The invention relates to a multi-robot cooperative positioning and control method. The cooperative positioning method used in the invention only needs to start with more than three robots whose coordinates are known. The position of all robots can be quickly calculated by the positioning algorithm, and the position of robots can be computed in real time in the course of motion. At the same time, the formation control strategy proposed by the invention can also achieve ideal formation motion effect under the condition of large error of the robot motion equipment. The method combines global rigidity with traditional positioning algorithm, and achieves higher positioning accuracy than existing positioning algorithm. At the same time, in the formation control process, only maintaining global rigidity is needed to achieve the formation motion of robots with larger errors, and the rigidity matrix operation is omitted compared with the existing formation control algorithm.
【技术实现步骤摘要】
一种多机器人协同定位与控制方法
本专利技术属于机器人协同定位与控制领域,更具体地,涉及一种多机器人协同定位与控制方法。
技术介绍
目前机器人协同定位与控制主要解决的问题是在非GPS环境下,机器人网络中单个机器人难以获得其准确位置,从而难以实现机器人按照给定队形前进的问题。该机器人网络中仅有若干个(3个以上)机器人知道其初始坐标,且每个机器人都没有精确的运动设备,无法实现精确运动。当前主流的算法为利用已知三个初始坐标,通过梯度下降算法估算其他机器人坐标;之后通过维持机器人网络的最小刚性和无穷小刚性,实现机器人网络的编队控制。然而,由于该方案在维持无穷小刚性的过程中需要实时计算整个机器人网络的刚性矩阵,对于大型机器人网络来说,其刚性矩阵计算量太大,难以在机器人的嵌入式处理器上计算。同时,由于该方案初始定位使用的是梯度下降算法,当网络规模扩大,网络连通性较低的情况下,容易陷入局部最优,难以获得准确的定位,从而存在定位精度的问题。
技术实现思路
为了克服目前机器人协同定位与控制主要解决的问题是在非GPS环境下,机器人网络中单个机器人难以获得其准确位置,从而难以实现机器人按照给定队形前进的问题。该机器人网络中仅有若干个(3个以上)机器人知道其初始坐标,且每个机器人都没有精确的运动设备,无法实现精确运动的问题,本专利技术提出一种多机器人协同定位与控制方法,本专利技术采用的技术方案是:一种多机器人协同定位与控制方法,包括以下步骤:S10.获取若干个机器人中的世界坐标系坐标,机器人通过传感器获得与之邻近灯塔机器人的距离;S20.获得距离之后通过dv-distance算法估算机 ...
【技术保护点】
1.一种多机器人协同定位与控制方法,其特征在于,包括以下步骤:S10.获取若干个机器人中的世界坐标系坐标,机器人通过传感器获得与之邻近灯塔机器人的距离;S20.获得距离之后通过dv‑distance算法估算机器人的位置;S30.使用随机梯度下降算法对步骤S20估算的位置进行优化;S40.通过三角扩展理论,对经历过优化的机器人的位置构建全局刚性图,并使用guass‑Newton算法计算出精确解;实现对机器人的精确定位;S50.在运动阶段,移动所有灯塔机器人B,设其理论速度为v,运动时间为t,则可用v和t计算出灯塔机器人的目标位置P,灯塔机器人使用已经定位的机器人通过梯度下降定位出其运动后的实际坐标P′;S60.固定灯塔机器人,移动其他机器人,运用S10‑S50的方案定位其余机器人。
【技术特征摘要】
1.一种多机器人协同定位与控制方法,其特征在于,包括以下步骤:S10.获取若干个机器人中的世界坐标系坐标,机器人通过传感器获得与之邻近灯塔机器人的距离;S20.获得距离之后通过dv-distance算法估算机器人的位置;S30.使用随机梯度下降算法对步骤S20估算的位置进行优化;S40.通过三角扩展理论,对经历过优化的机器人的位置构建全局刚性图,并使用guass-Newton算法计算出精确解;实现对机器人的精确定位;S50.在运动阶段,移动所有灯塔机器人B,设其理论速度为v,运动时间为t,则可用v和t计算出灯塔机器人的目标位置P,灯塔机器人使用已经定位的机器人通过梯度下降定位出其运动后的实际坐标P′;S60.固定灯塔机器人,移动其他机器人,运用S10-S50的方案定位其余机器人。2.根据权利要求1所述的多机器人协同定位与控制方法,其特征在于,所述步骤S30的具体步骤如下:假设Pi为...
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