SwarmSim 多机器人控制仿真环境使用教程

SwarmSim 多机器人控制仿真环境使用教程

SwarmSim Multi-robot control simulation environmrnt build on top on Mobile Robotics Simulation Toolbox, implemented 1)some algorithm for formation control 2)mapping, localization and SLAM based on Kalman filter.. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/SwarmSim

1. 项目介绍

SwarmSim 是一个基于 MATLAB 的多机器人控制仿真环境，构建在 Mobile Robotics Simulation Toolbox 之上。该项目实现了多种多机器人控制策略，包括虚拟结构控制、行为基控制和领导者-跟随者控制。此外，SwarmSim 还支持基于卡尔曼滤波的建图、定位和 SLAM（同时定位与地图构建）功能。

主要功能

• 虚拟结构控制：集中式系统，由中央单元控制所有机器人的运动。
• 行为基控制：分布式系统，每个机器人通过有限状态机切换不同的运动模式。
• 领导者-跟随者控制：混合系统，领导者由中央单元控制，跟随者通过传感器数据自主运行。
• 建图与定位：支持基于卡尔曼滤波的建图和定位功能。

2. 项目快速启动

环境准备

1. MATLAB 安装：确保已安装 MATLAB 2018a 或更高版本。
2. Mobile Robotics Simulation Toolbox：从 MATLAB 官方文件交换中心安装 Mobile Robotics Simulation Toolbox。

下载项目

git clone https://github.com/yxiao1996/SwarmSim.git

运行示例

1. 打开 MATLAB：启动 MATLAB 并导航到 SwarmSim 项目目录。
2. 添加路径：将项目目录添加到 MATLAB 的搜索路径中。

   addpath(genpath('SwarmSim'));
   

3. 运行示例脚本：选择并运行以下示例脚本之一。
   • 行为基控制：runBehaviorBased.m
   • 行为基环境建图：runBehaviorBasedMapping.m
   • 领导者-跟随者控制：runLeaderFollower.m
   • 虚拟结构控制：runVirtualStructure.m
   • 扩展卡尔曼滤波定位：runEKFLocalization.m
   • 扩展卡尔曼滤波 SLAM：runEKFSLAM.m

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 多机器人编队控制：使用虚拟结构控制策略，实现多个机器人在特定形状下的编队控制。
• 环境探索与建图：利用行为基控制策略，多个机器人协同探索未知环境并构建地图。
• 领导者-跟随者导航：在复杂环境中，领导者引导跟随者机器人完成导航任务。

最佳实践

• 参数调整：根据具体应用场景调整控制策略的参数，如卡尔曼滤波的噪声参数。
• 扩展功能：根据需求扩展项目功能，如添加新的控制策略或优化现有算法。

4. 典型生态项目

Mobile Robotics Simulation Toolbox

• 项目链接：Mobile Robotics Simulation Toolbox
• 功能：提供了一系列用于移动机器人仿真的工具和算法，是 SwarmSim 的基础。

MATLAB Robotics System Toolbox

• 项目链接：Robotics System Toolbox
• 功能：提供了用于机器人建模、仿真和控制的工具箱，可与 SwarmSim 结合使用，增强仿真能力。

通过以上教程，您可以快速上手 SwarmSim 项目，并了解其在多机器人控制仿真中的应用。

SwarmSim Multi-robot control simulation environmrnt build on top on Mobile Robotics Simulation Toolbox, implemented 1)some algorithm for formation control 2)mapping, localization and SLAM based on Kalman filter.. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/SwarmSim