一种基于碰撞风险的多Agents系统最优编队防撞控制算法技术方案

本发明专利技术提出了一种基于碰撞风险的多Agents系统最优编队防撞控制算法。步骤包括：S1.建立一个包含一个领航agent和N个跟随agents的多agents控制系统模型；S2.建立编队防撞算法S3.建立最优编队控制算法S4.建立一个由和复合而成的最优编队防撞控制算法u

【技术实现步骤摘要】
一种基于碰撞风险的多Agents系统最优编队防撞控制算法


[0001]本专利技术涉及一种控制算法，尤其涉及一种基于碰撞风险的多Agents系统最优编队防撞控制算法

技术介绍

[0002]近几十年来，移动多agents系统的航行与协同控制在控制领域和机器人领域越来越被广泛关注。作为一个典型的代表，多agents的一致性与编队控制吸引了越来越多的研究兴趣，大量的科研数据被报导。另外，多agents编队控制已经广泛应用到多个领域，比如水面和水下自动交通工具，无人机，传感器网络，机器人以及自动车辆。
[0003]对移动agent而言，通信网络是交换信息和实现分布式编队控制不可缺少的环节。为了节省实际带宽和网络资源，事件触发式多agents编队控制方案已经被研究，但大多采用固定或交换网络通信拓扑。即使在无编队碰撞风险时，多agents信息交换始终存在。因此对于网络资源而言是一种浪费，也会造成成本的增加。对防撞控制而言，可以通过超声波，红外线，或激光传感器去探测碰撞风险，且仅在多agents有碰撞风险时进行信息传输，从而节省网络资源及成本。
[0004]为了保证多agents编队无碰撞风险，有多种方法已经被研究，如最优算法，机器学习算法和人工势场算法，并取得了一些成果，但是前述方法计算复杂度高，输入信号变化跨度大。因此影响到了输入信号的平滑性和输出效果，并导致上述方法在复杂系统中的应用范围受限。此外，目前为止，避免潜在碰撞风险的关键要素：各移动agent的相对速度，运动方向角及碰撞风险方向角并没有在任何相关控制策略中被纳入考量。

