摘要
随着科学技术不断进步，机器人应用也变得更加广泛。由于单机器人在执行协同搬运、包围、区域搜索等复杂任务时，存在很大的局限性。多机器人系统因其具有良好的载荷能力、可扩展性、灵活性等优点，逐渐成为学者们的研究热点。多机器人在执行任务时，工作环境往往是复杂多变的。因而，多机器人系统协同工作的两个关键问题是编队避障与路径规划。在执行任务过程中，机器人能够快速的完成编队，也能按照任务需要灵活的变换队形，高效的进行路径规划并躲避障碍物。多机器人以编队的形式，还能更好的降低机器人之间的运动冲突。因此，本课题主要对复杂环境下多机器人编队避障与路径规划进行研究，主要研究内容如下: (1)搭建实验平台并进行运动学分析。首先，分析机器人操作系统与模拟仿真环境。然后，对机器人实物平台进行软件和硬件设计，并完成实物平台搭建工作。最后，分析机器人运动学模型，为后续动态窗口法和编队避障建立理论基础。 (2)对复杂环境下单机器人路径规划进行研究。首先，完成单机器人实时自主建图。然后，融合改进A*算法与改进动态窗口法，并用于路径规划。一方面，为解决传统A*算法存在转折次数多的问题，通过设置障碍率来改进传统A*算法的评价函数，减少转折次数，提高路径规划效率。另一方面，为避免A*算法存在斜穿障碍物顶点的问题，通过设置安全阈值来提高机器人全局路径规划过程中的安全性。为防止路径规划时陷入局部最优,本课题在传统动态窗口法的基础上设计方位偏角，并引入全局路径，融合了改进的A*算法。 (3)在单机器人路径规划的基础上，研究复杂环境下多机器人的编队控制问题，并对多机器人编队协同避障问题进一步研究。首先，通过设置虚拟机器人对传统的领航跟随法进行改进，并设计双闭环PID编队控制器实现编队控制。然后，设计基于改进融合算法的自适应编队避障，根据编队遇到的不同障碍物情况进行分类避障。最后，针对多机器人在编队避障后需要快速恢复队形的问题，设计模式切换阈值，使得编队在编队模式与动态避障模式之间更好的切换。 (4)对本课题研究内容的实用性进行验证。首先，通过Gazebo工具包进行仿真模拟实验。然后，根据搭建的实物平台进行实车实验，验证复杂环境下多机器人编队避障与路径规划技术的有效性和可行性。
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