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多机器人的分布式控制是当今机器人的热点之一。本系统采用基于领航者-跟随者的编队结构,并使用虚拟领航者实现分布式结构。把多机器人围捕动态目标分为两个部分:1.虚拟领航者跟踪动态目标,2.多机器人根据虚拟领航者的规划位置与对领航者的位置关系进行路径规划。多机器人通过保持对虚拟领航者的相对位置关系,实现相互间的协同。各个机器人根据自身规划的路径与LQR控制器实现轨迹跟踪功能,最终实现基于分布式控制的多机器人对运动目标的跟随。本文的主要研究工作可以分为以下四部分。第一,对于多机器人控制平台,本文搭建了一个基于多移动机器人的网络控制系统平台。本文将介绍平台的系统框架和工作流程,将系统分成监测层、通讯层和对象层,并按三层结构对各层的硬件资源和实现功能进行了阐述与分析。第二,单机器人成功实现轨迹跟踪是实现多机器人围捕移送目标的基础。首先,对机器人的运动学进行分析,并建立跟踪误差模型,并对模型进行线性化。再根据该线性模型设计LQR控制器与PID控制器。本文通过MATLAB仿真验证了该两种轨迹跟踪算法的有效性,并通过比较两者的性能决定采用LQR控制器实现轨迹跟踪。第三,要实现对移动目标的围捕,目标轨迹的预估是关键的一步。本文采用了基于离散卡尔曼滤波器的动态目标轨迹预估算法。该算法根据移动目标的当前位置信息,采用离散卡尔曼滤波器,对移动目标进行状态滤波,并根据滤波后的运动状态进行位置预测。最后通过数值计算说明移动机器人的速度变化越大或者预测的长度越大,预测位置的误差越大。第四,本文采用分布式控制实现多机器人对移动目标的围捕。把基于集中式控制的领航者-跟随者编队结构进行改造,使用虚拟领航者构造分布式编队结构。先根据期望队形,得到各个围捕机器人相对虚拟领航者的期望位置关系。围捕机器人在根据移动目标的预测位置规划虚拟领航者的期望位置,再以虚拟领航者的规划位置与自身相对虚拟领航者的关系得到自身的规划位置,再根据路径规划的约束条件修正自身的规划位置。最后用围捕移动目标的实验结果检验本文所用分布式控制结构的可行性。