一个关于多智能体水母清除机器人系统的队形保持的扩展的任何角度路径规划算法外文翻译资料

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一个关于多智能体水母清除机器人系统的队形保持的扩展的任何角度路径规划算法

摘要：近年来，气候变化带来的越来越多的影响引发了海洋栖息地中水母不受控制地扩散，这已经损害了许多的生态系统和行业，并对人类生活构成威胁。为解决这个问题，我们的团队开发了一个名为JEROS（水母消除机器人群）的机器人系统以成功高效地清除水母。JEROS由多个在海洋环境中自由移动去寻找和清除水母的水面无人艇组成。为了控制JEROS的队形，主从方案被采用了，但有时难以适用于海洋环境。当跟随机器人依照主机器人后面的路线进行跟踪而不考虑性能限制时，队形就不能很好地保持，即使一个队形控制算法应用到机器人。队形保持对水母清除工作的效率很重要。如果在机器人移动时不能很好地保持队形，则操作区域变得不规则，因此，清除操作需要执行重复任务。因此，在本文中，我们提出了扩展的任何角度，即维护JEROS的队形以提高水母去除效率的ACR（角速度约束）-theta;路径规划算法。为了评估所提出的路径规划算法的性能，我们在韩国大田邦洞水库进行了现场试验。

关键词：队形控制，多智能体机器人，路径规划，水面无人艇

1.简介

最近，水母的扩散已经成为一个重要的环境问题。水母已经威胁到了海洋生态系统并对全世界14个以上国家的海洋相关产业带来了巨大的损害。在韩国，海洋相关产业的整体经济损失在2009年估计将超过每年3亿美元[1]。特别是对渔业、滨海电厂、海洋旅游业的影响最为显著。在韩国沿岸最常见的水母种类是海月水母和沙海蜇。一些水母种类如沙海蜇甚至有对人类是致命的毒素。为了解决这个问题，许多有关水母消除的研究已积极开展。在以前的研究中，建立了由两艘配备水母切割网的拖网船组成的系统[2，3]。利用大型船舶和许多操作者，这个系统在水母清除上展示了很高的性能，但其由于在窄而浅的沿海地区操作困难而受限。此外，许多其他系统被开发以防止水母大量涌入电厂的进水管道。这些系统一个包括一个摄像头和一个水泵[4]，而另一个利用气泡发生器和输送装置[5]。然而，这些类型的系统的安装和维护是非常昂贵。为了对水母问题提供一个具有成本效益的解决方案，人们提出了早期版本的自治水母消除机器人系统，JEROS（水母消除机器人群）[6-9]，对船舶的设计、导航、图像处理算法、对算法和水母消除的可行性试验进行了介绍。这水面无人艇（USV）被设计为双体型船舶，在外部干扰下能保持稳定，而且用来切碎水母的清除部件采用三个快速旋转叶片。一个自主导航的电子控制系统被嵌入到JEROS。目前，机器人系统已经扩展到由三个原型来提高水母消除效率的多智能体机器人系统。

为了控制多智能体机器人系统，引入了多种海洋环境下的算法控制方法[10-13]。在本文中，采用了一般用在地上的主从方案[14]，但在海洋环境中很难构建机器人的动态模型[15]。为了解决这一点，我们利用视线（LOS）引导算法[15]建立和维持多机器人的队形。在这个基于引导的方案中，每个跟随机器人不仅要保持其队形所需的位置，也要跟随主机器人的速度和航向角。然而，当跟随机器人依照主机器人后面的路线进行跟踪而不考虑性能限制时，队形就不能很好地维持，即使一个队形控制算法应用到机器人。队形维持对水母清除工作的效率很重要。如果在机器人移动时不能很好地保持队形，则操作区域变得不规则，因此，清除操作需要执行重复任务。为了解决这个问题，一些路径规划算法被引入了。加里多等人[16]提出用沃罗诺伊快速行进（VFM）移动机器人路径规划方法去控制主从可变队形。VFM方法使用沃罗诺伊提取区域和潜在的载体领域获得平稳和安全（防撞）的路径。这种方法考虑可变形的队形，但不能考虑机器人的性能限制。因此，它不适用于水母的高效清除。另外，拉萨罗等人[17]提出了一种机器人编队不确定的路径规划算法。他们把风险地图上基于特征的随机地图概率预测所定义的A*算法[18]用到基于网络的环境描述中。该算法适用于不确定区域的探索，但是，它不能考虑机器人的队形形成和性能限制。同样，其他尝试过的解决队形控制问题的路径规划方法都很难用于多智能体水母清除应用程序[19-22]。

