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机器人网络三维对称编队分散算法:一种收缩理论方法

系统与控制 2016-11-17 v1 多智能体系统 机器人学

摘要

本文提出了用于多机器人三维编队控制的分散算法。具体而言,我们利用循环追踪的数学性质以及收缩与部分收缩理论的结果,设计确保全局收敛到对称编队的分散控制算法。我们首先考虑正多边形编队作为基础情形,然后将结果扩展到约翰逊固体及其他多边形网格编队。算法进一步增强以控制编队尺寸并避免编队中与其他机器人的碰撞。在有界加性扰动存在下评估算法的鲁棒性,并量化其对编队质量的影响。最后,我们提出一种用于将控制律嵌入复杂动力系统(本例中为四旋翼飞行器)的通用方法,并通过仿真及四旋翼机队实验验证该途径。

关键词

引用

@article{arxiv.1511.02547,
  title  = {Decentralized Algorithms for 3D Symmetric Formations in Robotic Networks: a Contraction Theory Approach},
  author = {Sumeet Singh and Edward Schmerling and Marco Pavone},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1511.02547},
  year   = {2016}
}

备注

Submitted to IEEE Transactions in Robotics