基于选择性交互的群集机器人协同避险控制方法研究

This project studies the cooperative risk avoidance problem of swarm robots. The cooperative risk avoidance is regarded as the collective evading behavior of swarm robots to external threat via local interactions with nearby neighbors, which is fundamental in enhancing the response flexibility and environmental adaptability of swarm robots. However, the “average consensus” interaction method adopted in the cooperative control of swarm robots hinders the threat information transfer within the robotic swarm and reduces the risk avoidance efficiency. Inspired by the selective interaction behavior of biological flocks, nonlinear complex dynamic network control and stability theory are adopted to investigate the cooperative risk avoidance methods for swarm robots via selective interaction approach, which includes (1) the principle and modeling of selective interaction behavior for swarm robots; (2) the cooperative risk avoidance control method for swarm robots based on selective interaction; (3) experiments for the cooperative risk avoidance of swarm robots. This project aims to reveal the generating mechanism of selective interaction behavior, master the cooperative risk avoidance control method via selective interaction, clarify the influence of sensory and motion constraints on cooperative risk avoidance behavior and realize the cooperative risk avoidance based selective interaction, which is expected to provide theoretical foundations for engineering applications.

本项目研究群集机器人的协同避险问题，协同避险表征为机器人通过与邻居的运动交互实现对外部威胁集体规避的行为，对提升机器人群集的应激灵活性和环境适应性具有重要意义。但是，目前群集机器人协同控制中采用的“平均一致性”交互方法阻碍了威胁信息在群内的有效传播，降低了避险效率。本项目受生物选择性交互行为启发，采用非线性复杂动态网络控制与稳定性理论，研究基于选择性交互的群集机器人协同避险控制方法。包括：（1）群集机器人选择性交互行为机理与建模；（2）基于选择性交互的群集机器人协同避险控制方法；（3）群集机器人协同避险实验等。旨在通过本项目的研究，揭示机器人选择性交互行为的产生机理；掌握利用选择性交互实现群集机器人协同避险的方法；明确个体感知、运动等约束条件对群集机器人协同避险行为的影响规律；实现基于选择性交互的群集机器人协同避险，从而为工程实践提供理论依据。

群集机器人的协同避险，表征为机器人通过与邻居的运动交互实现对外部威胁集体规避的行为，对提升机器人群集的应激灵活性和环境适应性具有重要意义。然而，目前群集机器人协同控制中采用的“平均一致性”交互方法使得本已稀疏的外部威胁信息进一步稀释，阻碍了威胁信息在群内的有效传播，降低了避险效率。本项目受生物选择性交互行为启发，采用非线性复杂动态网络控制与稳定性理论，研究基于选择性交互的群集机器人协同避险控制方法。首先，基于生物群集协同避险及选择性交互行为的实证研究成果，并结合各影响因素的物理变化规律，研究群集机器人选择性交互行为的参数作用机理。在此基础上，以促进威胁信息在机器人间的有效传播为目标，研究群集机器人选择性交互所遵循的邻居选择准则，建立了选择性交互行为的数学模型。继而，通过研究选择性交互对邻居“携带”的新异信息“探索”与通过与邻居的运动协同对群内原有信息“利用”间的动态平衡关系，揭示选择性交互行为对群集机器人协同避险行为的影响规律，并建立基于选择性交互的群集机器人协同避险模型。进一步，针对机器人的感知约束问题，就视角受限下的群集机器人协同避险控制方法进行了研究，实现视角有限的群集机器人在外部威胁下的快速高效协同避险。最后，在Webots仿真平台上以10台E-puck机器人组成机器人群集，1台Elisa 3机器人模拟外部攻击者，进行群集机器人协同避险实验研究，实验结果验证了基于选择性交互的群集机器人协同避险方法的可行性和有效性。本项目的研究成果将为群集机器人的协同避险运动提供重要的理论支撑，对丰富群集机器人的运动控制理论也具有一定的指导意义。