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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：该发明公开了一种面向复杂环境的多异构机器人视觉伺服队形变换方法，本发明面向复杂环境的多异构机器人视觉伺服队形变换方法，首先借助视觉传感器获取地面机器人位姿，对无人机和地面机器人分别设计伺服控制算法和编队算法，完成无人机跟踪和地面多移动机器人编队；其次通过视觉传感器对异构多机器人系统运行环境进行建模；针对复杂环境中的避障，实现狭窄区域下的编队队形变换策略；构建基础编队队形库，基于编队变换时间、队形差异以及安全系数设计编队变换评价函数；针对实际情形，从无变换操作、编队收缩和编队切换中选取最符合当前环境约束与预期任务要求的编队队形，并应用伺服和编队算法实现相关操作，完成预期任务并安全通过障碍地形。

主权项：1.一种面向复杂环境的多异构机器人视觉伺服队形变换方法，该方法包括：1、构建基本队形库，完成各基本编队队形基本信息配置；基本队形库构建规则如下：L＝{Γ1,Γ2,…,Γi,…,ΓN}其中，L表示基本队形库；Γi表示第i个基本队形信息，具体内容如下：Γi＝{Dix,Diy,dsafe,dwidth,dlength,ni}其中，Dix表示第i个基本队形的X轴期望距离矩阵，Diy表示第i个基本队形的Y轴期望距离矩阵；dsafe表示机器人间的安全距离，dwid表示第i个基本队形的宽度，dlen表示第i个基本队形的长度，ni表示第i个基本队形包含的机器人数量；2、指定初始编队队形，给定任务目标；2.1、设计编队控制律F1和跟踪控制律F2，完成无人机的视觉伺服跟踪；通过搭载在无人机的视觉相机获取地面编队的中心位姿信息，传回上位机，基于伺服跟踪控制算法计算无人机期望速度信号；再传回四旋翼板载控制器，将期望速度信号转换为飞控接收信号，控制无人机运动到编队中心的上空；2.2、通过基于辅助标签的视觉算法解算地面机器人的相对位姿，传回上位机并计算各地面移动机器人的期望运动速度，通过蓝牙传送到各地面移动机器人终端，实现期望编队形状；3、异构多机器人系统感知周围环境，检测机器人集群路径内环境约束；4、计算编队变换系数，如下式： 其中，γ表示编队的变换系数；Dform表示当前多机器人编队的宽度；Dc表示复杂地形可通过的最大安全宽度；根据变换系数大小选择对应操作： 根据变换系数判断是否不需变换即可通过当前狭窄地形，如果γ小于等于1，则表明地形安全宽度大于当前编队宽度，不需要任何队形变换操作即可通过；如果γ大于1，则表明地形安全宽度小于当前编队宽度，即继续保持原队形无法通过当前环境，转到步骤5；5、编队变换；5.1、首先判断当前编队的基本队形能否穿越地形，如果基本队形满足安全约束，转到步骤5.2；若不能满足安全约束，则只能进行编队切换；编队切换评价函数f如下：f＝ktft+kffdf+ksfs其中，kt、kf、e表示的权重系数；f表示编队队形变换策略评价函数；ft表示编队变换所需要的时间；fdf表示当前队形与期望队形的差异；fs表示安全系数，用以衡量期望队形的安全程度；ft的计算方式如下： 其中，ta表示编队变换的开始时刻；tb表示编队变换的结束时刻；实际中可通过测量的方式获取不同队形间切换所需时间；fdf的计算方式如下： 其中，Ddx表示期望编队队形的X轴信息；Ddy表示期望编队队形的Y轴信息；Dcx表示当前编队队形的X轴信息；Dcy表示当前编队队形的Y轴信息；fs的计算方式如下： 其中，α表示编队宽度的权重系数；β表示编队长度的权重系数；fx表示编队宽度；fy表示编队长度；在所有其他编队中选取评价函数最小的作为被切换编队队形，转到步骤5.3；5.2、若当前编队的最小队形可安全通过当前区域，那么对编队收缩操作，根据经验选取最佳收缩变换系数γ*，当步骤4中的编队变换系数满足γ≥γ*时，直接进行切换操作，计算步骤如5.1所示，得出最佳切换编队队形，并转到步骤5.3；当γ满足1＜γ＜γ*时，考虑编队队形的收缩操作；选取1γ为队形收缩系数，确定收缩后的编队形状；为弥补人为设置最佳收缩变换系数带来的不足，也即确保真正实现更优的编队变换操作，计算收缩评价函数，并在可收缩情况下计算选取编队切换操作的评价函数；通过比较收缩和切换评价函数的值，最终确定出优化过的期望编队队形，转到步骤5.3；5.3、将期望编队队形设置为步骤5.1或5.2中通过编队变换策略选取的优化队形，然后根据给定的控制方法，确保多机器人系统完成编队变换操作；6、保持切换后编队，通过当前狭窄区域；然后转到步骤2，检测机器人周围环境约束，再重复步骤3、4、5。

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百度查询： 电子科技大学 一种面向复杂环境的多异构机器人视觉伺服队形变换方法