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      基于拍賣算法的多機(jī)器人編隊(duì)時(shí)間優(yōu)化

      2021-02-24 10:13:20孫延標(biāo)黃潤才
      制造業(yè)自動(dòng)化 2021年12期
      關(guān)鍵詞:領(lǐng)航者跟隨者領(lǐng)航

      孫延標(biāo),黃潤才

      (上海工程技術(shù)大學(xué) 電子電氣工程學(xué)院,上海 201620)

      0 引言

      人工智能的快速發(fā)展,促進(jìn)機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)入了一個(gè)嶄新的研究領(lǐng)域,多機(jī)器人的編隊(duì)控制受到越來越多的研究者關(guān)注。人們對(duì)機(jī)器人復(fù)雜任務(wù)的完成要求越來越高,諸如營救行動(dòng)、捕捉獵物以及障礙清除等一些任務(wù)中,傳統(tǒng)的單機(jī)器人已經(jīng)滿足不了需求,多機(jī)器人編隊(duì)的引入成為了可行的途徑。文獻(xiàn)[1]提出了一種多移動(dòng)機(jī)器人編隊(duì)完成的分布式控制算法,該算法簡單易行,適合大量的機(jī)器人。按照多機(jī)器人編隊(duì)的體系結(jié)構(gòu),編隊(duì)控制主要分為集中式、分布式和分層式三種[2]。集中式是由一個(gè)主控單元控制多機(jī)器人系統(tǒng),該方法全局優(yōu)化能力較高,通常應(yīng)用在路徑規(guī)劃等方面[3],但靈活性較差。分布式則是各機(jī)器人的行為自主決定,該方法靈活可靠,在任務(wù)分配方面很廣泛的應(yīng)用[4],但全局目標(biāo)優(yōu)化能力較差。分層式是混合了集中式與分布式,機(jī)器人之間的協(xié)作性較強(qiáng),文獻(xiàn)[5]提出了一種自然啟發(fā)性的方法用于多機(jī)器人的協(xié)調(diào)合作,平衡了任務(wù)的執(zhí)行。

      常用的編隊(duì)控制方法有人工勢(shì)場(chǎng)法[6]、虛擬結(jié)構(gòu)法[7]、基于行為的方法[8]以及基于圖論的方法[9]等。文獻(xiàn)[6]采用人工勢(shì)場(chǎng)法維持多機(jī)器人的隊(duì)形并規(guī)劃各機(jī)器人的路徑,避免了各機(jī)器人之間的碰撞,實(shí)時(shí)性較強(qiáng),但當(dāng)勢(shì)力場(chǎng)較多以及零勢(shì)能點(diǎn)存在時(shí),機(jī)器人會(huì)在小范圍內(nèi)往復(fù)運(yùn)動(dòng)。文獻(xiàn)[7]將人工勢(shì)場(chǎng)法與虛擬結(jié)構(gòu)法相結(jié)合,可以有效的形成編隊(duì)隊(duì)形以及靈活的隊(duì)形變換,并且在編隊(duì)行進(jìn)過程中很好的避免碰撞障礙物,但由于嚴(yán)格的隊(duì)形約束會(huì)受到頻繁的控制指令,通信過載,增加能耗。文獻(xiàn)[8]將多機(jī)器人的編隊(duì)任務(wù)分解成不同的行為,使用零空間的矩陣?yán)碚摲椒ǜ鶕?jù)一定的優(yōu)先級(jí)融合行為形成最終的隊(duì)形,有著明確的隊(duì)形反饋,系統(tǒng)的應(yīng)變能力較強(qiáng),但由于行為融合復(fù)雜,隊(duì)形的基本行為無法明確定義,編隊(duì)控制的穩(wěn)定性難以得到保證。文獻(xiàn)[9]將編隊(duì)整體看作一個(gè)有向圖,通過距離反饋控制率設(shè)計(jì)不同的控制策略形成編隊(duì)的隊(duì)形,隊(duì)形結(jié)構(gòu)穩(wěn)定,拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)簡單明了,但對(duì)于稀疏的圖,效率較低。這些方法在編隊(duì)形成的整體時(shí)間等性能上考慮的較少,然而在一些關(guān)鍵的任務(wù)中,如圍捕獵物、營救行動(dòng)等編隊(duì)的過程中,隊(duì)形形成時(shí)間的長短,對(duì)任務(wù)的完成、能量的損耗有著重大影響,有效的縮短隊(duì)形形成時(shí)間,可以減少通信等待,快速完成相應(yīng)的任務(wù)。任務(wù)的分配在編隊(duì)控制中應(yīng)用的也非常多,合理的利用有效資源對(duì)編隊(duì)任務(wù)完成尤其重要。文獻(xiàn)[10]根據(jù)一些知識(shí)規(guī)則和策略采用合同網(wǎng)協(xié)議對(duì)各機(jī)器人任務(wù)分配,有效協(xié)調(diào)了多機(jī)器人編隊(duì)探索。文獻(xiàn)[11]將強(qiáng)化學(xué)習(xí)引入到拍賣算法中實(shí)現(xiàn)任務(wù)分配的動(dòng)態(tài)調(diào)整,完成編隊(duì)的狩獵任務(wù)。文獻(xiàn)[12]利用市場(chǎng)架構(gòu)以最大化信息收益,來提高整個(gè)團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)探索的效率。文獻(xiàn)[13]提出一種確定拍賣人與競價(jià)值的方法,優(yōu)化了多機(jī)器人的任務(wù)分配。目前,各類編隊(duì)的最優(yōu)控制有著很多的局限性,與實(shí)際還有一定的差距,如以反復(fù)迭代對(duì)路徑優(yōu)化,造成時(shí)間過長滿足不了實(shí)時(shí)的要求;長時(shí)間頻繁的數(shù)據(jù)通信對(duì)系統(tǒng)的要求偏高以及動(dòng)態(tài)環(huán)境下未知因素的欠考慮也會(huì)造成影響等。

