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🔥 内容介绍

多移动机器人协同编队技术是当前工业物流、巡检安防、野外作业等场景的核心共性技术，其中非完整轮式移动机器人是工业场景中应用最广泛的机器人形态，这类机器人受非完整运动学约束，无法直接执行侧向平移运动，给高精度编队控制带来了额外的技术挑战。传统集中式编队控制方案依赖全局中央控制器统一计算所有机器人的控制指令，通信开销大、单点故障风险高，任意一个通信节点失效就可能导致整个编队系统崩溃，鲁棒性极差。

本研究面向三台非完整移动机器人的协同作业场景，构建完全分布式的领跟控制架构，基于李雅普诺夫稳定性理论设计高精度轨迹跟踪控制器，同时支持三角编队与柱形编队两种形态的平滑动态切换，整个系统不需要全局中央控制器，所有机器人仅通过本地相邻节点的局部信息交互即可完成协同控制，具备极强的鲁棒性与环境适应性，完全适配工业场景下的多机器人协同作业需求。

非完整移动机器人运动学建模

针对三台两轮差速驱动的非完整移动机器人，每台机器人的状态向量定义为3维：

分布式领跟控制架构设计

整套系统采用完全分布式的控制架构，领航者与两台跟随者的控制逻辑完全解耦：

1. ‌领航者控制逻辑‌：领航者完全独立运行，不依赖任何跟随者的状态信息，仅基于自身预设的全局目标轨迹运行，自主完成全局路径的轨迹跟踪，领航者的运动状态完全不受跟随者的影响。

2. ‌跟随者分布式控制逻辑‌：两台跟随者不需要获取全局坐标系下的绝对位置信息，仅需要通过局部无线通信获取领航者的实时状态，以及相邻跟随者的局部相对状态信息，即可独立计算自身的控制指令。整个系统不存在任何单点故障节点，任意一台机器人临时退出编队，剩余机器人依然可以保持稳定运行，系统鲁棒性极强。

三台机器人之间的通信拓扑采用星型-链式混合结构：两台跟随者都与领航者保持直接通信连接，同时两台跟随者之间也建立局部通信链路，保证所有局部状态信息的交互延迟控制在100ms以内，完全满足编队控制的实时性要求。

基于李雅普诺夫理论的轨迹跟踪控制器设计

针对非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题，基于李雅普诺夫直接法设计全局渐近稳定的轨迹跟踪控制器，从理论层面严格保证系统的闭环稳定性：

三角与柱形动态切换编队控制实现

本研究针对三台机器人的作业场景，设计两种典型编队形态，并实现两种编队之间的平滑动态切换，全程不会出现编队震荡、队形撕裂的问题：

1. ‌三角编队形态‌：领航者位于编队的前侧顶点位置，两台跟随者分别位于领航者的左后侧与右后侧，三台机器人的相对位置保持等边三角形构型，适合开阔场景下的快速移动作业，编队的机动性最强，可快速完成大角度转向机动。

2. ‌柱形编队形态‌：领航者位于编队的中心轴线前端，两台跟随者分别平行分布在领航者的左侧与右侧，三台机器人整体形成类柱形的平行编队构型，适合狭窄通道通行、大面积同步覆盖作业场景，三台机器人的横向间距保持恒定，可同时完成两侧区域的同步巡检与作业。

编队形态的动态切换过程完全基于平滑的参考轨迹过渡机制实现：当收到编队切换指令时，系统不会直接跳变两台跟随者的相对位置目标，而是生成连续平滑的参考位置过渡轨迹，让两台跟随者沿着预设的安全路径逐步移动到新编队的目标相对位置，整个切换过程中任意两台机器人之间的最小距离始终保持在预设安全阈值以上，绝对不会出现机器人碰撞的问题。整个编队切换过程的李雅普诺夫稳定性可以得到严格保证，编队形态切换全程平滑无震荡，切换完成时间小于5秒。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

=========================================================================

% SECTION 1: SYSTEM PARAMETERS

%% =========================================================================

N_robots = 3;

dt = 0.02;

T_sim = 40;

t = 0:dt:T_sim;

N_t = length(t);

t_switch = 20;

fprintf('=== Part 2: Formation Control of %d Nonholonomic Robots ===\n\n', N_robots);

%% =========================================================================

% SECTION 2: KINEMATIC MODEL OF NONHOLONOMIC MOBILE ROBOT

%

% Each robot modelled as a UNICYCLE (differential drive):

%

% x_dot = v * cos(theta)

% y_dot = v * sin(theta)

% theta_dot = omega

%

% STATE: [x; y; theta] -- position and heading

% INPUTS: [v; omega] -- linear and angular velocity

%

% NONHOLONOMIC CONSTRAINT:

% -sin(theta)*x_dot + cos(theta)*y_dot = 0

% Robot cannot move sideways -- velocity must point

% in the direction of heading at all times.

%% =========================================================================

🔗 参考文献

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