技术实现思路

[0005]本专利技术提出了一种新型算法，将多agents编队的各移动agent的运动方向角，碰撞风险角和碰撞风险等级纳入考量，建立一个由开关函数，控制力方向函数和控制强度函数构成的最优编队防撞控制算法。可以仅在有碰撞风险时实现防撞控制算法和编队控制算法的实时切换，并在保证精确度情况下，提高运算效率，有效降低控制成本。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术算法的具体步骤如下：
[0007]S1.建立一个多agents控制系统模型，所述多agents系统包含一个领航agent和N个跟随agents；
[0008]S2.确定编队防撞算法
[0009]S3.确定最优编队控制算法
[0010]S4.建立一个由防撞算法和最优编队控制算法构成的最优编队防撞控制算法：i表示第i个跟随agent；
[0011]S5.根据实际编队控制要求，确定系统模型，和最优编队防撞控制算法中的系数；
[0012]S6.结合跟随agents的动态数据，判断碰撞风险水平。若满足u
i
(t)的触发标准，开关函数自动激活最优编队防撞控制器以避免碰撞，随后恢复编队正常运行路线；仅在有碰
撞风险时实现防撞控制器的激活。图1为编队最优防撞控制算法步骤框图。
[0013]作为优选，S1中的一个由一个领航agent和N个跟随agents组成的多agents系统(N≥1)的动力学模型可定义为：
[0014]y
si
(t)＝y0(t)
‑
s
i
(t)，i∈N
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0015][0016]其中，y
si
(t)为理想情况下的第i个跟随agent的位置信号，y0(t)∈R
q
为领航agent的位置信号(通常为已知量，由编队队形需求确定。q代表维度)，s
i
(t)是理想情况下领航agent和第i个跟随agent之间的位置偏移量(通常为已知量，由编队队形需求确定)。为第i个跟随agent的状态矢量。u
i
(t)∈R
q
，为第i个跟随agent的输入控制矢量，y
i
(t)∈R
q
，为第i个跟随agent的输出矢量，代表了该agent在编队的实际位置信号。A
i
，B
i
和C
i
是合适维度的矩阵(由编队队形需求决定)，n
i
为向量空间维度；T是终止时间，N＝{1，2，...，N}。
[0017]本专利技术所有涉及物理量均采用标准国际单位。
[0018]作为优选，q为2(2维)，如移动机器人，自动水面航行设备等；或3(3维)，如无人机，自动水下航行器等。
[0019]S2中的编队防撞算法与开关函数p
ij
(t)，控制强度函数r
ij
(t)和控制力方向函数q
ij
(t)与运动方向角α
ij
和碰撞风险角β
ij
和β
ji
有关，因此，首先对运动方向角和碰撞风险角进行定义。
[0020]作为优选，运动方向角α
ij
定义为第i个agent的运动方向与第i个agent和第j个agent连线的夹角(如图2所示)，α
ji
同理。y
i
和y
j
分别代表第i个agent和第j个agent的实时位置，v
i
第i个agent的速度。
[0021]作为优选，碰撞风险角β
ij
和β
ji
可由公式(3)确定，碰撞风险角为当第i个agent和第j个agent在风险区域运行，描述agents碰撞风险的物理量，由运动方向角α
ij
，α
ji
和第i个agent和第j个agent的实时速度v
i
(t)和v
j
(t)共同确定。
[0022][0023]作为优选，S2中的p
ij
(t)是一个开关函数，可定义为公式(4)。其中，e
ij
(t)(公式(5))为第i个跟随agent的位置(信号y
i
(t))和第j个跟随agent的位置(信号y
j
(t))之间的实时距离。Ω
ij
为第i个agent和第j个agent之间的最低安全距离。
[0024][0025]其中，
[0026]e
ij
(t)＝y
i
(t)
‑
y
j
(t)，i，j N，j i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0027]作为优选，若||e
ij
(t)||＜Ω
ij
，此时第i个agent和第j个agent可能会发生碰撞，此时防撞控制器激活。
[0028]作为优选，防撞控制器仅在有碰撞风险时激活，以节约网络资源及成本。
[0029]作为优选，S2中的r
ij
(t)∈R定义为控制强度函数(公式(6))，该函数与第i个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于碰撞风险的多Agents系统最优编队防撞控制算法；其特征在于，包含以下步骤：S1.建立一个多agents控制系统模型，包含一个领航agent和N个跟随agents；S2.确定编队防撞算法S3.确定最优编队控制算法S4.建立一个由防撞算法和最优编队控制算法构成的最优编队防撞控制算法：S5.根据实际编队控制要求，确定系统模型和最优编队防撞控制算法中的系数；S6.结合跟随agents的动态数据，判断碰撞风险水平；若满足u
i
(t)的触发标准，开关函数自动激活最优编队防撞控制器以避免碰撞，随后恢复编队正常运行路线。2.如权利要求1所述的最优编队防撞控制算法，其特征在于，由编队防撞算法中的开关函数p
ij
(t)，控制强度函数r
ij
(t)和控制力方向函数q
ij
(t)构成，具体形式如下：i和j分别表示第i个跟随agent和第j个跟随agent。3.如权利要求1所述的最优编队防撞控制算法，其特征在于，由反馈分量和反馈分量构成，i表示第i个跟随agent，其中：构成，i表示第i个跟随agent，其中：则，P
i
(t)是下面微分方程组的唯一解，(t)是下面微分方程组的唯一解，其中，g
i
(t)是下面微分方程组的唯一解；其中，i表示第i个跟随agent，为第i个跟随agent的状态矢量；A
i
，B
i
和C
i
是合适维数的系统参数矩阵(由编队系统的结构确定，为已知量)，D
i1
和D
i2
为终端和过程跟踪误差的权矩阵，R
i
为能耗权矩阵，D
i1
，D
i2
和R
i
均已知；n
i
为向量空间维度；s
i
(t)是理想情况下领航agent和第i个跟随agent之间的位置偏移量(通常为已知量，由编队队形需求确定)；y
si
(t)为理想情况下的第i个跟随agent的位置信号(通常为已知量，由编队队形需求确定)。4.如权利要求1所述的最优编队防撞控制算法，其特征在于，
其中，i和j分别表示第i个跟随agent和第j个跟随agent；p
ij
(t)为开关函数，r
ij
(t)为控制强度函数，q
ij
(t)为控制力方向函数，为第i个跟随agent的状态矢量；B
i
是合适维数的系统参数矩阵；R
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张宝琳，宿浩，赵艳东，王莉，马慧，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：