基于机载视觉的多机器人鲁棒协同控制方法及应用研究

This project aims to solve the problem of autonomous and cooperative control of multi-robot systems in complex environments, so as to meet the national’s needs of technologies on multi-robot systems in the fields of intelligent manufacturing and defense security. New autonomous and cooperative control methods for multi-robot systems are proposed using on-broad visual sensing. From the perspective of system modeling, analysis and synthesis, three key scientific problems are formulated, namely, modeling and basic characteristics analysis of visual servo cooperative control systems, distributed estimation and control using visual information, and stability and robustness of cooperative control system. By using theories on information, control and complex network system as tools, fusing technologies on multi-robot systems and visual servoing control, (1) a system model that integrating visual perception interacted characteristics, system structure characteristics and collaborative control objectives first is established; (2) visual servo control algorithms with high real-time performance and strong scalability and robustness are designed; and (3) general stability and robustness analysis methods on cooperative control system under dynamic environment are proposed. Finally, practical tasks like cooperative transportation is carried out on the vision-based multi-robot cooperative control computer simulation and physics experiment platforms to validate the effectiveness of the proposed control methods. The research on robust cooperative control of multi-robot systems using on-broad visual sensing in this project is the inevitable trend of technology development in the future, and of great significance to improve the level of autonomy and intelligence of multi-robot systems.

围绕国家在智能制造和国防安全等领域对多机器人技术的需求，重点突破复杂环境下多机器人系统自主协同控制难题，提出采用机载视觉感知作为交互手段的多机器人系统自主协同控制方法。从系统建模、分析和综合的角度，提炼出视觉伺服协同控制系统的建模与基本特性分析、基于视觉的分布式估计与控制以及协同控制系统的稳定性与鲁棒性三个关键科学问题。以信息论、控制论和网络系统理论为工具，融合多机器人技术和视觉伺服控制技术，建立综合视觉感知交互特性、系统结构特性和协同控制目标等要素的系统模型，提出实时性高、扩展性强、鲁棒性好的多机器人视觉伺服控制方法和复杂动态环境下一般性的协同控制系统稳定性和鲁棒性分析方法。最后，搭建多机器人仿真和物理实验平台，以协同搬运和编队飞行为例验证所设计的协同控制方法的有效性。基于机载视觉的多机器人鲁棒协同控制是未来多机器人技术发展的必然趋势，对提高多机器人系统的自主性和智能化水平具有重大意义。

多机器人协作系统作为实现大规模和复杂任务的智能系统在民事和军事领域发挥着至关重要的作用，是提高国民生产智能化水平和国家安防战斗能力的有利手段。多机器人协同控制技术是多机器人协作系统完成各种复杂任务的基础，研究多机器人鲁棒协同控制问题，提高控制系统的鲁棒性和对实际环境的适应性是不可或缺的一部分。机器人间的信息交换是实现多机器人协作的必要条件，但是在实际情况下，机器人间的相互通讯通畅是不能保证甚至是被禁止的。相机能提供丰富的图像信息供机器人之间进行相互通讯、识别、定位。并且，相机具有有体积小、质量轻的优点，能够安装于载荷小的机器人身上。所以，研究复杂环境下基于机载视觉的多机器人鲁棒协同控制问题具有重要的理论价值和实践意义。.本项目针对复杂动态环境下无GPS信号和其他外界辅助设备的情况，围绕基于机载视觉的多机器人系统自主协同控制关键科学技术，重点研究多机器人视觉伺服系统网络化动力学建模和能控性/能观性分析、视觉伺服框架下的多机器人协同控制律设计、动态环境下多机器人协同控制系统鲁棒稳定性分析与再设计。最终实现基于机载视觉的高鲁棒性和高可靠性的多机器人协同自主作业。.本项目将视觉伺服控制技术引入到多机器人控制领域，研究了基于图像视觉伺服的领航者-跟随者编队控制方法，解决了视野约束和未知特征深度的问题。研究了基于视觉的自主空中操纵系统，实现了机械臂的最佳抓握姿态。研究了以四旋翼飞行器为代表的垂直起降无人机(VTOL)在具有模型不确定性的运动平台上的自主着陆问题，提出了基于虚拟圆形特征的鲁棒着陆控制策略，实现四旋翼在未知移动平台上的着陆控制。针对实际情况下传感器故障导致线速度不可测量的问题，研究了无线速度反馈的多四旋翼无人机分布式编队控制，实现四旋翼飞行器编队鲁棒控制。.本项目所取得的相关技术理论与方法对于提高我国多机器人系统在协同控制技术方面的能力具有重要的理论和应用意义。