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多機(jī)器人協(xié)同控制技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787122469793
- 條形碼：9787122469793 ; 978-7-122-46979-3
- 裝幀：平裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
多機(jī)器人協(xié)同控制技術(shù) 內(nèi)容簡介
本書是山東大學(xué)機(jī)器人研究中心在多機(jī)器人領(lǐng)域及以多機(jī)器人技術(shù)為基本支撐的移動式模塊化機(jī)器人領(lǐng)域多年研究成果的總結(jié)，系統(tǒng)介紹了多機(jī)器人系統(tǒng)和移動式模塊化機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)。主要內(nèi)容包括：多機(jī)器人協(xié)同定位感知、協(xié)同通信、協(xié)同運(yùn)動控制、協(xié)同導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)；移動式模塊化機(jī)器人的模型構(gòu)建；模塊化可重構(gòu)機(jī)器人變構(gòu)決策優(yōu)化技術(shù)；模塊化機(jī)器人并行變構(gòu)*優(yōu)軌跡規(guī)劃技術(shù)；模塊化機(jī)器人動態(tài)環(huán)境實時*優(yōu)路徑規(guī)劃技術(shù)；分布式并行變構(gòu)控制技術(shù)。本書可供從事多機(jī)器人集群系統(tǒng)、模塊化可重構(gòu)機(jī)器人研究的科研技術(shù)人員參考，也可供高等院校機(jī)器人、自動控制等相關(guān)專業(yè)的師生閱讀。
多機(jī)器人協(xié)同控制技術(shù)多機(jī)器人協(xié)同控制技術(shù) 前言
集群行為是自然界中*常見的生物行為之一，大量的個體通過集群行為可產(chǎn)生強(qiáng)大的種群效能。對機(jī)器人領(lǐng)域而言，相較于單體機(jī)器人，多機(jī)器人系統(tǒng)能夠決策調(diào)度任務(wù)并“分而治之”，各機(jī)器人協(xié)同執(zhí)行子任務(wù)，可增加系統(tǒng)冗余度、增強(qiáng)擴(kuò)展性，提高任務(wù)執(zhí)行效率。多機(jī)器人協(xié)同運(yùn)動作為機(jī)器人領(lǐng)域新的研究方向，逐漸引起國內(nèi)外的關(guān)注。隨著機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展，作業(yè)層次不斷深化，機(jī)器人所處的環(huán)境逐漸復(fù)雜，任務(wù)類型逐漸多樣，單一形制的機(jī)器人平臺難以滿足多樣的環(huán)境和任務(wù)需求，以多機(jī)器人技術(shù)為基本支撐的變構(gòu)型機(jī)器人應(yīng)運(yùn)而生，可根據(jù)所處環(huán)境和設(shè)定任務(wù)要求改變形狀尺寸或結(jié)構(gòu)拓?fù)洌瑢崿F(xiàn)自身構(gòu)型和環(huán)境任務(wù)的*優(yōu)匹配。
自2018年起，在多項國防項目的支持下，山東大學(xué)組成研究團(tuán)隊，研制了多款不同自重載重等級、不同驅(qū)動機(jī)構(gòu)形制的電驅(qū)動四輪移動平臺，開展了多機(jī)器人協(xié)同定位、導(dǎo)航、建圖、編隊控制等研究，以及移動式可重構(gòu)模塊化機(jī)器人自主*優(yōu)變構(gòu)、組合體協(xié)同運(yùn)動控制、組合體越障控制等技術(shù)攻關(guān)，積累了豐富的理論、方法和技術(shù)手段。本書以山東大學(xué)機(jī)器人研究中心多年研究成果為核心，詳細(xì)闡述了多機(jī)器人協(xié)同定位感知、協(xié)同通信、協(xié)同運(yùn)動控制、協(xié)同導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)，移動式模塊化機(jī)器人模型構(gòu)建，模塊化可重構(gòu)機(jī)器人變構(gòu)決策優(yōu)化，模塊化機(jī)器人并行變構(gòu)*優(yōu)軌跡規(guī)劃，模塊化機(jī)器人動態(tài)環(huán)境實時*優(yōu)路徑規(guī)劃，分布式并行變構(gòu)控制等方面的內(nèi)容，建立了多機(jī)器人協(xié)同控制與移動式模塊化可重構(gòu)機(jī)器人基礎(chǔ)理論體系。全書內(nèi)容分述如下。
