集各基站之间的距离信息及各移动机器人机载标签与各基站的距离信息，并通过主基站发送至上位机，建立UWB定位坐标系；在移动机器人中内建动态虚拟网络拓扑结构的构成规则，以及在上位机中先建立移动机器人身份信息集合，通过解算原始坐标信息得出各移动机器人位置信息，并将移动机器人身份信息与位置信息进行绑定；各移动机器人接收到上位机广播的绑定后的身份信息与位置信息，实现结合集中式通信系统与分布式控制系统的混杂网络生成，通过上述动态虚拟网络拓扑结构的构成规则完成动态虚拟交互。

同时，本发明基于UWB定位广播式多移动机器人动态虚拟交互方法还具有以下有益效果：

(1)、在传统集中式控制方法中，上位机需要承担所有计算过程，而本发明中所有的计算过程由移动机器人与上位机分别承担，上位机仅需要进行位置坐标信息解算与广播工作，其余计算工作由移动机器人完成，减少了上位机的负担，可使上位机利用高效率地进行位置信息解算与传输；此外，移动机器人根据控制函数调整自身位置，同时上位机接收并处理下一批位置信息，这样通过双线程处理方式可以增加整体系统的运行效率，在UWB室内定位的应用背景下相较于传统集中式控制方法拥有较大优势；

(2)、在传统分布式控制方法中，移动机器人之间存在大量的数据通讯，对通讯设备的要求极高，且系统总体的协调与优化需要非常复杂的协同控制算法来实现；而本发明是在基于集中式控制方式的基础之上，通过构建虚拟动态网络拓扑结构规则，实现了一种在技术上更易实现的类分布式的系统结构，各移动机器人依赖分布式计算完成位置更新，且移动机器人之间不需要任何通讯设备也能实现分布式交互效果；

(3)、在拥有上位机的整体系统中，各移动机器人独立于上位机之外，保持了在传统分布式控制中所特有的独立性与自主性，整体系统相较于集中式控制效率更高，相较于分布式控制更易在工程上实现，用户可以根据自身需要在该系统中制定所需控制算法，拥有很高的用户友好度与灵活度。

附图说明

图1是本发明基于UWB定位广播式多移动机器人动态虚拟交互方法流程图；

图2是UWB定位系统构成示意图；

图3是移动机器人动态虚拟交互网络示意图；

图4是A₁、A₂运动过程中权重变化示意图；

图5是A₁、A₂运动过程中Y轴速度分量变化示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

实施例

图1是本发明基于UWB定位广播式多移动机器人动态虚拟交互方法流程图。

在本实施例中，如图1所示，本发明一种基于UWB定位广播式多移动机器人动态虚拟交互方法，包括以下步骤：

S1、建立UWB定位坐标系

UWB模块采集各基站之间的距离信息及各移动机器人机载标签与各基站的距离信息，并通过主基站发送至上位机，建立UWB定位坐标系；

在本实施例中，UWB定位坐标系示意图如图2所示，具体搭建方式由用户自身情况确定；基站建立UWB定位坐标系的原点、横坐标轴与纵坐标轴，通过三点定位法可以确认每一个标签在UWB定位坐标系中的坐标，并将原始位置坐标信息传输至上位机；上位机处理完毕基站发送的原始位置坐标信息后得到的5 个机器人的位置坐标信息，如表1所示。

表1是移动机器人初始位置坐标信息表。

机器人ID	G<sub>1</sub>	G<sub>2</sub>	G<sub>3</sub>	G<sub>4</sub>	G<sub>5</sub>
						横坐标	20	-10	-60	-20	70
纵坐标	0	-40	20	50	50

表1 S2、在移动机器人中建立动态虚拟网络拓扑结构的构成规则；

其中，(x_i,y_i)、(x_j,y_j)表示第i个和第j个移动机器人在UWB定位坐标系中的位置坐标信息，i≠j i,j∈[1,n]，σ₁、σ₂为距离阈值下限和上限，分别取值为80 与100；当两个移动机器人之间的距离在σ₁之内，将产生动态虚拟交互，具体行动为则将对方位置信息完全纳入自身下一步行动的考虑范围；当距离在σ₂之外，则在下一步行动中忽略对方的位置信息；当距离在σ₁与σ₂之间的缓冲区时，采用动态权重的方式将对方位置信息纳入考虑范围，权重范围为[0,1]，接近σ₁时趋于1，接近σ₂时趋于0；

