基于领航者-跟随者技术的多机器人编队控制

吴一尘，刘天宇，王 营

（长安大学工程机械学院，陕西 西安 710064）

0 引言

近年来，随着机器人控制技术不断发展，对于多机器人的编队控制研究进入又一个新的阶段。通过多机器人的相互协同工作可以轻松完成单一机器人不能完成的任务，而编队控制问题就是多机器人协作中的一个比较典型的问题。多机器人编队的控制体现在使多机器人按照一定的位置而组成不一样的队形，并在整个机器人编队向某一事先指定位置行进的这一过程中保持此队形不发生变化，与此同时，也应考虑环境条件对其的约束与影响，从而实现躲避障碍物的能力。在机器人编队控制中，协同合作问题需要考虑两方面问题，分别是机器人之间避免相互碰撞和保持预先设定的队形，多机器人编队在行进过程中，需要既能保持队形又可以安全地避开各种未知环境下的障碍物，从而降低周围环境对机器人编队产生的影响[1]。对于多机器人编队系统，多个机器人通过不同的队形来完成单个机器人不能完成的任务。

1 研究背景

从20世纪70年代开始，机器人编队方面的研究迅速发展起来，其研究方法也多种多样：基于行为法、领航者-跟踪者法、分布式控制法。其中领航者-跟踪者法就是在多机器人编队中，使某一个机器人成为领航者机器人，其余所有机器人为跟踪者机器人，这样由两部分组成。领航者机器人是整个机器人编队的核心，为机器人编队的路径提供依据，并且规划行进路程。跟踪者机器人则以领航者为基准，保持一定相对位置和相对角度而进行运动，从而形成不同的编队队形[2]。

2 机器人编队实验系统

机器人编队由三个机器人组成，三个机器人采用领航者-跟随者模式，其中领航者机器人一个，跟随者机器人两个。

2.1 领航者机器人

领航者机器人采用轮式机器人，如图1所示，搭载控制计算机与二维激光雷达，如图2所示。搭载的标靶作为指示物，为跟随者提供可识别定位的目标，同时，领航者机器人搭载的无线通信设备为ZigBee协调器，用于指令控制与信号收发。

图1 轮式机器人

图2 二维激光雷达

2.2 跟随者机器人

跟随者机器人采用轮式机器人，搭载控制电脑与带有环境感知传感器的双目视觉相机，如图3所示，以领航者机器人上搭载的标靶为跟随者机器人接收信号的标志物，为跟随者机器人提供路径规划的目标。同时搭载的无线通信设备为ZigBee终端，用于接收领航者机器人控制信号。

图3 双目视觉相机

3 地图构建与多点顺序导航

在领航者-跟随者模式下，领航者机器人为多机器人编队系统的核心，同时，它也为整个机器人编队提供路径规划来确保整个机器人编队有准确的行进路程。激光雷达是环境感知上一种强有力的传感器，其能力直接决定了整个机器人编队路径规划的能力好坏，所以激光雷达的选择至关重要，其需要为整个编队构建高精度的场景，使机器人编队在场景中进行多点顺序导航，为整个编队的行进提供保障[3]。

3.1 SLAM技术

SLAM技术，即时定位与地图构建技术。其旨在解决机器人移动智能化问题，其作用就是将机器人置于一个未知的环境中，从未知环境中某一指定位置出发，在移动过程中，不断通过传感器收集环境数据，并根据所收集数据对自身位置进行计算与定位，构建出一个递增式的环境地图。

3.2 移动机器人路径规划与导航

机器人行进过程中的避障能力是在机器人实现自主导航前一个不可或缺的环节，障碍物是机器人行进过程中最大的阻碍，所以避障能力直接影响机器人的工作效率。静态障碍物和动态障碍物是障碍物中的两种分类。移动机器人避障，指在行进过程中，通过自身搭载的双目视觉相机和传感器来采集行进路径中各种障碍物的状态信息，并在其行进的过程中，根据这些障碍物，采取计算出的规避动作，最终按照计算出的路线到达规划目标点。

3.3 多点顺序导航

在两点路径规划的基础上，设计中可以增加多个两点路径规划，来实现多点路径规划以及实现多点顺序导航。两点间的路径规划与导航是在人为约束条件下实现的，不能满足复杂的路径规划要求，由此提出多点顺序导航的研究来满足这一需求。多点顺序导航是通过多个人为设置的目标点，来使机器人在多个两点路径中进行规划与导航，从而实现多点顺序导航。

4 基于双目视觉的目标定位与编队队形构成

双目视觉，不光有视觉传感器来获取图像信息，还可以利用双目的视觉差原理来测量收集目标物体的深度信息，利用它可以获得立体的视觉。随着时代进步，计算机视觉技术和视觉传感器等硬件技术的不断发展和不断进步，利用二者的相互结合，可以轻松实现目标追踪和环境三维地图的构建。

4.1 双目视觉相机的坐标系变换

视觉相机的坐标系有四大坐标系：像素坐标系、图像坐标系、相机坐标系和世界坐标系。像素坐标系是以成像平面的左上角为坐标原点，该坐标系描述物体成像后在数字图像上的坐标位置；图像坐标系是以摄像头成像平面的中心为坐标原点，该坐标系是为了方便相机坐标系与像素坐标系间的映射变换；相机坐标系是站在摄像机视角上衡量目标物体的坐标系；世界坐标系是用于描述目标物体在真实世界中的位置的参考系，可以根据运算方便进行调整。

4.2 目标的识别与标定

利用计算机视觉技术对跟随者机器人上搭载的双目视觉相机采集的图像进行形态学处理，得到领航者机器人靶标的图像信息，再利用双目视觉相机的双目视差原理得到跟随者机器人与目标机器人间的相对位置关系，为机器人编队队形的构成打下基础[4]。

4.3 多机器人编队与队形构成

整个多机器人编队由一个领航者机器人和两个跟随者机器人构成。多机器人编队的队形设计为一字形队形和三角形队形两种，编队如图4、图5所示[5]。

图4 一字形编队

图5 三角形编队

5 结论

本研究基于领航者-跟随者模式进行机器人编队，该方法中领航者机器人为机器人编队的核心，利用搭载的二维激光雷达构建高精度的场景地图，为机器人编队规划路径。跟随者机器人利用搭载的双目视觉相机的图像处理技术来进行对目标机器人标靶的识别与判定，控制自身与标靶的相对位置关系，从而实现机器人编队的队形之间的变换。