一种基于事件驱动机制的有限时间多机器人合作控制方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于自动化技术领域，涉及一种面向环境质量参数监测的多机器人合作控 制方法，具体涉及一种基于事件驱动机制的有限时间多机器人合作控制方法。
【背景技术】
[0002] 环境质量对人类安全有着非常重要的意义，如海洋环境中的盐分浓度分布、Ph值 分布、温度分布，陆地上的有毒气体浓度分布等等。这些环境参数能够很好地表征环境的质 量特征，因此，统称为环境质量参数。如何快速有效地追踪环境质量参数中的最优值，是建 立环境质量参数分布模型的一个极其重要的问题。然而，环境质量参数的分布在不同的环 境下，呈现出不同的特点。通常的情况，可以采用梯度的方法控制多机器人系统追踪环境质 量参数的最优值，从而建立合适的环境质量参数分布模型。然而，当前控制器的更新方式是 实时采样，这样在每一时刻，控制器都需要更新，消耗了机器人很多的能量，导致机器人的 持续工作时间较短，无法得到全局环境质量参数分布信息。在这一背景下，本发明弥补了现 有技术的不足。
【发明内容】
[0003] 本发明的目标是针对现有技术的不足之处，提供了一种有效地环境质量参数监测 方法，使得多机器人系统能够长时间工作，节省能量。首先采用径向基函数网络建立环境质 量参数模型，对于每一个机器人，在每一时刻，都可以使用自己和他的邻居机器人通过网络 传输过来的新的质量参数数据来更新建立的环境质量参数模型；其次，在环境质量参数模 型的基础上，可以获得环境质量参数在机器人位置上的梯度信息，用来给出机器人运动的 参考方向；然后，建立机器人控制器触发规则，通过度量机器人测量误差和状态的比例关 系，当误差和状态的比例关系达到阈值后，控制输入更新，否则保持不变；最后，采用有限 时间控制器，控制多机器人系统向环境质量参数最大值的方向运动。本发明弥补了传统控 制的不足，设计的基于事件驱动机制的有限时间多机器人合作控制方法，在保证多机器人 快速追踪环境质量参数最优值和保持群体结构稳定的同时，可以节省控制器更新的能量。 本发明采用的控制方法可以有效地保证多机器人更好地监测环境质量参数，从而更准确地 建立具有全局特征的环境质量参数模型。
[0004] 对于第i个机器人（其中= l，2，...，n，n是机器人的数量），本发明方法的步 骤包括：
[0005] 第一步：计算机器人的通信拓扑参数，具体步骤如下：
[0006] a)建立机器人群体的比邻矩阵A = [aij]。如果第i个机器人能够和第j个机器 人通信，则 a。= 1，否则，a U= 0, i = 1，2,…，n，j = 1，2,…，η。
[0007] b)建立机器人群体的拉普拉斯矩阵L(A) = [Iij], i = 1，2, · · ·，n，j = 1，2, · · ·， η。其中：
【主权项】
1. 一种基于事件驱动机制的有限时间多机器人合作控制方法，其特征在于，该方法具 体包括以下步骤： 第一步：计算机器人的通信拓扑参数，具体步骤如下： a) 建立机器人群体的比邻矩阵A = [%];如果第i个机器人能够和第j个机器人通 信，则 a。= 1，否贝lj，a U= 0, i = 1，2，? ? ?，n，j = 1，2，? ? ?，n ; b) 建立机器人群体的拉普拉斯矩阵L〇V) = [Iij], i = 1，2，. . .，n, j = 1，2，. . .，n ; 其中：
c) 设定一个虚拟领导者，即虚拟机器人，具有位置X(l(t)和速度Vtl(t);虚拟领导者的所 有计算在某个实体机器人上完成；如果虚拟领导者能够和第i个机器人通信，则a i(l= 1 ;否 贝 lj，ai0= 0，i = 1，2，...，n; d) 建立矩阵 M = L(A)+diag{a1(l，? ? ?，an(l}，其中 diag{a1(l，? ? ?，an(l}是对角矩阵；令 if1 是矩阵M的逆矩阵，求得W1的全部特征值，并让v _是矩阵IT1的最大特征值； 第二步：采用径向基函数网络建立环境质量参数模型，具体步骤如下： a、 对于第i个机器人的环境质量参数模型，即径向基函数网络如（2)式所示；