多機(jī)器人協(xié)同控制技術(shù) 目錄
第1章 緒論 001
1.1 多機(jī)器人協(xié)同定位發(fā)展現(xiàn)狀 004
1.2 多機(jī)器人協(xié)同通信發(fā)展現(xiàn)狀 006
1.3 移動機(jī)器人環(huán)境感知與自主探索發(fā)展現(xiàn)狀 007
1.4 移動機(jī)器人軌跡跟蹤控制技術(shù) 008
1.5 移動機(jī)器人分布式控制技術(shù) 010
1.6 模塊化機(jī)器人國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀 011
參考文獻(xiàn) 017
第2章 多機(jī)器人協(xié)同通信與定位技術(shù) 023
2.1 概述 023
2.2 多機(jī)器人協(xié)同通信技術(shù) 024
2.2.1 基于TCP/IP 協(xié)議的多機(jī)器人協(xié)同通信 027
2.2.2 基于UDP 協(xié)議的多機(jī)器人協(xié)同通信 029
2.2.3 基于ICMP 協(xié)議的多機(jī)器人協(xié)同通信 030
2.2.4 基于ROS 的多機(jī)器人協(xié)同通信 032
2.2.5 復(fù)雜場景下的協(xié)同通信 036
2.3 定位感知技術(shù) 037
2.3.1 絕對式定位感知技術(shù) 037
2.3.2 相對式定位感知技術(shù) 045
2.4 基于濾波的多機(jī)器人定位感知算法 052
2.4.1 卡爾曼濾波算法 052
2.4.2 粒子濾波算法 053
2.5 基于優(yōu)化的多機(jī)器人定位感知算法 054
2.5.1 滾動時域法 054
2.5.2 粒子群優(yōu)化法 056
2.5.3 梯度下降法 057
2.6 基于分布式擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的相對位姿優(yōu)化估算 058
2.6.1 多平臺擴(kuò)展卡爾曼算法集中建模 059
2.6.2 分布式擴(kuò)展卡爾曼濾波耦合 061
2.6.3 分布式濾波系統(tǒng)自適應(yīng)誤差優(yōu)化 065
2.7 多機(jī)器人相對位姿估計方法與協(xié)同定位方法 066
2.7.1 初始相對位姿估計解算 066
2.7.2 基于定位置信度的傳感器信息融合 070
2.7.3 基于擴(kuò)展容積卡爾曼濾波的協(xié)同定位 072
2.7.4 仿真與物理平臺實驗 073
參考文獻(xiàn) 080
第3章 多機(jī)器人協(xié)同導(dǎo)航與自主探索技術(shù) 081
3.1 概述 081
3.2 多機(jī)器人協(xié)同導(dǎo)航技術(shù) 082
3.2.1 傳感器技術(shù)在多機(jī)器人導(dǎo)航中的應(yīng)用 082
3.2.2 多機(jī)器人導(dǎo)航控制策略概述 084
3.3 多機(jī)器人導(dǎo)航中的路徑規(guī)劃算法 087
3.3.1 常見的全局路徑規(guī)劃算法 087
3.3.2 常見的局部路徑規(guī)劃算法 091
3.3.3 多機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展趨勢 093
3.4 基于多線激光雷達(dá)的透明障礙物識別與重建方法 094
3.4.1 基于反射強(qiáng)度特征和局部結(jié)構(gòu)特征的透明障礙物識別方法 094
3.4.2 基于環(huán)境信息的透明障礙物重建方法 103
3.5 透明障礙物環(huán)境地圖構(gòu)建方法 106
3.5.1 基于對稱特征的反射錯誤點識別與修正方法 106
3.5.2 透明障礙物場景優(yōu)化SLAM 方法 112
3.6 透明障礙物環(huán)境下機(jī)器人自主探索策略 114
3.6.1 基于雙RRT 的局部探索 115
3.6.2 目標(biāo)點評估模型 120
3.6.3 基于拓?fù)渎窂綀D的全局調(diào)整 122
3.6.4 透明障礙物環(huán)境探索優(yōu)化策略 122
3.7 綜合實驗驗證與分析 123
3.7.1 實驗平臺 123
3.7.2 實驗驗證 124
3.7.3 結(jié)果分析 127
參考文獻(xiàn) 128
第4章 多機(jī)器人編隊協(xié)同運(yùn)動控制 129
4.1 概述 129
4.2 多機(jī)器人協(xié)同運(yùn)動建模 129
4.3 協(xié)同跟隨控制器 130
4.4 *優(yōu)控制參數(shù)選取 132
