一种基于一体化预测控制的多移动机器人协同避障方法技术

本发明专利技术提供了一种基于一体化预测控制的多移动机器人协同避障方法，涉及多移动机器人协同避障领域，周期性采集机器人队列中各机器人当前时刻的状态量，基于当前时刻的状态量及控制量的增量获取当前时刻的输出矩阵；遇到障碍物时，实时采集障碍物的信息，计算出当前时刻的避障功能函数；根据当前时刻的输出矩阵以及避障功能函数构建目标函数，输出目标函数最小时对应的控制增量矩阵，该控制增量矩阵由机器人队列中所有机器人当前时刻的控制量增量组成；从控制量增量矩阵中读取机器人队列中各机器人当前时刻控制量的增量，预测得到下一时刻的控制量，通过迭代，实现多移动机器人的协同避障。本发明专利技术的有益效果是：降低了成本，提高了协同避障能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及多移动机器人协同避障领域，尤其涉及一种基于一体化预测控制的多移动机器人协同避障方法。

技术介绍

1、随着机器人技术的飞速发展和日渐成熟，机器人被广泛应用在各领域中，其协同避障技术也越发重要。现主要的技术有领航者跟随法、分布式控制方法和模型预测控制方法，其中领航者跟随法容易出现领导者和跟随者之间的通信延迟可能会导致跟随者无法及时响应领导者的指令。分步式控制方法可以解决这个问题，但可能面临复杂的带有约束的优化情况。其中模型预测控制使用滚动优化和反馈校正的方法，能更好的解决带有约束的优化问题，并且预测模型可以结合被控对象本身，无论被控对象是线性模型还是非线性模型，都可以通过预测实现更精准的控制，因此被广泛应用到无人驾驶领域。但路径跟踪和局部路径规划控制器的架构选择也极其重要，分层式控制器指上层为局部路径规划控制器规划出参考路径再将参考路径参数传给下层的路径跟踪控制器。上层的局部路径规划控制器使用的模型一般比较简单，而下层的路径跟踪控制器采用的模型比较精确，因此会出现上层规划出的路径对下层路径跟踪控制器不可行的情况。而一体化模型预测控制器却能很好的避本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于一体化预测控制的多移动机器人协同避障方法，其特征在于：包括：

2.如权利要求1所述的一种基于一体化预测控制的多移动机器人协同避障方法，其特征在于：步骤S1中，输出矩阵的计算公式为：

3.如权利要求2所述的一种基于一体化预测控制的多移动机器人协同避障方法，其特征在于：步骤S1中，新的状态空间的表达式为：

4.如权利要求3所述的一种基于一体化预测控制的多移动机器人协同避障方法，其特征在于：步骤S1中，预测输出表达式为：

5.如权利要求1所述的一种基于一体化预测控制的多移动机器人协同避障方法，其特征在于：步骤S2中，避障功能函数Job...

【技术特征摘要】

1.一种基于一体化预测控制的多移动机器人协同避障方法，其特征在于：包括：

2.如权利要求1所述的一种基于一体化预测控制的多移动机器人协同避障方法，其特征在于：步骤s1中，输出矩阵的计算公式为：

3.如权利要求2所述的一种基于一体化预测控制的多移动机器人协同避障方法，其特征在于：步骤s1中，新的状态空间的表达式为：

4.如权利要求3所述的一种基于一体化预测控制的多移动机器人协同避障方法，其特征在于：步骤s1中，预测输出表达式为：

5.如权利要求1所述的一种基于一体化预测控制的多移动机器人协同避障方法，其特征在于：步骤s2中，避障功...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘欣珂，方明星，钱浩正，芮心雨，程宏宇，
申请(专利权)人：安徽师范大学，
类型：发明
国别省市：