障碍环境下多移动机器人动态优化队形变换

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针对未知障碍环境下的地面多移动机器人,提出了在线的动态优化队形变换避障策略.该策略首先针对编队控制中常用的队形形状建立了队形知识库,同时充分考虑环境约束,设计了包含队形零变换、同构变换和异构变换3种模式的编队避障策略.其中,队形同构变换模式通过引入伸缩因子,在没有破坏原有队形结构的基础上实现了队形大小的缩放;队形异构变换模式下,在定义了包含队形失真度、能量消耗率和队形变换收敛时间比等性能指标的基础上,通过领航机器人获得的环境信息和当前的队形形状,对提出的环境适应度函数进行优化求解获得最佳的leader-follower拓扑结构.最终,不同场景下的大量仿真实验验证了本文方法切实有效.
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