4.4.1 遺傳算法 132
4.4.2 種群初始化 132
4.4.3 適應(yīng)度函數(shù) 133
4.4.4 精英選擇 133
4.4.5 交叉和突變 134
4.5 多機(jī)器人編隊協(xié)同運(yùn)動策略 135
4.5.1 編隊控制相關(guān)方法 135
4.5.2 基于行為法 141
4.5.3 系列優(yōu)化方法 143
4.5.4 圖論概念 149
4.5.5 隊形結(jié)構(gòu)描述 150
4.5.6 聚合靠攏 151
4.5.7 分散隊形變換 152
4.5.8 協(xié)同隊形控制流程 154
4.6 分布式多機(jī)器人編隊控制策略 155
4.6.1 多機(jī)器人系統(tǒng)圖論及編隊模型 155
4.6.2 領(lǐng)航者機(jī)器人路徑生成 156
4.6.3 編隊控制律分析 158
4.6.4 編隊形成仿真實驗 159
4.7 基于改進(jìn)APF 的多機(jī)器人系統(tǒng)分布式避障算法 160
4.8 多機(jī)器人行為決策設(shè)計 162
4.8.1 行為加權(quán)融合方法 162
4.8.2 避障與隊形切換仿真實驗 163
參考文獻(xiàn) 164
第5章 機(jī)器人戶外復(fù)雜環(huán)境感知與地圖構(gòu)建 166
5.1 概述 166
5.1.1 感知定位與建圖方法 167
5.1.2 基于因子圖優(yōu)化的狀態(tài)估計方法 167
5.1.3 傳感器因子節(jié)點構(gòu)建方法 168
5.1.4 多因子圖優(yōu)化設(shè)計 174
5.1.5 基于SegNet 的動態(tài)環(huán)境建圖方法 177
5.2 機(jī)器人戶外環(huán)境感知與規(guī)劃方法實驗分析 183
5.2.1 系統(tǒng)硬件選型設(shè)計 184
5.2.2 仿真平臺搭建 186
5.2.3 仿真實驗 188
5.2.4 樣機(jī)實驗分析 192
參考文獻(xiàn) 198
第6章 機(jī)器人起伏地形軌跡規(guī)劃與跟蹤控制 199
6.1 概述 199
6.1.1 規(guī)劃問題描述與RRT??算法 200
6.1.2 RRT??算法改進(jìn) 201
6.2 面向崎嶇地形的路徑規(guī)劃方法 204
6.2.1 基于A??算法的2.5D 路徑規(guī)劃方法 204
6.2.2 基于非線性模型預(yù)測控制算法的2.5D 軌跡跟蹤控制方法 207
6.3 起伏地形軌跡跟蹤算法研究與方法設(shè)計 212
6.3.1 起伏地形機(jī)器人姿態(tài)誤差補(bǔ)償控制問題分析 212
6.3.2 基于模型預(yù)測控制的機(jī)器人軌跡跟蹤方法 214
6.3.3 基于反饋控制的機(jī)器人姿態(tài)角誤差動態(tài)補(bǔ)償方法 218
6.3.4 避障規(guī)劃算法研究與方法設(shè)計 221
6.4 多輪移動機(jī)器人多輪分布式協(xié)同控制方法 228
6.4.1 分布式協(xié)同控制算法研究與方法設(shè)計 228
6.4.2 基于擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的未知擾動補(bǔ)償控制方法 236
6.5 輪式移動機(jī)器人運(yùn)動控制系統(tǒng)實驗驗證 240
6.5.1 仿真實驗 240
6.5.2 樣機(jī)實驗 253
參考文獻(xiàn) 259
第7章 組合體越障規(guī)劃與構(gòu)型分析 261
7.1 概述 261
7.2 崎嶇地形建模與越障路徑規(guī)劃 262
7.2.1 基于可變構(gòu)模塊化機(jī)器人越障特征的幾何通過性與地形 262
7.2.2 地形語義分割 268
7.2.3 語義地圖與柵格地圖結(jié)合的越障路徑規(guī)劃方法 270
7.3 地形與負(fù)載約束下的越障能耗與時間*優(yōu)構(gòu)型生成方法 273
7.3.1 越障構(gòu)型規(guī)劃問題建模 273
7.3.2 基于遺傳算法的構(gòu)型規(guī)劃求解 276
7.3.3 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)型規(guī)劃 283
參考文獻(xiàn) 287
第8章 模塊化可重構(gòu)機(jī)器人*優(yōu)變構(gòu)決策與規(guī)劃 288
8.1 概述 288
8.2 多目標(biāo)變構(gòu)決策層次優(yōu)化 290
8.2.1 模塊化機(jī)器人平面構(gòu)型表達(dá) 290
8.2.2 *大公共子構(gòu)型匹配 291
