44、基于人工势函数的移动机器人编队控制

基于人工势函数的移动机器人编队控制

在机器人技术领域,移动机器人编队控制是一个重要的研究方向,它涉及到多个机器人如何协同工作,以实现特定的任务。本文将介绍基于人工势函数的移动机器人编队控制方法,包括人工势函数的应用、控制算法以及稳定性分析等内容。

1. 机器人交互的人工势函数

人工势函数(APFs)不仅可以用于避免机器人与障碍物的碰撞,还可以用于避免机器人之间的碰撞。在多机器人系统中,每个机器人都被一个人工势场包围,其性质与之前介绍的势场相同。

对于第 $i$ 个和第 $j$ 个机器人之间的欧几里得距离 $l_{ij}$,定义如下:
$l_{ij} = \left\lVert [x_j \ y_j]^T - [x_i \ y_i]^T \right\rVert$

同时,引入了两个函数 $B_{aij}(l_{ij})$ 和 $V_{aij}(l_{ij})$:
$B_{aij}(l_{ij}) =
\begin{cases}
0, & \text{for } l_{ij} < r_j \
e^{\frac{l_{ij}-r_j}{l_j - R_j}}, & \text{for } r_j \leq l_j < R_j \
0, & \text{for } l_{ij} \geq R_j
\end{cases}$

$V_{aij}(l_{ij}) = \frac{B_{aij}(l_{ij})}{1 - B_{aij}(l_{ij})}$

当 $l_{ij} > r_j$ 时,函数 $V_{aij}(l_{ij

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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