潘漲

摘要：多機器人系統(tǒng)協(xié)同控制作為人機交互的核心內(nèi)容之一，具有良好的應(yīng)用前景，因此對其研究很有必要。分析了多機器人系統(tǒng)協(xié)同控制的結(jié)構(gòu)形式、協(xié)同控制方法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。針對網(wǎng)絡(luò)化、分布式、開放式、面向多目標的多機器人協(xié)同控制系統(tǒng)，總結(jié)了各自的優(yōu)缺點及其研究方法。最后對多機器人系統(tǒng)協(xié)同控制的未來研究方向進行了展望。

關(guān)鍵詞：多機器人系統(tǒng)；網(wǎng)絡(luò)化；分布式；開放式；面向多目標；協(xié)同控制

中文分類號：TH39 文獻標識碼：A

一、引言

隨著機器人技術(shù)的發(fā)展，人機交互方式越來越受到人們的青睞[1]。機器人在人類各個領(lǐng)域中的應(yīng)用逐漸深入，但是，在一些具有特殊需要的場合中，單個機器人的能力有限，這就需要多機器人協(xié)同完成任務(wù)[2]。因此，多機器人系統(tǒng)需要進行廣泛研究。

本文簡要概述了多機器人系統(tǒng)協(xié)同控制的結(jié)構(gòu)形式以及協(xié)同控制方法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，并針對網(wǎng)絡(luò)化、分布式、開放式、面向多目標的多機器人系統(tǒng)協(xié)同控制，對近年來國內(nèi)外學(xué)者的研究成果分別進行了總結(jié)和歸納。

二、多機器人系統(tǒng)協(xié)同控制

（一）多機器人系統(tǒng)協(xié)同控制體系結(jié)構(gòu)

多機器人系統(tǒng)協(xié)同控制結(jié)構(gòu)是指相互之間在控制方式和信息交互的關(guān)系模型，是多機器人系統(tǒng)研究領(lǐng)域一項重要內(nèi)容[3]，王醒策等[4]針對多機器人系統(tǒng)編隊提出了分層式的體系結(jié)構(gòu)，陳衛(wèi)東等[5]針對多機器人系統(tǒng)編隊和收集垃圾提出了一種混合式的體系結(jié)構(gòu)。

多機器人系統(tǒng)協(xié)同控制集中式的體系結(jié)構(gòu)是由中央處理單元集中控制整個系統(tǒng)，通過處理所有個體的數(shù)據(jù)，策劃出系統(tǒng)的全局規(guī)劃方案后發(fā)送命令給每個機器人，是一種自上而下的規(guī)劃與決策的層次控制結(jié)構(gòu)。分層式的體系結(jié)構(gòu)是一種全局上各機器人平等的結(jié)構(gòu)，機器人之間不存在主控與被控關(guān)系，每個機器人都可以依靠通信與其他機器人交換信息?；旌鲜降捏w系結(jié)構(gòu)集中了以上兩種結(jié)構(gòu)的優(yōu)點，既能夠讓機器人自主地決策規(guī)劃，又能保證在必要時全局規(guī)劃進行控制，確保機器人之間的行為不發(fā)生沖突。

（二）多機器人系統(tǒng)協(xié)同控制方法

國內(nèi)外已經(jīng)有大量學(xué)者對多機器人系統(tǒng)協(xié)同控制進行了研究，并獲得了諸多研究成果。趙玲等[6]建立了兩輪移動機器人運動學(xué)模型，接收網(wǎng)絡(luò)反饋的主、從機器人的狀態(tài)信息，通過調(diào)節(jié)從機器人的速度輸入實現(xiàn)對給定運動狀態(tài)的主機器人的有效協(xié)同控制，運用Matlab仿真實驗檢驗了控制效果。黃英節(jié)[7]基于機器視覺，從視覺定位、目標搜尋和協(xié)同搬運控制三部分內(nèi)容研究了多機器人的協(xié)同控制。陸大勇[8]結(jié)合大量本地控制實驗和移動機器人運動學(xué)模型，掌握了該類移動機器人的運動特性，實現(xiàn)了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多目標跟蹤定位，并構(gòu)建了基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)反饋的多移動機器人協(xié)同控制系統(tǒng)，從而保持主、從機器人之間的同步運動。鐘練宗[9]利用定位跟蹤反饋系統(tǒng)實現(xiàn)了多目標的定位跟蹤，基于網(wǎng)絡(luò)化反饋的多移動機器人協(xié)同控制，構(gòu)建了一個全實物多移動機器人實驗平臺，對傳感定位、通信、路徑規(guī)劃、控制器設(shè)計等關(guān)鍵技術(shù)進行全面的開發(fā)與集成，從而實現(xiàn)了多目標的實時跟蹤。楊紀壽[10]針對多臺焊接機器人采用協(xié)同控制策略，提出了一種區(qū)域聯(lián)動策略的改進型粒子群算法，實現(xiàn)多臺機器人協(xié)同工作效率的最優(yōu)化。