      針對(duì)上述研究的一些不足,本文在領(lǐng)航—跟隨法的基礎(chǔ)上,對(duì)多機(jī)器人隊(duì)形的形成時(shí)間進(jìn)行了研究,融合了在多機(jī)器人系統(tǒng)中任務(wù)分配常用的拍賣算法[10~13],將編隊(duì)的整體任務(wù)分解成了各機(jī)器人對(duì)跟隨目標(biāo)的投標(biāo)競拍追蹤任務(wù)。本文將隊(duì)形的形成時(shí)間作為編隊(duì)性能的重要指標(biāo),以各機(jī)器人到達(dá)跟隨目標(biāo)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)時(shí)間作為投標(biāo)競拍的依據(jù),最終完成指定的編隊(duì)隊(duì)形。

      1 領(lǐng)航-跟隨法編隊(duì)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

      對(duì)于領(lǐng)航-跟隨法多機(jī)器人編隊(duì),一般而言,作為領(lǐng)航者機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型可以依據(jù)自身的位姿信息來確定,而對(duì)于作為跟隨者機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型則必須是依據(jù)領(lǐng)航者的位姿信息,通過與領(lǐng)航者的相對(duì)距離和相對(duì)角度來構(gòu)建自身的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型。因輪式移動(dòng)機(jī)器人的無滑動(dòng)滾動(dòng)特征決定了多機(jī)器人系統(tǒng)滿足非完整約束的條件[14],故在本文中主要以輪式的移動(dòng)機(jī)器人為研究對(duì)象,采用與文獻(xiàn)[14]相似的表示方式。

      1.1 領(lǐng)航者運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

      設(shè)移動(dòng)機(jī)器人在全局坐標(biāo)系下的位姿信息為(x,y,θ),其中,(x,y)為機(jī)器人對(duì)應(yīng)的位置坐標(biāo),θ為方向角,即機(jī)器人的線速度方向與坐標(biāo)軸x軸正方向的夾角,如圖1所示,v(t)與w(t)分別表示機(jī)器人在某一時(shí)刻t下的線速度與角速度。并且機(jī)器人的位姿信息可由向量p=(x,y,θ)T表示。

      圖1 領(lǐng)航者運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

      由圖1可知,可將領(lǐng)航者的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型表示為:

      1.2 跟隨者運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

      為了簡單方便的描述各機(jī)器人在整個(gè)編隊(duì)中的位置,將隊(duì)形中的領(lǐng)航者機(jī)器人標(biāo)記為RL,任意的跟隨者機(jī)器人標(biāo)記為RF,領(lǐng)航者期望跟隨的虛擬機(jī)器人標(biāo)記為RV,則領(lǐng)航—跟隨法編隊(duì)控制的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型如圖2所示。

      在圖2中,領(lǐng)航者機(jī)器人的線速度表示為vL,角速度表示為wL,線速度方向與坐標(biāo)軸x軸正方向的夾角表示為θL;跟隨者機(jī)器人的線速度表示為vF,角速度表示為wF,線速度方向與坐標(biāo)軸x軸正方向的夾角表示為θF[15]。將機(jī)器人兩車輪的軸心線連接的中點(diǎn)作為對(duì)象研究的參考點(diǎn),則領(lǐng)航者與跟隨者這2個(gè)機(jī)器人參考點(diǎn)之間的距離表示為lL-F,領(lǐng)航者機(jī)器人的前進(jìn)方向即線速度方向與2個(gè)機(jī)器人參考點(diǎn)連線的夾角表示為φL-F。

