自适应多机器人编队以包围和跟踪具有运动和可见性约束的目标研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-26 18:45:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-26 18:45:00 发布 · 691 阅读

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🔥 内容介绍

多机器人系统在目标包围与跟踪任务中展现出巨大的潜力，特别是在复杂和动态环境中。然而，在实际应用中，机器人往往面临运动学约束（如最大速度、最小转弯半径）和可见性约束（如传感器有限视角、障碍物遮挡），这使得传统编队控制策略难以直接应用。本文深入探讨了在存在运动和可见性约束条件下，如何实现自适应多机器人编队以有效地包围和跟踪目标。我们首先分析了现有编队控制策略的局限性，并提出了一个结合分布式协调与局部感知的自适应控制框架。该框架通过引入基于相对距离和角度的势函数，实现机器人间的协作，同时利用预测控制技术应对运动约束。针对可见性约束，我们设计了一种基于信息增益的传感器调度策略，确保目标始终处于至少一个机器人的有效视野范围内。仿真结果表明，所提出的自适应编队策略在复杂环境下，能够有效应对各种约束，实现对目标的高效包围与跟踪，并保持编队的稳定性。

1. 引言

多机器人系统因其固有的冗余性、灵活性和并行处理能力，在军事侦察、环境监测、灾害救援以及智能安防等领域具有广泛的应用前景 [1-3]。其中，目标包围与跟踪是多机器人系统一项核心且极具挑战性的任务。相较于单机器人，多机器人协同作业能够从多个角度获取目标信息，提高跟踪精度和鲁棒性，并能有效地应对目标规避行为 [4]。

然而，在实际部署中，机器人往往并非理想的点模型，而是具有特定的运动学限制，例如最大速度、最大加速度和最小转弯半径等。这些约束对机器人的轨迹规划和编队控制提出了严峻挑战 [5]。同时，传感器的有限视场角、障碍物遮挡以及通信范围限制等可见性约束，也使得目标信息获取变得不确定，从而影响了编队的整体性能 [6]。传统的编队控制方法，如领航者-跟随者法、虚拟结构法和基于行为法等，虽然在理想条件下取得了成功，但在面对复杂的运动和可见性约束时，往往表现出不足，甚至可能导致编队瓦解或跟踪失败 [7-9]。

因此，本文旨在研究一种在存在运动和可见性约束条件下，能够实现自适应多机器人编队以包围和跟踪目标的方法。我们希望通过设计一套鲁棒的控制策略，使得机器人能够在保持自身运动学约束的同时，协同工作，持续地将目标围困在一个预定的区域内，并对其运动轨迹进行准确预测和跟踪。

2. 相关工作

近年来，针对多机器人目标包围与跟踪的研究取得了显著进展。早期的研究主要集中于在无约束或弱约束条件下实现编队控制。例如，基于人工势场的方法通过设计吸引和排斥力来实现机器人间的距离保持和障碍物规避 [10]。但这种方法容易陷入局部最优，且在复杂环境下对参数调整敏感。基于图论的方法将机器人网络抽象为图结构，通过分布式算法实现编队控制，但对通信拓扑结构有较高要求 [11]。

针对运动约束，一些研究尝试将模型预测控制（MPC）引入多机器人编队。MPC能够在线优化控制输入，从而在预测未来状态的基础上满足系统约束，取得了较好的效果 [12]。然而，将MPC直接应用于大规模多机器人系统，其计算复杂度往往过高。因此，分布式MPC和层次化MPC成为了研究热点 [13]。

可见性约束的引入使得问题更加复杂。当目标脱离机器人视野时，跟踪任务将中断。为此，研究人员提出了多种策略，包括传感器调度、视场角优化和信息融合等 [14]。例如，通过动态调整机器人的位置和姿态，以最大化目标在编队中的可见性。也有研究利用目标运动模型对目标位置进行预测，并在目标短暂丢失时引导机器人重新捕获目标 [15]。

尽管现有研究取得了一定进展，但在同时考虑运动约束和可见性约束，并实现自适应编队控制方面，仍存在诸多挑战。特别是，如何有效地融合这两种约束，并在分布式框架下实现高效的协同控制，仍是一个亟待解决的问题。