S3、上位机解算各移动机器人位置坐标信息；

上位机接收到一组各标签到各基站的距离信息后，通过三点定位法依次解算各机载标签的位置坐标信息作为各移动机器人的位置坐标信息；上位机处理完毕基站发送的距离信息后得到的5个移动机器人的位置坐标信息，如表1所示。

表1是移动机器人经上位机解算后的位置坐标信息表。

机器人ID	G<sub>1</sub>	G<sub>2</sub>	G<sub>3</sub>	G<sub>4</sub>	G<sub>5</sub>
						横坐标	20	-10	-60	-20	70
纵坐标	0	-40	20	50	50

表1

S4、建立移动机器人身份-坐标集合并广播至各移动机器人；

在上位机建立移动机器人的身份信息集合{Q₁,Q₂,…,Q₅}，也就是移动机器的身份ID集合；S3中上位机解算得的移动机器人位置坐标信息记为集合 {S₁,S₂,…,S₅}^T，通过标签与机器人的对应关系将上述两集合建立映射并整合为新集合A＝{Q₁S₁,Q₂S₂,…,Q₅S₅}^T。通过上位机广播的方式将该身份-坐标集合发送至移动机器人。

S5、移动机器人通过身份-坐标集合构建动态虚拟网络；

S5.1、移动机器人接收到来自上位机的身份-位置信息集合后，通过读取集合获得各个移动机器人(包括自身)的位置坐标；

S5.2、用户建立移动机器人运动控制方程F；

S5.3、设第i个和第j个移动机器人的当前位置坐标信息为{S_i,S_j}，其中， S_i＝(x_i,y_i)，S_j＝(x_j,y_j)；

S5.4、计算移动机器人i与移动机器人j之间距离distance(S_i,S_j)；根据步S2) 所述的规则，若distance(S_i,S_j)＜σ₁，那么移动机器人i受移动机器人j影响权重为 1；若distance(S_i,S_j)＞σ₂，那么移动机器人i受移动机器人j影响权重为0；若σ₁＜distance(S_i,S_j)＜σ₂，那么移动机器人i受移动机器人j影响权重为动态权重；

S5.5、将移动机器人当前位置坐标信息{S_i,S_j}输入运动控制方程F，则移动机器人i受全部邻居机器人影响后下一步的运动状态表示为

其中，N_i表示机器人i的邻居机器人集合，weight_ij表示移动机器人i受移动机器人j影响权重值；在本实施例中，动态权重的取值范围为(0,1)，具体计算公式为：

S5.6、重复步骤S5.3-S5.5，直至通过控制方程F计算出所有移动机器人下一步行动中的位置坐标信息，从而构建出移动机器人群体的动态虚拟网络；

在本实施例中，各移动机器人收到上位机发送的身份信息与坐标信息集合后，计算出其他移动机器人与自身的距离信息，如表2所示：

表2

移动机器人计算出距离信息后，通过步骤S2所述规则对其他移动机器人采取表3所示交互方式：

表3

S6、移动机器人进行动态虚拟交互；

根据动态虚拟网络对各个移动机器人进行位置调整，最后将调整后的当前位置信息反馈至基站，再重复步骤S4、S5；

将表3的交互情况进行可视化处理，可以得到图3所示的移动机器人动态虚拟交互网络，其中连线为实线表示全权纳入情况，连线为虚线表示动态权重情况，未连线为忽略信息情况。通过权重关系与控制方程F，可实现使移动机器人与其余移动机器人进行虚拟的坐标信息交互，并控制自身运动状态。

实例

为了方便理解，这里将单独讨论两个移动机器人的相对简单情况。令两个移动机器人ID为A₁、A₂，并分别赋予它们初始坐标信息为A₁(-25,0)、A₂(60,60)，σ₁、σ₂分别为80与100；给予A₁以横坐标轴正方向初速度0.05，给予A₂以横坐标轴负方向初速度0.05。

