论文部分内容阅读
多机器人协同控制系统有许多单机器人系统无法超越的优势,主要表现在应用领域广泛、容错性好、效率高以及可扩展性好,所以研究多机器人系统正逐步成为机器人领域的一个重点方向。但是目前对其的研究大多停留在理论仿真阶段,缺乏实用性。并且由于室内环境的复杂多变,导致定位技术并不适用,因此大多室内服务机器人是有轨机器人,智能性较低。本文在多机器人现有研究基础上,结合国内外发展程度的不同,搭建了一套完全自主产权的室内无辅助的无轨多机器人协同控制系统。论文工作点如下:(1)针对系统中多机器人间的协同控制,建立了一种依据竞拍合同网模型改进的分布式协同控制机制。采用各个智能机器人广播竞标值的方式,实现由智能机器人自身对竞标值进行评价,从而缓解了招标方评价竞标值的瓶颈问题,并且使得机器人可以尽快的参与至其他招标过程,减少了资源闲置。招标方通过增加任务监督过程,减少了任务丢失比例。(2)设计了一套完整的机器人系统,实际检测了协同控制模型的效果。客户端采用Edison处理器作为主控芯片,搭建了无轨机器人。机器人搭载舵机、超声波、直流电机以及射频识别模块。服务器主要包含路径规划模块以及指令传输模块,其中路径规划部分主要基于点阵图采用Dijkstra算法完成,指令传输基于用户数据报协议(User Datagram Protocol,UDP)通过无线网络传输,实现了远程控制。(3)全面分析无轨机器人运动过程,建立了转向模型、避障模型以及规划路径跟踪模型,对目标控制信息与各个时间段的路程信息之间的关系进行了论证。以规划路径跟踪模型中提炼出的方向误差和横向偏移误差为控制因子建立了双闭环比例-积分-微分(Proportion Integration Differentiation,PID)运动控制模型,为了提高控制系统的稳定性以及鲁棒性,引入在线BP神经网络对PID控制参数进行整定。实验证明控制模型跟随效果良好,提高了无轨机器人对于规划路径跟踪的精确度,无轨机器人能够准确的执行协同控制过程中分配到的任务,推动无轨机器人在自主行走控制领域的发展。本论文提出一套完整的多机器人协同控制模型,并基于BP神经网络设计了一种双闭环PID运动控制模型,所提模型具有较强的创新性。本文同时设计了完整的协同控制系统用以验证模型效果。实验结果表明,所提模型提高了无轨机器人对于规划路径跟踪的精确度,减少了系统任务集的完成时间,具有较强的应用价值。