一个简单的多机器人编队算法实现--PID

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https://download.csdn.net/download/zhangrelay/9514411

用PID进行领航跟随法机器人编队控制

课题2:多机器人编队控制
研究对象:两轮差动的移动机器人或车式移动机器人
研究内容:平坦地形,编队的保持和避障,以及避障和队形切换算法等;起伏地形,还要考虑地形情况对机器人行驶运动的影响。
研究目的:实现多机器人编队控制,源于对自然界群集行为的研究,提高机器人群体协作效率等。
研究方法:领航跟随法等,现在多为几种基础方法的融合。

抛砖引玉:一个简单的PID编队算法的仿真实现

编队模型:

一个简单的多机器人编队算法实现--PID_第1张图片

对于一组领航-跟随机器人,编队误差示意:

一个简单的多机器人编队算法实现--PID_第2张图片

这样其实不直观,通过一个坐标变换,

可以将全局坐标系转为跟随机器人坐标系:

然后,直接给出PID控制器:

到这里,算法设计就全部完成了!

仿真软件的安装和使用教程,点击(选超清):

http://v.youku.com/v_show/id_XMTQ0NTUzMDkxMg

下面介绍一下PID参数作用:

简言之,只有P会有稳态误差,然后I可以减少稳态误差,D可以提高动态性能等,

不详细说,以多机器人编队为例,期望队形为一字形:

上面的编队控制器,只有P控制的效果,

点击图片可见仿真视频:

http://v.youku.com/v_show/id_XMTQ2MTY3MTI2OA

可以看到有静态误差。

仿真结束后绘制,误差曲线为:

一个简单的多机器人编队算法实现--PID_第3张图片

PI控制,I参数调整不合适,会出现震荡:

http://v.youku.com/v_show/id_XMTQ2MTY3MTM0MA

多次调整后,比较好的误差曲线,两种参数略有不同:

一个简单的多机器人编队算法实现--PID_第4张图片

一个简单的多机器人编队算法实现--PID_第5张图片

 

 

 

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