可扩展约束下非完整移动机器人的低复杂度协同负载运输
机器人学
2025-02-20 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
协同运输是物流信息物理系统（CPS）的关键环节，通常采用分布式控制和基于优化的方法来解决。分布式控制方法耗时较少，但难以处理并扩展至多重约束。相反，基于优化的方法能有效处理约束，但通常是集中式的、耗时的，因此不易扩展至大量机器人。为克服两者的缺点，我们通过改进传统编队控制，提出了一种面向非完整移动机器人的新型协同运输方法，该方法具有分布式、低时间复杂度且适应可扩展约束的特点。所提出的基于控制的方法在缆索悬挂负载上进行了验证，并分为两部分，包括机器人轨迹生成和轨迹跟踪。与多数耗时的轨迹生成方法不同，我们的方法仅需常数时间复杂度即可生成轨迹，无需全局地图。在轨迹跟踪方面，我们的基于控制的方法不仅能像基于优化的方法那样轻松扩展至多重约束，还将其时间复杂度从多项式级降低至线性级。仿真与实验验证了我们方法的可行性。
引用
@article{arxiv.2502.13366,
title = {Low-Complexity Cooperative Payload Transportation for Nonholonomic Mobile Robots Under Scalable Constraints},
author = {Renhe Guan and Yuanzhe Wang and Tao Liu and Yan Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.13366},
year = {2025}
}