本文選題：二階一致性 + 分布式協作�。� 參考：《蘭州交通大學》2016年碩士論文

【摘要】：多仿生機器魚合作控制問題是多機器人系統領域的主要研究方向之一,其特點是多機器魚之間通過合作,完成單個機器魚無法完成的復雜任務,在軍事偵查、水環境監測、海上救援等領域均具有廣泛的應用前景。本文主要針對多機器魚分布式編隊控制問題進行研究,主要內容包括:1.給出了一種多機器魚編隊分布式控制算法。所提方法采用分層式結構。首先,各機器魚利用二階一致性算法實現對其鄰居位置和速度信息的估計,確定下一時刻的期望位姿和速度,并給出了基于局部信息的編隊形成和保持條件;其次,設計了各機器魚的模糊控制器,使之能夠精確跟蹤期望位姿。試驗結果表明,所提算法能夠克服水環境的不確定性因素,實現編隊的形成和保持;2.給出了一種個體間能夠實現避碰的多仿生機器魚分布式編隊控制算法。其中,在上位機信息融合模塊,通過在二階一致性算法中增加勢能函數項,實現個體之間的碰撞避免;在機器魚行為控制層,設計了各仿生機器魚的中樞模式發生器CPG(Central Pattern Generator),將機器魚動力學系統的控制模型轉換為對單個機器魚擺幅和相位差變量的控制,實現了多機器魚編隊的精確控制。實驗結果驗證了其有效性。3.搭建了一個多仿生機器魚分布式協作控制平臺。通過功能的模塊化設計,將上位機功能模塊下移到機器魚控制系統中,實現了各機器魚基于任務進行自主游動,上位機全局監測的分布式框架體系;通過引入GPS/北斗衛星導航系統,以及開發機器魚之間的信息傳輸方式,構建了基于仿生機器魚的分層分布式網絡系統,為多機器魚系統的工業應用奠定了基礎。
[Abstract]:The cooperative control problem of multi-bionic robot fish is one of the main research directions in the field of multi-robot system. Its characteristic is that the multi-robot fish can accomplish complex tasks which can not be accomplished by a single robot fish through cooperation, in military reconnaissance, water environment monitoring. Rescue at sea and other fields have a wide range of application prospects. In this paper, the distributed formation control problem of multi-robot fish is studied, the main contents include: 1. A distributed control algorithm for multi-machine fish formation is presented. The proposed method adopts a layered structure. Firstly, each robot fish uses the second-order consistency algorithm to estimate the location and velocity information of its neighbors, determines the expected pose and velocity at the next moment, and gives the formation and maintenance conditions based on local information. The fuzzy controller of each robot fish is designed to track the desired position and pose accurately. The experimental results show that the proposed algorithm can overcome the uncertainty of water environment and realize formation and maintenance of formation. This paper presents a distributed formation control algorithm for multi-bionic robotic fish which can avoid collision between individuals. In the information fusion module of the upper computer, the potential energy function is added to the second-order consistency algorithm to avoid collision between individuals, and in the robot fish behavior control layer, The central pattern generator of each bionic robot fish, CPGN Central pattern Generator, is designed. The control model of the robotic fish dynamics system is transformed into the control of single robot fish swing and phase difference variables, and the precise control of multi-robot fish formation is realized. The experimental results show that it is effective. A multi-bionic robot fish distributed cooperative control platform is built. Through the modular design of the function, the function module of the upper computer is moved down to the robot fish control system, and the distributed framework of autonomous swimming based on task and global monitoring of the upper computer is realized. By introducing GPS / Beidou satellite navigation system and developing information transmission mode between robot fish, a hierarchical distributed network system based on bionic robot fish is constructed, which lays a foundation for the industrial application of multi-robot fish system.
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP242

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本文編號：2019503