一种基于轨迹预测的编队围捕方法技术

一种基于轨迹预测的编队围捕方法，包括：步骤1，为解决传感器视野丢失问题，对机器人运动状态进行估计与预测；步骤2，建立多机器人编队围捕模型；步骤3，计算多机器人系统的控制量，对目标进行编队围捕。本发明专利技术在机器人获取目标状态时，运用轨迹拟合的方法将目标运动状态拟合成一个轨迹时间函数，当目标视野丢失时，通过轨迹时间函数计算预测值进行补偿，提高了定位精度，减少了目标视野丢失带来的影响。在进行编队围捕时，根据围捕方法计算多机器人各自的控制量，完成编队控制，提高了围捕跟踪的效率。跟踪的效率。跟踪的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于轨迹预测的编队围捕方法


[0001]本专利技术属于机器人协同控制
，具体涉及一种基于轨迹预测的编队围捕方法。

技术介绍

[0002]随着科技技术的不断发展，机器人的应用领域不断扩大，对机器人需要完成的任务的复杂性要求也越来越高。在面对一些复杂的任务时，单个机器人无法满足工作需求，需要多个机器人协同合作来完成任务。多机器人编队控制是多机器人研究领域一类常见的复杂协作问题，采用多个机器人组成编队具有较多优点，例如在军事侦察、搜索、排雷等应用中能够获取更多的环境信息，在飞行器、卫星编队飞行等应用中能够完成更多、更复杂的任务。
[0003]在多机器人编队控制的基础上，完成编队下的围捕任务具有重要的应用价值，围捕任务要求多个机器人完成对环境中的目标进行跟踪并以特定队形实现围捕，这是通过多个机器人运动至各自期望的围捕点加以实现的。在实际围捕任务中，由于环境中的干扰、机器人传感器的局限性，对目标的定位可能不精准，甚至由于视野丢失问题导致目标信息可能短时间内无法获取，这种情况极大的影响了围捕任务。

技术实现思路

[0004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于轨迹预测的编队围捕方法，包括以下步骤：步骤1：为解决传感器视野丢失问题，对机器人运动状态进行估计与预测，具体包括：1.1通过先验知识建立目标运动轨迹的拟合函数，如式(1)所示F
k
(t；C
k
)＝c0φ0(t)+c1φ1(t)+
…
+c
γ
φ
γ
(t)
ꢀꢀꢀꢀ
(1)其中，F
k
(t；C
k
)为k时刻轨迹拟合函数，{φ
i
(t)}
i＝0,1,
…
,γ
为先验函数，根据先验知识设置为单项式或者三角函数，C
k
＝{c
i
}
i＝0,1,
…
γ
为k时刻待确定的参数，γ为拟合函数的阶数，根据实际需要选定；1.2初始化{φ
i
(t)}
i＝0,1,
…
,γ
，C
k
；1.3机器人传感器对环境进行感知，寻找目标，若感知到目标时，其量测信息为Y
k
，则存储k时刻量测数据y
k
＝Y
k
；1.4设置合适的滑动时间窗口[k
‑
l,k]，其窗口长度为l，定义时间窗口内拟合残差函数如式(2)所示并通过求解最优化问题，最小化拟合残差求解轨迹时间函数的参数估计如式(3)所示1.5通过时刻k求解的参数估计获得最优轨迹时间函数通过F
k
(t)计算目标在k时刻的位置估计F
k
(k)与下一时刻的位置预测F
k
(k+1)；1.6令k
→
k+1，循环执行上述步骤1.3、1.4、1.5；当执行至步骤1.3时，先判断传感器是否感知到目标，若感知到目标则继续执行；若未感知到目标则执行步骤1.7；1.7通过上一时刻的最优轨迹时间函数F
k
‑1(t)计算当前时刻的目标位置预测F
k
‑1(k)，存储k时刻量测数据y
k
＝F
k
‑1(k)，返回执行步骤1.4；步骤2：建立多...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈博，鲍元康，李同祥，胡中尧，胡明南，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：