群体自组装机器人分布式协同进化控制方法研究

针对空间领域多机器人协同作业的需求，提出一种功能和形态可协同进化的群体自组装机器人系统，通过个体机器人之间的相互连接与分离，构建"形态"和"神经"可协同进化的机器人结构，自动适应复杂非结构化环境的变化。研究并解决：（1）基于行为的群体机器人分布式自组装控制方法，实现机器人结构的自动构建；（2）建立机器人结构"形态"和"神经"协同进化模型，研究适用于不同机器人结构的网状归一化自适应运动控制方法；（3）研究基于粒子群优化和遗传算法的两层协同进化算法，获得优化的构型及控制策略；（4）构建具有自组装功能的群体机器人物理与仿真实验平台，验证所提出的模型和算法的有效性和可扩展性。.本项目研究成果的取得将实现群体机器人与自重构模块化机器人系统的融合，为设计和制造在实际环境中应用的群体机器人、自重构机器人系统提供理论依据与应用解决方案。

在空间探测、轨道服务等非结构化环境下，单一形态的个体机器人由于功能、形态的限制，已很难满足要求，往往需要多机器人系统通过协调与协作，组建功能更强大的系统来完成。.本研究提出面向群体自组装机器人的分布式协同进化控制方法。设计研制一套具有自组装功能的模块化群体机器人，建立自组装规划及模型，设计机器人个体、群体及集合体的模型及控制方法，基于CPG运动控制方法以及协同进化模型进行了深入研究，并通过硬件实验和仿真分析进行了验证。.（1）基于模块化理念，设计了一套20个模块化机器人组成的群体机器人实验平台。每个机器人均可以自主移动和对接，实现自组装，构建功能强大的集合体机器人。实验表明实验平台可满足组装和运动的功能需求。.（2）建立基于连接状态表的描述模型。通过此描述模型，群体机器人可以实现分布式的组装策略。同时对机器人的各种常见构型进行了组装分析，评估了其扩展能力。.（3）针对单个机器人在自组装过程中的三个自主行为（漫游、导航和对接）分别进行控制方法研究。建立非完整系统的动力学模型和闭环控制。设计多输入多输出的模糊控制器，实现自主移动机器人的“巡边”移动。针对低成本机器人群体的有限感知能力，提出“并行”和“编队”两种运动方式，并在仿真实验中进行数据统计分析。.（4）由于构型存在多态特点，提出了基于CPG网络控制器的运动控制方法，建立不同构型的统一控制框架。同时，利用运动学建模方法，建立蛇形构形的运动学模型，以与CPG方法的进一步比较。.(5) 提出系统进化模型来实现群体机器人构型与控制的同步进化。利用遗传算法来实现机器人构形和控制参数的协同考虑。协同机制可以提高群体系统在未知环境中的适应能力，提高了系统的鲁棒性。.(6) 在仿真环境和实际物理实验平台中，开展了自组装、运动控制及由蛇形到四足构型转换等实验分析。其结果显示了机器人群体通过构型重构和控制变换来实现环境自适应的可行性。.该研究融合了自主移动、自组装和自重构等多种类型机器人的典型技术和机理。在一定程度上提高了系统的自适应能力，其研究的功能也呈现出多样化的特点。在很多非常规环境下具有很好的应用前景。未来研究中提高其智能水平和实用化特性，对机器人技术的发展和未知空间的探索具有重要意义。