      圖2 領(lǐng)航—跟隨者運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

      對(duì)于一個(gè)領(lǐng)航—跟隨法的多機(jī)器人編隊(duì)系統(tǒng)來說,整個(gè)團(tuán)隊(duì)的運(yùn)動(dòng)軌跡通常是由領(lǐng)航者進(jìn)行決定的,而跟隨者到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡往往是由領(lǐng)航者期望的虛擬跟隨機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡決定的。設(shè)跟隨者與領(lǐng)航者形成最終需要達(dá)到的期望距離與角度分別為,即虛擬跟隨機(jī)器人與領(lǐng)航者機(jī)器人之間的距離與角度分別為與。虛擬跟隨機(jī)器人的位置坐標(biāo)表示為(xV,yV),線速度方向與坐標(biāo)軸x軸正方向的夾角即方向角表示為θV,虛擬跟隨機(jī)器人的位置點(diǎn)由領(lǐng)航者機(jī)器人位置點(diǎn)可得:

      跟隨者的位置點(diǎn)由領(lǐng)航者位置點(diǎn)可得:

      跟隨者的位置點(diǎn)與虛擬跟隨機(jī)器人位置點(diǎn)的誤差可表示為:

      通過旋轉(zhuǎn)矩陣,可將其旋轉(zhuǎn)變換到跟隨者機(jī)器人RF自身的坐標(biāo)系xF-yF下,則其誤差可表示為:

      將式(3)和式(4)帶入式(5)中可得:

      對(duì)式(6)的兩邊求導(dǎo)可得系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)誤差方程為:

      對(duì)于虛擬跟隨機(jī)器人的引入,將多機(jī)器人編隊(duì)的隊(duì)形保持轉(zhuǎn)換成了實(shí)際跟隨機(jī)器人追蹤虛擬跟隨機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡的控制,這種模型的建立可以描述任意多機(jī)器人編隊(duì)的隊(duì)形。

      由上述可得跟隨者的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型為:

      2 多機(jī)器人編隊(duì)的時(shí)間優(yōu)化

      多機(jī)器人協(xié)作任務(wù)經(jīng)常是要求雜亂無序的各機(jī)器人以最快的時(shí)間到達(dá)指定的地點(diǎn),形成需要的編隊(duì)隊(duì)形完成系統(tǒng)設(shè)定的任務(wù)。本文提出的多機(jī)器人編隊(duì)時(shí)間優(yōu)化是通過領(lǐng)航者依據(jù)拍賣算法以各跟隨者投標(biāo)競拍的目標(biāo)點(diǎn)時(shí)間最優(yōu)實(shí)現(xiàn)對(duì)隊(duì)形中各位置點(diǎn)的指定,最終完成編隊(duì)的隊(duì)形。

      2.1 拍賣算法

      本文提出的拍賣方法主要分為3個(gè)過程:目標(biāo)點(diǎn)的拍賣、跟隨者的競拍以及目標(biāo)點(diǎn)的分配。

      目標(biāo)點(diǎn)拍賣:作為拍賣方的領(lǐng)航者將需要跟隨的各個(gè)目標(biāo)點(diǎn)拍賣出去。

      圖3 目標(biāo)點(diǎn)拍賣

      跟隨者競拍:作為投標(biāo)方的跟隨者依據(jù)自身的綜合優(yōu)勢(shì)投標(biāo)競拍適合自己的目標(biāo)點(diǎn)。

      圖4 跟隨者競拍

      目標(biāo)點(diǎn)分配:領(lǐng)航者根據(jù)最終的投標(biāo)結(jié)果將各目標(biāo)點(diǎn)分配給指定的跟隨者以完成編隊(duì)隊(duì)形。

      圖5 目標(biāo)點(diǎn)分配

      2.2 時(shí)間優(yōu)化

      對(duì)于無序的機(jī)器人形成指定的編隊(duì)隊(duì)形,在領(lǐng)航-跟隨法多機(jī)器人編隊(duì)中,以作為拍賣方的領(lǐng)航者對(duì)在編隊(duì)隊(duì)形中各個(gè)位置點(diǎn)的指定是通過對(duì)作為投標(biāo)方的跟隨者競拍到達(dá)各目標(biāo)點(diǎn)的時(shí)間優(yōu)化實(shí)現(xiàn),其形式可以表示為:

