【摘 要】
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将社会势场与基于行为控制相结合,使得群体机器人形成聚集队形,避开未知环境中的障碍物并到达目标区域。设置了两类阈值,以减少机器人在均衡位置的抖动,提高群体机器人向目标
【机 构】
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吉林大学通信工程学院自动化研究所,空军航空大学航空控制工程系,
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将社会势场与基于行为控制相结合,使得群体机器人形成聚集队形,避开未知环境中的障碍物并到达目标区域。设置了两类阈值,以减少机器人在均衡位置的抖动,提高群体机器人向目标区域趋近的速度;提出了柔性社会势场机制,以提高机器人的避障效率。个体机器人根据局部感知自主产生队形控制向量,因此该队形控制策略具有良好的可扩展性。仿真实验表明了队形控制策略的可行性和有效性。
Combining the social potential field with the behavior-based control, the group robots form a congregation formation, avoiding the obstacles in the unknown environment and reaching the target area. Two kinds of thresholds are set to reduce the jitter of the robot in the equilibrium position and increase the approaching speed of the group robot to the target area. A flexible social potential mechanism is proposed to improve the obstacle avoidance efficiency of the robot. The individual robot generates the formation control vector autonomously according to the local perception, so the formation control strategy has good scalability. Simulation results show that the formation control strategy is feasible and effective.
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