本发明专利技术公开了一种多智能体有限时间的编队路径跟踪控制系统，包括视觉定位系统、控制器、WIFI模块和多个移动机器人，视觉定位系统，使用摄像头识别固定在移动机器人上的定位标签，并将各个机器人的状态信息发送给控制器；控制器根据视觉定位系统获得的各个机器人之间的相对位置信息以及给定的编队目标计算控制器的输出；WIFI模块将控制器的控制信号传递给移动机器人；多个移动机器人根据接收的控制信号调整两轮轮速，完成编队任务。并相应提供了该系统的控制方法。考虑了实际环境中多智能体系统广泛存在的输入饱和约束，引入单饱和函数，相较于渐进稳定的方法提高了多智能体编队跟踪的收敛速度。
【技术实现步骤摘要】
一种多智能体有限时间的编队路径跟踪控制方法及系统
本专利技术涉及多智能体协同控制领域，尤其涉及一种多智能体有限时间的编队路径跟踪控制方法。技术背景随着科技的进步和社会的发展，人们对于机器人的要求越来越高，机器人的工作环境也越来越复杂，仅仅采用单一机器人越来越难以解决实际环境中的复杂问题。多智能体系统应运而生，目前多智能体系统(MAS)已发展成为一种新兴的复杂系统学科，并逐渐渗透到社会生活的各个领域。一致问题(即，设计一个基于局部信息的分布式控制器,使所有智能体的状态最终收敛到相同值)是对多智能体进行分布式控制的基础，从理论和实践的角度都引起了极大的关注。而编队问题作为多智能体一致领域的重要应用在理论和实践方面都吸引了广泛的关注，如无人驾驶、无人机编队和卫星编队等方面。在实际的环境中，多智能体系统本身及其环境往往不能处于理想状态，可能会受到各种各样的约束。如输入饱和约束，输入饱和是机器人系统普遍存在的一种控制约束，它是由智能体的驱动能力有限引起的。如果处理不当，会导致多智能体系统的性能下降，甚至不稳定。因此，必须设计一种控制器以消除输入饱和约束所导致的多智能体系统的性能下降、保证安全可靠的执行任务。目前针对受输入饱和约束的多智能体编队控制器，往往只能实现渐进收敛。而实际环境中，往往对多智能体系统时间编队的收敛时间有要求，需要有限时间内实现编队。目前针对输入饱和约束下的多智能体有限时间编队路径跟踪的研究较少。如中国专利申请“一种基于多智能体系统的有限时间编队控制方法(CN109144047A)”中，虽然解决了多智能体的有限时间编队问题，但没有考虑实际环境中多智能体系统广泛存在的输入饱和约束，同时仅能实现编队，无法以编队的形式跟随给定路径。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种输入饱和约束下的多智能体有限时间编队路径跟踪控制方法和系统。旨在解决当多智能体系统受输入饱和约束时，如何设计一种分布式控制器，使多智能体系统能够抵消输入饱和约束对系统的影响，并在有限时间内完成编队路径跟踪任务。为了实现本专利技术目的，本专利技术提供一种多智能体有限时间的编队路径跟踪控制系统，包括视觉定位系统、控制器、WIFI模块和多个移动机器人，所述视觉定位系统，使用摄像头识别固定在移动机器人上的定位标签，并将各个机器人的状态信息发送给控制器；所述控制器根据视觉定位系统获得的各个机器人之间的相对位置信息以及给定的编队目标计算控制器的输出；所述WIFI模块将控制器的控制信号传递给移动机器人；多个所述移动机器人根据接收的控制信号调整两轮轮速，完成编队任务。本专利技术还提供一种多智能体有限时间的编队路径跟踪控制方法，包括以下步骤：将期望的同步轨迹作为虚拟领导者智能体的状态，建立虚拟领导者智能体的模型，选用受输入饱和约束的二阶系统描述跟随智能体系统的动力学模型；将不同的智能体作为不同的节点并根据图论原理建立多智能体之间的通信拓扑，并结合虚拟领导者智能体的模型和跟随智能体系统的动力学模型来确定编队误差；根据多智能体之间的相对位置、相对速度信息以及编队目标设计控制器；通过所述控制器获得控制信号，将控制信号发送给各个智能体，各个智能体根据控制信号和机器人运动学模型获得车轮的轮速，并根据所述轮速进行运动。进一步地，所述虚拟领导者智能体的模型为：其中，x0，v0分别代表虚拟领导者智能体的位置和速度，分别代表x0、v0的一阶导数，u0是关于时间的连续函数。进一步地，所述跟随智能体系统的动力学模型为：其中，xi,vi,ui∈Rn分别为第i(i＝1,…,N)个跟随智能体的位置、速度和控制输入，σb(x)为以b为饱和界的饱和函数，定义为进一步地，所述建立多智能体之间的通信拓扑，确定领导者的编队误差，具体包括：使用无权无向图G＝(V,E,A)描述智能体间的相互通信结构，其中顶点V＝v1,…,vN为有限非空集合，代表N个多智能体，为边的集合，代表多智能体间的通信连接，由顶点的无序对组成，A＝[aij]∈RN×N是权重因子aij≥0的邻接矩阵；定义度矩阵D＝diag(d1,d2,…,dn),其中对于无向图G，定义Laplacian矩阵L＝D-A＝[lij]∈RN×N，其中lij为：令B＝diag{b1,…,bN}表示跟随者与领导者之间的通信连接，其中bi>0表示跟随者i直接获得领导者的信息，将此时的跟随者定义为第一跟随者，否则bi＝0，将此时的跟随者定义为第二跟随者，令H＝L+B；假设跟随者对应的通信拓扑图是连通的，并且至少有一个跟随者能够接收到虚拟领导者的信息，则第一跟随者的编队误差为：第二跟随者的编队误差为：式中，ei,1表示位置项的编队误差，ei,2表示速度项的编队误差，xi,vi分别为第i(i＝0,1,…,N)个智能体的位置、速度，xj、vj分别为第j个智能体的位置、速度，dij＝xi,d-xj,d为编队中节点i和节点j的期望位置之差，di＝xi,d-xd为节点i的期望位置和参考输入之差。