L. Chaimowicz等提出了一種協(xié)同控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，包括領(lǐng)導(dǎo)和跟隨機器人，兩者之間的關(guān)系可以互換，從而提高了系統(tǒng)的容錯能力。R. Simmons等提出了一種多機器人分層次協(xié)同控制框架結(jié)構(gòu)，將相互之間的協(xié)作行為分成不同的層次，并加以應(yīng)用。A. Farinelli等針對多機器人系統(tǒng)協(xié)同行為進行分類，從認知層面出發(fā)系統(tǒng)地將其分為有無意識，協(xié)調(diào)層面分強、弱或無協(xié)調(diào)以及組織形式集中、分散式劃分。T. Dierks等以反演法為基礎(chǔ)提出了一種的反饋控制方式，應(yīng)用于領(lǐng)航-跟隨的隊形控制中，設(shè)計了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器，用來估算跟隨者及其領(lǐng)導(dǎo)者的線速度和角速度，并驗證了隊形的一致性。

三、多機器人協(xié)同控制研究方法

（一）網(wǎng)絡(luò)化多機器人協(xié)同控制

網(wǎng)絡(luò)化多機器人系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)將控制對象的測量信息傳送到控制器輸入端，控制器對送達的數(shù)據(jù)進行解析，結(jié)合控制目標進行控制量計算，將計算結(jié)果通過網(wǎng)絡(luò)輸送至執(zhí)行器終端，并作用于控制對象。

網(wǎng)絡(luò)化多移動機器人協(xié)同控制的研究方法主要有模型控制法、預(yù)測控制法、隨機控制法、切換控制法等[11]。夏永峰[12]提出了網(wǎng)絡(luò)控制機器人的構(gòu)想，可支持用戶通過Web瀏覽器遠程操作機器人。L. W. Liou等通過研究傳感器與控制器之間存在的時間偏差，分析了隨機調(diào)節(jié)器問題，并設(shè)計了LQ最優(yōu)控制器。J. Nilsson等假設(shè)整個系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)延時小于一個采樣周期，在離散時間域上分析網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)最優(yōu)控制問題，并進行了隨機穩(wěn)定性分析，得出了一個修正的控制策略。J. Mu等在改進的模型預(yù)測控制算法的基礎(chǔ)上，提出了一種新型的預(yù)測控制算法，具有較高的適應(yīng)性。張奇智等[13]研究了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的隨機延遲問題，在網(wǎng)絡(luò)延時小于一個采樣周期的前提下，提出了分段時間戳預(yù)測控制算法。曹永燦等[14]提出了高階模糊控制方法，利用模糊控制理論對控制器參數(shù)進行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，并應(yīng)用于非線性隨機延時網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)。

網(wǎng)絡(luò)化機器人協(xié)同控制系統(tǒng)具有便捷通用的網(wǎng)絡(luò)、標準的通訊方式等更實際的應(yīng)用前景，但同時也存在著網(wǎng)絡(luò)時延、測量噪聲、丟包、網(wǎng)絡(luò)安全等方面的問題。

（二）分布式多機器人協(xié)同控制

分布式多機器人系統(tǒng)中的各機器人只擁有局部信息，可以自己決定相應(yīng)的行為，可以分擔計算壓力，不需要一個中央控制器作為高性能計算。

楊茂等[15]針對同步現(xiàn)象，利用局部信息交互下的分布式控制，研究多機器人系統(tǒng)的協(xié)同適應(yīng)性，并對分布式控制器的相關(guān)參數(shù)進行了優(yōu)化。V. Gazi等針對一維離散時間下的異構(gòu)群體，建立了運動學(xué)模型并分析其穩(wěn)定性，研究過程中使用了并行和分布式計算中壓縮映射的結(jié)果。R. Ordonez等研究多機器人系統(tǒng)以特定隊形捕獲動態(tài)目標問題，提出了一種穩(wěn)定的分布式策略，利用人工勢場法來實現(xiàn)跟蹤和保持隊形的協(xié)同控制。李紹寶[16]提出了一種有效的分布式控制算法，建立了實際的通信拓撲與所提出的控制策略之間的聯(lián)系，并證明了控制策略的有效性。