(1.29)--7.4 多机器人编队控制（2）.pptVIP

*多机器人编队控制的研究在深度和广度上还在继续发展中。一方面,考虑多机器人系统拥有更加复杂的感知和行为,例如从复杂的环境约束,到机器人系统的高阶动力学,再到通信带宽限制和量化的通信、感知等;另一方面,多机器人体编队控制的研究更关注于形形色色的实际机器人系统,例如多微型卫星编队、多飞行器编队、多水下机器人编队、多平面移动机器人编队以及多Lagrangian系统等应用。7.4多机器人编队控制*多机器人编队控制相关问题的理论研究取得了丰硕的成果,但相比而言,多机器人系统的实际应用尚有所欠缺,即多机器人编队控制相关问题的理论和应用的差距还较大。例如,多机器人编队控制相关问题的研究通常只考虑二维平面上具有相同线性动力学的点智能体,且具有较为理想的感知、通信能力,但实际的多机器人系统通常工作在三维空间,具有受限的感知、通信能力,具有强非线性动力学模型,部分现有的研究工具和方法并不能直接扩展应用于实际多机器人系统。7.4多机器人编队控制*多机器人编队控制相关问题的研究中几个主要的有待解决的问题如下：（1）三维空间编队控制问题现有编队控制通常将机器人体看作点智能体,然后在二维平面上构建队形,较少考虑机器人在更一般的(包含3个转动和3个移动自由度的)三维空间中的编队控制。实质上,任何机器人的一般性刚体运动(包括转动和移动)均可在三维空间及其子空间上描述,因此二维平面上的编队问题只是三维空间中的一个特例。另一方面,多机器人编队的应用也不局限于二维空间,例如多航天器编队飞行、多水下机器人协作探索、飞行阵列和多飞行器合作搬运物体或者打网球等应用中,需要同时考虑多机器人系统的位置和朝向控制问题。7.4多机器人编队控制*（2）具有强非线性模型的编队控制问题实际应用中,例如机器人或飞行器的动力学一般具有复杂的非线性,难以简单地用一/二阶积分器或全局利普希茨连续的函数描述;相应地,当非线性项不精确可知时,传统的线性控制相关的方法并不能直接扩展处理具有复杂非线性动力学的多机器人系统。因此有必要借助非线性控制的工具和理论来研究一般非线性动力学的多机器人编队问题。7.4多机器人编队控制*（3）异构多机器人系统的编队控制问题现有的编队控制研究中通常考虑多机器人系统同构,即所有机器人具有相同的动力学模型;但在很多实际应用中,例如有人-无人机协同编队侦查作战任务、集群航天器系统,各机器人间的动力学具有较大差别;因此,面向实际应用,异构多机器人系统的编队控制是未来值得关注的一个方向。7.4多机器人编队控制*（4）通信、感知约束条件下的编队控制问题非理想通信条件下多机器人编队控制是挑战性问题,包括对通信节点丢失或链路损毁具有一定鲁棒性的抗损毁拓扑结构的设计,基于受限通信的编队控制律的设计,通信带宽受限或者通信量化情况下编队相关问题算法的设计,以及鲁棒可靠的编队底层通信协议的设计等。在实际应用中,一方面机器人自身携带的传感器一般都具有一定的感知局限。因此,感知约束下的编队控制问题也是多机器人系统实际应用必须解决的问题,包括感知方向约束的编队控制问题,不需要速度测量的编队控制问题,带有感知延时和噪音的编队控制问题等。7.4多机器人编队控制*（5）多机器人编队控制系统实例研究由于实验条件的限制,大多数理论和算法都只能采用仿真进行验证,而没有应用于实际的多机器人、多无人机或者多卫星系统;因此,如何根据实际的机器人系统,验证已有的理论研究成果并使得理论研究能真正服务于实际应用,是一个急待解决的重要问题。7.4多机器人编队控制*（6）与无线传感器网络等领域的结合研究.近十年来,多机器人编队控制问题得到了深入的研究并取得了丰硕的成果,其研究实质上引领了分布式的、网络化的多节点系统的研究,且可为各类群体行为,比如无线传感器网络等研究方向提供理论支撑;因此,如何将现有的编队控制相关问题的研究结合并扩展至新兴的无线传感器网络等也是一个值得关注的研究方向。7.4多机器人编队控制