第5卷第3期 智能系统学报 Vol.5 No.3 2010年6月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Jun.2010 doi:10.3969/i.issn.1673-4785.2010.03.007 群体机器人同步问题的分布式协同控制及优化 杨茂，李成凤1，田彦涛12 (1.吉林大学通信工程学院，吉林长春130025；2.吉林大学工程仿生教育部重点实验室，吉林长春130025) 摘要：主要研究群体机器人系统协同适应性，通过局部信息交互下的分布式控制实现群体对复杂环境的适应.以 同步现象为研究对象，结合虚拟力、最近邻居原则以及环境因素，提出了一种可以解释该现象的分布式控制器.并证 明该控制器能够使所有的群体成员在误差允许的范围内收敛到一个共同速度，其优点是仅需要局部信息就能够实 现稳定的群体行为.此外，在上述分布式控制器设计的基础上进行了参数优化，利用粒子群优化算法实现能量消耗 最少的目标.通过仿真实验验证了控制器及算法的可行性和有效性. 关键词：群体机器人；同步；协同控制；分布式控制器：粒子群优化算法 中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：16734785(2010)03024707 Distributed coadaptive control and optimization of swarm robot synchronization YANG Mao',LI Cheng-feng',TIAN Yan-tao2 (1.School of Communication Engineering,Jilin University,Changchun 130025,China;2.Key Laboratory of Bionic Engineering (Ji- lin University),Ministry of Education,Changchun 130025,China) Abstract:Co-adaptive control mechanisms for swarm robot systems were investigated to see if swarms could adapt to complex environments by using distributed control with local information exchange.The phenomenon of synchroni- zation was studied,and on that basis a decentralized controller was proposed.It combined the ideas of a virtual force,the nearest neighborhood law,and environmental factors.It was proven that this controller can enable all swarm members to converge to a common velocity with bounded errors,whether the swarm topology is fixed or dy- namic.The advantage of this controller is that it just needs local information to provide stable group behavior.In addition,parameters were optimized on the basis of the proposed controller to achieve the goal of minimum energy consumption.To deal with particle swarm optimization algorithms(PSO)easily falling into local optimums and hav- ing low accuracy,an improved algorithm was put forward.This was used to solve the energy optimization problem. Simulation results are included that verified the controller and algorithm. Keywords:swarm robot;synchronization;cooperative control;distributed controller;PSO algorithms 在众多生物群体中，如编队迁徙的鸟群、结队巡涌现出智能群体行为.如何制定一定的规则，从系统 游的鱼群、协同工作的蚁群、聚集而生的细菌菌落 论与控制学的观点出发解释这些现象，并对控制器 等，不存在协调者来协调大量自主个体，但整个系统 参数进行优化，可能对相关工程应用有潜在效益. 却呈现协调有序的状态.这使生物群体在觅食生存、 1986年C.W.Reynolds在文献[2]中建立了一 逃避天敌等方面获得单独个体雅以实现的优势，完 个协调运动的行为模型.他将模拟的通用实体命名 成复杂、有一定目的或功能的活动川，群体机器人 为“bods”,并且他的工作开启了计算机图形学中一 学受社会性昆虫及群居动物群体行为的启发，主要 个名为“人工生命”的新的研究课题.文献[3]中 研究如何使大量相对简单的机器人通过局部交互， Vicsek等人提出了基于最近邻居原则的仿真模型， 仿真结果表明所有粒子的速度能够收敛到一个共同 收稿日期：2009-11-12， 基金项目：国家自然科学基金资助项目(60675057)：吉林大学研究生 的值.尽管是分别提出的，但Vicsek模型是boids模 创新基金资助项目(20091020). 型的一个特例.为了从数学上证明Vicsek的结果， 通信作者：田彦涛.E-mail:tianyt@ju.eu.cm