      其中,i代表在隊(duì)形中各實(shí)際機(jī)器人的編號(hào);Tim為目標(biāo)函數(shù),即機(jī)器人i到達(dá)跟隨目標(biāo)點(diǎn)m所需要的時(shí)間;cim為成本函數(shù),即機(jī)器人i能夠到達(dá)跟隨目標(biāo)點(diǎn)m的綜合優(yōu)勢(shì);Aim為獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù),即機(jī)器人i到達(dá)跟隨目標(biāo)點(diǎn)m后隊(duì)形的形成程度,可通過目標(biāo)點(diǎn)相對(duì)于機(jī)器人i的綜合優(yōu)勢(shì)來計(jì)算。

      機(jī)器人的綜合優(yōu)勢(shì)包括距離優(yōu)勢(shì)、角度優(yōu)勢(shì)與能量優(yōu)勢(shì)[16],可用cl表示距離優(yōu)勢(shì),cθ表示角度優(yōu)勢(shì),ce表示能量優(yōu)勢(shì):

      其中,λ0=(λmax+λmin)/2,若令Cl(λmax)=Cl(λmin)=0.05,可得σ=0.6(λmax-λmin),λ為實(shí)際機(jī)器人與跟隨目標(biāo)點(diǎn)的距離;λmax、λmin分別為實(shí)際機(jī)器人和虛擬機(jī)器人與領(lǐng)航者的距離;θF、θV分別為實(shí)際機(jī)器人與虛擬機(jī)器人的方位角;EF、EV分別為實(shí)際機(jī)器人與虛擬機(jī)器人的單位能量。根據(jù)專家的一些經(jīng)驗(yàn),wl,wθ,we的值可取為0.5,0.3,0.2。

      由最初得到的時(shí)間矩陣T出發(fā),經(jīng)過迭代求解出完成編隊(duì)隊(duì)形最短時(shí)間的目標(biāo)點(diǎn)分配矩陣X,主要步驟為:

      1) 作為拍賣方的領(lǐng)航機(jī)器人拍賣各個(gè)目標(biāo)點(diǎn);

      2) 作為投標(biāo)方的實(shí)際跟隨機(jī)器人以通過計(jì)算得出的到達(dá)各目標(biāo)點(diǎn)時(shí)間t競標(biāo)并將t排入到時(shí)間矩陣T中;

      3) 領(lǐng)航機(jī)器人比較T中的元素,并將最大元素的值置為0;

      4) 經(jīng)過重置后若T為對(duì)角矩陣,轉(zhuǎn)到步驟6);若T中的某一行或者某一列有且僅有一個(gè)非零的元素,那么拍賣方就將該元素所在的行與列其他所有元素的值都置為0;

      5) 重復(fù)步3)、4)直到可以得出T中每行每列只剩下一個(gè)非零的元素;

      6) 拍賣方按照最終得到的時(shí)間矩陣T,在對(duì)應(yīng)位置同步設(shè)置分配矩陣X非零元素的值為1,其他元素的值為0,則可以得出最終的目標(biāo)點(diǎn)優(yōu)化分配矩陣X。

      初始的時(shí)間矩陣為:

      最終的目標(biāo)點(diǎn)分配矩陣為:

      其中,R0為領(lǐng)航機(jī)器人,R1,…,Rn為各跟隨機(jī)器人,Rv0,Rv1…,Rvn為虛擬跟隨機(jī)器人,即需要跟隨的各目標(biāo)點(diǎn)。

      圖6 拍賣算法流程圖

      該方法簡單易行,將需要處理的最小值搜索問題較合理的轉(zhuǎn)換到領(lǐng)航-跟隨法多機(jī)器人編隊(duì)中作為投標(biāo)方的跟隨者上,減少了作為拍賣方的領(lǐng)航者計(jì)算量。在多機(jī)器人的團(tuán)隊(duì)中,各跟隨者希望最大化隊(duì)形的完成時(shí)間而依此向領(lǐng)航者投標(biāo)競拍跟隨目標(biāo)點(diǎn),但領(lǐng)航者希望最小化隊(duì)形的完成時(shí)間而依此向各跟隨者拍賣跟隨目標(biāo)點(diǎn),最終領(lǐng)航者根據(jù)需要的結(jié)果協(xié)調(diào)完成系統(tǒng)指定的編隊(duì)。

      3 仿真實(shí)驗(yàn)