其中：a kk是径向基函数的权重；m是径向基函数的个数；X是机器人的位置；f i (X)表 示在机器人位置X，径向基函数网络输出的环境质量参数预测值；Pkk(X)是第kk个径向基函 数，具体如（3)式所示；
其中：Y是归一化常数；Ukk是径向基函数中心；〇 kk是径向基函数的宽度；eXp(_)是 指数函数；I I ? I I表示2范数； b、 第i个机器人的环境质量参数模型中径向基函数的权重a kk，kk = 1，2，. . .，m，根 据⑷式更新；
其中：min表示取最小值；I ? I表示绝对值；如果第j个机器人能和第i个机器人通信， 可以将第j个机器人的位置Xj和环境实际质量参数数值z (Xp，发送给第i个机器人；& (Xj) 表示第i个机器人的环境质量参数模型对第j个机器人的位置Xj上的环境质量参数预测 值； 第三步：基于环境质量参数模型，获得机器人在该位置上的质量参数梯度信息，从而求 得该机器人在该位置上的参考速度；
其中：A是一个调节参数，根据机器人的最大速度设定；负表示第i个机器人在位置 Xjt的参考速度； 第四步：建立事件驱动规则，即给出测量误差和系统状态之间的比例关系；
误差；e/x(t) = -而⑷表示第i个机器人在时间t时的位置测量误差； 叉^)是第1个机器人在时间七的位置；而化）表示第1个机器人在采样时亥|」4 的位置；==- ek.)-叫()6如:表不第i个机器人的总速度测量误 差；e,:v(t) = -扔⑷表示第i个机器人在时间t时的速度测量误差；Vi (t) 是第i个机器人在时间t的速度；％ 表不第i个机器人在米样时刻4的速 度；e. 吻⑴表示虚拟领导者的位置误差内⑴是虚拟领导者在时 间t的位置；2??)表示虚拟领导者在采样时刻fs的位置；e,:0u = v0(fi) - V0⑷ 表示虚拟领导者的速度误差；V(1(t)是虚拟领导者在时间t的速度；v0(〇表示
第五步：根据下述条件，计算第i个机器人的控制输入，具体步骤如下： a、对于时间5 = 0, 1,2...，4是初始时刻；如果事件驱动规则（6)不
其中：sig(r)p= sign(r) |r| p，sign( ?)是符号函数，r 是实数；O < p < I ;a\(g)是 第i个机器人在采样时刻g的位置；巧^)是第j个机器人在采样时刻 < 的位置，并将该 位置值发给第i个机器人；是第i个机器人在采样时刻 < 的速度；％ 是第j个 机器人在采样时刻 < 的速度，并将该速度值发给第i个机器人；2??)是虚拟领导者在采 样时刻4的位置；1??;)是虚拟领导者在采样时刻4的速度，并将该速度和位置值发给第 i个机器人；1^是给定的常数，i = 1，2，. . .，n，并且hQ= 0 ; b、对于时间* G的，^+1；)，如果事件驱动规则（6)满足，那么一个新的时间区间被设 定，即K+1，4+2)，并且当前时间f=C+1，第i个机器人的控制输入则用4+1代替⑵式 中的匕得到； 第六步：虚拟领导者的速度更新和位置更新：
第七步：如果终止条件满足，例如：给定的最大搜索时间已经达到，则第i个机器人停 止运行，并将它的环境模型fi(x)输出；如果终止条件没有满足，则返回第一步继续执行。
【专利摘要】本发明涉及一种基于事件驱动机制的有限时间多机器人合作控制方法。本发明首先采用径向基函数网络建立环境质量参数模型，其次，在环境质量参数模型的基础上，可以获得环境质量参数在机器人位置上的梯度信息,然后，建立机器人控制器事件触发规则,通过度量机器人测量误差和状态的比例关系，当误差和状态的比例关系达到阈值后，控制输入更新，否则保持不变；最后,采用有限时间控制器,控制多机器人系统向环境质量参数最大值的方向运动。本发明在保证多机器人快速追踪环境质量参数最优值和保持群体结构稳定的同时，可以节省控制器更新的能量。
【IPC分类】B25J13-00
【公开号】CN104816305
【申请号】CN201510163557
【发明人】吕强, 张皓洁, 刘士荣, 谢小高
【申请人】杭州电子科技大学
【公开日】2015年8月5日
【申请日】2015年4月8日