8.2.3 組元拆分樹結(jié)構(gòu)啟發(fā)式搜索 293
8.2.4 變構(gòu)移動距離估計 297
8.2.5 帕累托*優(yōu)性證明 298
8.2.6 時間復(fù)雜度 300
8.3 大規(guī)模組合體的分組變構(gòu)優(yōu)化策略 302
8.4 模塊化機(jī)器人并行變構(gòu)*優(yōu)軌跡規(guī)劃技術(shù) 302
8.4.1 構(gòu)建*優(yōu)執(zhí)行路徑 305
8.4.2 并行變構(gòu)運(yùn)動的路徑-時間維映射 305
8.4.3 運(yùn)動約束下分段平滑時刻表模型 308
8.4.4 啟發(fā)式偏移粒子群算法的時刻表優(yōu)化器 310
8.5 仿真與物理平臺實驗 312
8.5.1 *優(yōu)變構(gòu)規(guī)劃仿真與分析 312
8.5.2 面向大量模塊的分組變構(gòu)規(guī)劃仿真與分析 314
8.5.3 模型仿真與結(jié)果分析 316
8.5.4 算法性能仿真 316
8.5.5 對比仿真 317
8.5.6 物理平臺對比實驗 319
參考文獻(xiàn) 322
第9章 模塊化機(jī)器人變構(gòu)實時路徑規(guī)劃與并行控制 325
9.1 概述 325
9.2 變構(gòu)實時路徑規(guī)劃 326
9.2.1 高實時性去中心化全地圖隨機(jī)樹 326
9.2.2 回環(huán)分支迭代的實時路徑優(yōu)化 328
9.2.3 動態(tài)環(huán)境快速響應(yīng)機(jī)制 333
9.2.4 概率完備性 337
9.3 包圍逃逸 338
9.4 分布式并行變構(gòu)控制技術(shù) 339
9.4.1 本地共識的異形組元分布式軌跡跟蹤控制 341
9.4.2 分布式控制器的遞歸可行性與漸近穩(wěn)定性 348
9.5 仿真與物理平臺實驗 349
9.5.1 模型仿真與結(jié)果分析 349
9.5.2 物理平臺對比實驗 355
9.5.3 組合體變構(gòu)對比測試 357
9.5.4 組合體連續(xù)變構(gòu) 358
參考文獻(xiàn) 360
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多機(jī)器人協(xié)同控制技術(shù) 作者簡介
周樂來，男，工學(xué)博士，山東大學(xué)破格教授，博導(dǎo)，山東省杰出青年基金獲得者，特種機(jī)器人重點實驗室副主任，山東大學(xué)機(jī)器人研究中心副主任。兼任中國自動化學(xué)會共融機(jī)器人專委會委員，中國自動化學(xué)會智能制造系統(tǒng)專委會委員，無人系統(tǒng)技術(shù)期刊青年編委。從丹麥奧爾堡大學(xué)（Aalborg University）獲得博士學(xué)位，美國加州大學(xué)伯克利分校（University of California, Berkeley）訪問學(xué)者。承擔(dān)國家項目9項，省項目2項，包括國家重點研發(fā)計劃課題、國家自然科學(xué)基金項目、國防類項目等，總研究經(jīng)費2300萬元。作為一作或通訊作者，在國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)刊物發(fā)表近60篇學(xué)術(shù)論文，其中近五年發(fā)表SCI收錄論文28篇，EI收錄論文13篇。發(fā)表在國際刊物IEEE TIE（IF：7.515）上的3篇代表作為本領(lǐng)域的中科院一區(qū)Top論文，具有較高的影響力。申請國家發(fā)明專利20項，授權(quán)國家發(fā)明專利16項（其中國際發(fā)明專利1項），學(xué)術(shù)水平高，影響力大。主要從事四足仿生機(jī)器人、人機(jī)交互、輕型機(jī)械臂優(yōu)化設(shè)計、機(jī)器人運(yùn)動學(xué)、動力學(xué)優(yōu)化、變剛度驅(qū)動器等方面的研究工作。近年來承擔(dān)的課題包括“人體碰撞安全評估系統(tǒng)研制”“基于旋量理論的變剛度柔順機(jī)械臂建模方法研究”“面向裝配作業(yè)的人機(jī)協(xié)作型雙臂七自由度機(jī)器人的開發(fā)”等。取得了多項標(biāo)志性交叉研究成果，開發(fā)了基于慣導(dǎo)的人機(jī)交互位置姿態(tài)信息監(jiān)測系統(tǒng)，提高了人機(jī)交互協(xié)作的便利性和精度，該成果已經(jīng)在中國機(jī)器人上市公司——新松機(jī)器人公司進(jìn)行了實際應(yīng)用。
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