【控制】《多智能体系统的协同群集运动控制》陈杰老师-第4章-连通性保持下多移动机器人群集控制
第4章-連通性保持下多移動機器人群集控制
- 4.1 研究背景
- 4.2 問題描述
- 系統方程 (4.1)
- 4.3 群集運動控制器設計
- 4.3.1 不帶有領航者的群集運動控制
- 加權鏡像圖
- 控制協議 (4.4)
- 4.3.2 帶有領航者的群集運動控制
- 拉塞爾不變集原理
- 4.4 仿真和實驗
4.1 研究背景
4.2 問題描述
系統方程 (4.1)
非完整約束運動學方程:
{x˙i=vicos?(θi)y˙i=visin?(θi)θ˙i=ωiv˙i=ai(4.1)\left\{\begin{aligned} & \dot{x}_i = v_i \cos(\theta_i) \\ & \dot{y}_i = v_i \sin(\theta_i) \\ & \dot{\theta}_i = \omega_i \\ & \dot{v}_i = a_i \\ \end{aligned}\right. \tag{4.1}?????????????x˙i?=vi?cos(θi?)y˙?i?=vi?sin(θi?)θ˙i?=ωi?v˙i?=ai??(4.1)
4.3 群集運動控制器設計
4.3.1 不帶有領航者的群集運動控制
加權鏡像圖
加權鏡像圖
控制協議 (4.4)
為系統設計如下所示的分布式群集控制協議:
ai=?∑j∈Niaij(<?riVi,(cos?θi,sin?θi)T>)ωi=?∑j∈Niaij(???)(4.4)a_i = - \sum_{j\in\mathcal{N}_i} a_{ij} (<\nabla_{r_i} V_i, (\cos\theta_i, \sin\theta_i)^T>) \\ \omega_i = -\sum_{j\in\mathcal{N}_i} a_{ij} (\langle \nabla \rangle) \tag{4.4}ai?=?j∈Ni?∑?aij?(<?ri??Vi?,(cosθi?,sinθi?)T>)ωi?=?j∈Ni?∑?aij?(???)(4.4)
分布式群集控制協議:
ai=ωi=?∑j∈Niaij(???)(4.4)a_i = \\ \omega_i= -\sum_{j\in\mathcal{N}_i} a_{ij} (\langle \nabla \rangle) \tag{4.4}ai?=ωi?=?j∈Ni?∑?aij?(???)(4.4)
其中,k>0k>0k>0 為控制增益;
???\langle\cdot\rangle??? 表示向量內積;
Vi=∑j∈NiVijV_i = \sum_{j\in\mathcal{N}_i} V_{ij}Vi?=∑j∈Ni??Vij? 為機器人 iii 與所有鄰居機器人間的交互勢函數。
這里,勢函數為如下形式:
Vij(∥rij∥)=+(4.5)V_{ij}(\| r_{ij} \|) = \frac{}{} + \frac{}{} \tag{4.5}Vij?(∥rij?∥)=?+?(4.5)
這里用到的勢函數的具體形式如下:
Vij(∥rij∥)=(∥rij∥?d)2(Rj?∥rij∥)∥rij∥+d2(Rj?∥rij∥)c1+Hmax?+∥rij∥(∥rij∥?d)2(Rj?∥rij∥)+∥rij∥(Rj?d)2c2+Hmax?(4.5)\begin{aligned} V_{ij}(\|r_{ij}\|) = \frac{(\|r_{ij}\|-d)^2(R_j - \|r_{ij}\|)}{\|r_{ij}\| + \frac{d^2 (R_j-\|r_{ij}\|)}{c_1+H_{\max}}} \\+ \frac{\|r_{ij}\| (\|r_{ij}\|-d)^2}{(R_j-\|r_{ij}\|)+\frac{\|r_{ij}\|(R_j-d)^2}{c_2+H_{\max}}} \end{aligned}\tag{4.5}Vij?(∥rij?∥)=∥rij?∥+c1?+Hmax?d2(Rj??∥rij?∥)?(∥rij?∥?d)2(Rj??∥rij?∥)?+(Rj??∥rij?∥)+c2?+Hmax?∥rij?∥(Rj??d)2?∥rij?∥(∥rij?∥?d)2??(4.5)
4.3.2 帶有領航者的群集運動控制
拉塞爾不變集原理
拉塞爾不變集原理
4.4 仿真和實驗
總結
以上是生活随笔為你收集整理的【控制】《多智能体系统的协同群集运动控制》陈杰老师-第4章-连通性保持下多移动机器人群集控制的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 【控制】《多智能体系统的协同群集运动控制
- 下一篇: 【控制】《多智能体系统的协同群集运动控制