进一步地，所述多智能体之间的相对位置的获得方式如下：对视觉定位系统中的摄像头进行标定，获得相机的内参矩阵；摄像头拍摄各个机器人的定位标签，获得各个机器人的摄像头画面；提取摄像头画面中的感兴趣区域；从摄像头画面的中心开始向四周开始识别，识别出摄像头画面上的每个机器人的定位标签；进行坐标变换，将相机坐标系下的定位标签位置转化为物理坐标系下的位置，并通过像素与物理尺寸的关系，获得各机器人在物理坐标系下的定位，根据各机器人的定位获得机器人之间的相对位置。进一步地，所述控制器的控制输入ui为：其中，tanh()为双曲正切函数，h1,h2,β,r2,r3∈R是待决定的参数，满足：h1,h2>0,β>1,rp＝1+(p-1)κ其中，p＝1,…,N，常数κ<0。进一步地，所述控制信号的发送是采用TCP方式基于WIFI模块传递给不同的智能体。进一步地，各个智能体根据控制信号和机器人运动学模型进行运动，具体包括：各个智能体接收控制信号；通过机器人运动学模型将控制信号转化为机器人左右车轮的轮速；各个智能体在所述轮速下进行编队跟踪运动。进一步地，所述机器人运动学模型为：其中，[xh,yh]T，θ，v和ω表示机器人车头的笛卡尔位置、朝向、线速度和角速度，分别代表xh、yh的一阶导数，l是机器人前头位置和惯性位置之间的距离，r为左右车轮的半径，d为左右车轮之间的轮距，分别代表左右车轮转过的角度，分别代表左右车轮的角速度。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：通过摄像头识别定位标签来对多机器人系统进行定位，同时考虑了实际环境中多智能体广泛存在的输入饱和约束的情况，通过本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多智能体有限时间的编队路径跟踪控制系统，其特征在于，包括视觉定位系统、控制器、WIFI模块和多个移动机器人，/n所述视觉定位系统，使用摄像头识别固定在移动机器人上的定位标签，并将各个机器人的状态信息发送给控制器；/n所述控制器根据视觉定位系统获得的各个机器人之间的相对位置信息以及给定的编队目标计算控制器的输出；/n所述WIFI模块将控制器的控制信号传递给移动机器人；/n多个所述移动机器人根据接收的控制信号调整两轮轮速，完成编队任务。/n
【技术特征摘要】
1.一种多智能体有限时间的编队路径跟踪控制系统，其特征在于，包括视觉定位系统、控制器、WIFI模块和多个移动机器人，
所述视觉定位系统，使用摄像头识别固定在移动机器人上的定位标签，并将各个机器人的状态信息发送给控制器；
所述控制器根据视觉定位系统获得的各个机器人之间的相对位置信息以及给定的编队目标计算控制器的输出；
所述WIFI模块将控制器的控制信号传递给移动机器人；
多个所述移动机器人根据接收的控制信号调整两轮轮速，完成编队任务。
2.一种权利要求1所述的多智能体有限时间的编队路径跟踪控制系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
将期望的同步轨迹作为虚拟领导者智能体的状态，建立虚拟领导者智能体的模型，选用受输入饱和约束的二阶系统描述跟随智能体系统的动力学模型；
将不同的智能体作为不同的节点并根据图论原理建立多智能体之间的通信拓扑，并结合虚拟领导者智能体的模型和跟随智能体系统的动力学模型来确定编队误差；
根据多智能体之间的相对位置、相对速度信息以及编队目标设计控制器；
通过所述控制器获得控制信号，将控制信号发送给各个智能体，各个智能体根据控制信号和机器人运动学模型获得车轮的轮速，并根据所述轮速进行运动。
3.根据权利要求2所述一种多智能体有限时间的编队路径跟踪控制方法，其特征在于，所述虚拟领导者智能体的模型为：
其中，x0，v0分别代表虚拟领导者智能体的位置和速度，分别代表x0、v0的一阶导数，u0是关于时间的连续函数。
4.根据权利要求2所述一种多智能体有限时间的编队路径跟踪控制方法，其特征在于，所述跟随智能体系统的动力学模型为：
其中，xi,vi,ui∈Rn分别为第i(i＝1,…,N)个跟随智能体的位置、速度和控制输入，σb(x)为以b为饱和界的饱和函数，定义为
5.根据权利要求2所述一种多智能体有限时间的编队路径跟踪控制方法，其特征在于，所述建立多智能体之间的通信拓扑，确定领导者的编队误差，具体包括：
使用无权无向图G＝(V,E,A)描述智能体间的相互通信结构，其中顶点V＝v1,…,vN为有限非空集合，代表N个多智能体，为边的集合，代表多智能体间的通信连接，由顶点的无序对组成，A＝[aij]∈RN×N是权重因子aij≥0的邻接矩阵；
定义度矩阵D＝diag(d1,d2,…,dn),其中
对于无向图G，定义Laplacian矩阵L＝D-A＝[lij]∈RN×N，其中lij为：
令B＝diag{b1,…,bN}表示跟随者与领导者之间的通信连接，其中bi>0表示跟随者i直接获得领导者的信息，将此时的跟随者定义为第一跟随者，否则bi＝...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙新勇，吴杰，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44
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