用户给出一控制函数：

其中，

与

分别为A₁、A₂在Y轴上的速度分量；weight为A₁、A₂之间产生的权重值，

A_1x、A_1y为A₁的横纵坐标值，A_2x、A_2y为A₂的横纵坐标值。控制函数F可以根据实际应用由用户自定。

图4是A₁、A₂运动过程中权重变化示意图；

图5是A₁、A₂运动过程中Y轴速度分量变化示意图。

在本实施例中，如图4所示，从初始状态开始，经过70秒左右后A₁、A₂的权重从0逐步增大，也就是由“忽略信息”状态进入了“动态权重”状态，权重值随着A₁、A₂距离的缩小逐渐增大，最终到达“全权纳入”状态，也就是权重值为1。如图5所示，上方虚线代表A₁运动过程中Y轴速度分量变化趋势，下方虚线代表A₂运动过程中Y轴速度分量变化趋势。从上述两图可以得出，从初始状态开始，在70秒左右时，由“忽略信息”状态进入了“动态权重”状态，根据上述控制函数F，两者也产生了如图4所示权重值变化的不同方向的Y轴速度分量，当到达“全权纳入”状态，也就是权重值为1时，Y轴速度分量也达到了最大值， A₁、A₂以最快速度靠近。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (2)

1.一种基于UWB定位广播式多移动机器人动态虚拟交互方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、UWB模块采集各基站之间的距离信息及各移动机器人机载标签与各基站的距离信息，并通过主基站发送至上位机，建立UWB定位坐标系；

(2)、移动机器人建立动态虚拟网络拓扑结构的构成规则；

其中，(x_i,y_i)、(x_j,y_j)表示第i个和第j个移动机器人在UWB定位坐标系中的位置坐标信息，i≠ji,j∈[1,n]，σ₁、σ₂为距离阈值下限和上限；

(3)、上位机绑定并广播身份信息与位置坐标信息集合；

(3.1)、在UWB定位坐标系下，上位机通过三点定位法解算各移动机器人机载标签与各基站的距离信息，得到移动机器人位置坐标信息集合{S₁,S₂,…,S_i,…,S_n}^T；

(3.2)、在上位机建立移动机器人的身份信息集合{Q₁,Q₂,…,Q_i,…,Q_n}，Q_i表示第i个移动机器人的身份信息，n表示移动机器人总个数；

(3.3)、将移动机器人的身份信息集合与位置坐标信息集合绑定为身份-位置信息集合A＝{Q₁S₁,Q₂S₂,…,Q_iS_i,…,Q_nS_n}^T，并并广播至各移动机器人；

(4)、通过身份-坐标集合构建动态虚拟网络；

(4.1)、移动机器人读取身份-位置信息集合，获得各个移动机器人的位置坐标；

(4.2)、用户建立移动机器人运动控制方程F；

(4.3)、设第i个和第j个移动机器人的当前位置坐标信息为{S_i,S_j}，其中，S_i＝(x_i,y_i)，S_j＝(x_j,y_j)；

(4.4)、计算移动机器人i与移动机器人j之间距离distance(S_i,S_j)；根据步骤(2)所述的规则，若distance(S_i,S_j)＜σ₁，那么移动机器人i受移动机器人j影响权重为1；若distance(S_i,S_j)＞σ₂，那么移动机器人i受移动机器人i影响权重为0；若σ₁＜distance(S_i,S_j)＜σ₂，那么移动机器人i受移动机器人j影响权重为动态权重；

(4.5)、将移动机器人当前位置坐标信息{S_i,S_j}输入运动控制方程F，则移动机器人i受全部邻居机器人影响后下一步的运动状态表示为

其中，N_i表示机器人i的邻居机器人集合，weight_ij表示移动机器人i受移动机器人j影响权重值；

(4.6)、重复步骤(4.3)、(4.4)、(4.5)，直至通过控制方程F计算出所有移动机器人下一步行动中的位置坐标信息，从而构建出移动机器人群体的动态虚拟网络；

(5)、根据动态虚拟网络对各个移动机器人进行位置调整，最后将调整后的当前位置信息反馈至基站，再重复步骤(3)、(4)。

2.根据权利要求1所述的基于UWB定位广播式多移动机器人动态虚拟交互方法，其特征在于，所述动态权重的取值范围为(0,1)，具体计算公式为：

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