      為了驗(yàn)證本文提出的以拍賣算法優(yōu)化實(shí)現(xiàn)領(lǐng)航—跟隨法多機(jī)器人編隊(duì)隊(duì)形的整體形成時(shí)間,使用MATLAB軟件進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)以6個(gè)機(jī)器人編隊(duì)實(shí)現(xiàn)三角形隊(duì)形運(yùn)動(dòng)為例,各機(jī)器人的初始位姿任意,設(shè)領(lǐng)航者的初始位姿,跟隨者的初始位姿RL=[-4 0 0]T,RF1=[-5 4 0]T,RF2=[-5 2 0]T,RF3=[-5 0 0]T,RF4=[-5 -2 0]T,RF5=[-5 -4 0]T仿真結(jié)果如下:

      機(jī)器人的初始位姿以及目標(biāo)點(diǎn)位置如圖7所示。

      圖7 機(jī)器人的初始位姿以及目標(biāo)點(diǎn)位置

      機(jī)器人向目標(biāo)點(diǎn)位置移動(dòng)的運(yùn)動(dòng)過程如圖8所示。

      圖8 機(jī)器人向目標(biāo)點(diǎn)位置移動(dòng)的運(yùn)動(dòng)過程

      各機(jī)器人到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)位置形成的三角形隊(duì)形如圖9所示。

      圖9 各機(jī)器人到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)位置形成的三角形隊(duì)形

      各機(jī)器人向目標(biāo)點(diǎn)位置移動(dòng)的運(yùn)動(dòng)軌跡如圖10所示。

      圖10 各機(jī)器人向目標(biāo)點(diǎn)位置移動(dòng)的運(yùn)動(dòng)軌跡

      多機(jī)器人形成三角形隊(duì)形所用的編隊(duì)時(shí)間如表1所示。

      表1 多機(jī)器人形成三角形隊(duì)形所用的編隊(duì)時(shí)間

      由圖9可知,當(dāng)在拍賣算法編隊(duì)下的各機(jī)器人到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)位置形成三角形隊(duì)形時(shí),即編隊(duì)完成;領(lǐng)航—跟隨法編隊(duì)下的各機(jī)器人還未完全到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)位置,即還未完成三角形隊(duì)形的編隊(duì)。由表1可知,在拍賣算法下,多機(jī)器人編隊(duì)完成所用的時(shí)間約為8.43s;在領(lǐng)航—跟隨法下,多機(jī)器人編隊(duì)完成所用的時(shí)間約為10.44s。綜上所訴,在本文提出的編隊(duì)方法下,多機(jī)器人編隊(duì)的隊(duì)形完成時(shí)間明顯縮短,隊(duì)形形成效率明顯提高。

      4 結(jié)語

      本文在考慮多機(jī)器人編隊(duì)整體隊(duì)形完成時(shí)間最小化的條件下,將編隊(duì)的控制問題轉(zhuǎn)換成了跟隨者投標(biāo)競拍的問題來求解,主要為:將拍賣算法應(yīng)用在領(lǐng)航-跟隨法多機(jī)器人編隊(duì)系統(tǒng)中領(lǐng)航者對(duì)跟隨者在隊(duì)形中各位置點(diǎn)的指定上,跟隨者以競價(jià)的方式獲得各自適合跟隨的目標(biāo)點(diǎn)來完成需要的隊(duì)形。最終仿真結(jié)果表明在本文提出的編隊(duì)控制方法下不僅隊(duì)形的形成效率較高,而且保證了隊(duì)形的完整性,靈活可靠。

      在本文的多機(jī)器人編隊(duì)環(huán)境下拍賣方與投標(biāo)方之間有著較頻繁的數(shù)據(jù)交流,通信依賴較強(qiáng),因此如何減輕各機(jī)器人之間的通信負(fù)擔(dān)是下一步的研究重點(diǎn),此外對(duì)于領(lǐng)航-跟隨法多機(jī)器人編隊(duì)中領(lǐng)航者依賴性的解決也是研究重點(diǎn)。

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      能源(2019年9期)2019-12-06 09:33:04
      領(lǐng)航海外
      能源(2019年12期)2019-02-11 07:11:46
      IC訪談:“智慧政府”領(lǐng)航者——新華三集團(tuán)
      智能城市(2018年8期)2018-07-06 01:11:00
      由城市臺(tái)的“跟隨者”到縣域“三農(nóng)”媒體的 “領(lǐng)導(dǎo)者”
      中國廣播(2017年9期)2017-09-30 21:05:19
      做純棉數(shù)碼印花領(lǐng)航者
      從“跟隨者”到“引領(lǐng)者”
      —— 甕福集團(tuán)PPA項(xiàng)目成為攪動(dòng)市場(chǎng)的“鯰魚”
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