在本文中，为了维持多智能体机器人系统的队形，我们扩展了在我们以前的研究[23]中引进的ACR（角速度约束）-Theta*算法。相比于ACR-Theta*只能应用于单机器人，eARC-Theta*（扩展的ACR-Theta*）能应用于多机器人。由于最大转弯半径和JEROS向后转向有限，且转弯半径小或反向输入超过机器人性能的限制可能会导致大量队形误差，该算法通过考虑这些约束产生一个光滑的路径。最后，我们在韩国大田邦洞水库进行了现场试验，通过使用由eARC-Theta*算法生成的路径维持队形来证明性能的提高。用由eARC-Theta*算法生成的路径维持队形的结果与传统的基于网格地图的路径规划算法，如A*[24]和称为Theta* [25]的任意角度的路径规划进行比较。

本文的组织结构如下：第2节提出了基于引导的主从方案和扩展的ACR-Theta*算法;第3节介绍了JEROS的设计和实现以及现场维持队形试验的实验结果。最后，在第4节中，我们总结了本文并讨论了未来的工作。

2.多智能体导航系统

我们的多智能体导航系统利用基于引导的主从方案和eARC-Theta*算法。基于引导的主从方案计算用于队形构建和维持的从动机器人的目标航向角度和速度。eARC-Theta*算法通过考虑机器人的性能限制来生成航点，用于基于引导的主从控制器的正常运行。

2.1.基于引导的主从方案

目前，JEROS已经扩展到多代理机器人系统，以便有效的清除水母。 当给出水母出现的区域时，该系统执行水母清除任务，像清洁机器人[26]一样包括重复的区域覆盖操作。任务的效率取决于区域覆盖率。区域覆盖率与单位时间通过水母清除装置的水量有关，这取决于JEROS的速度和水母清除装置的尺寸。然而，增加尺寸是不切实际的，因为扩大设备会增加拖曳力并降低JEROS的速度。通过在保持队形的同时执行任务，机器人系统可以克服有限的区域覆盖率并提高其效率。因此，采用主从队形控制方法[27]并改进使其适用于JEROS系统。

表1 所用符号说明（下标i意味着l为引导机器人和f为跟随机器人）

主从方案具有简单的架构，由引导机器人和跟随机器人组成，可以通过控制引导机器人的运动来指定组的行为。一个机器人被指定为引导机器人；其他机器人跟随引导机器人，同时保持指定的队形。引导机器人与跟随机器人之间的区别只是队形中的软件角色。此外，引导者和跟随者的角色可以随时切换。在我们的系统中，LOS引导算法用于跟随路径和维持队形。因为小型USV系统的动态模型很难被精确分析，并且受到海洋环境中的外部干扰的影响[15]，所以在本文中，构建和维持队形是基于运动学模型和LOS指引进行的。

图1 主从方法的简单模型和符号解释

LOS引导算法通常产生目标航向角[15]，该目标航向角度[15]由计算通过将机器人位置连接到表示为LOS点（x_los，y_los）的交叉点而形成的LOS矢量确定，如图1所示。以下使用的符号说明如表1所示。LOS点可以通过计算来自跟随机器人的半径为R_los的圆和连接航点的线的交点来获得。航点是由期望位置，速度和航向角描述的虚拟目标；它是通过基于引导机器人的位置和速度的用于维持队形的路径规划算法生成的。换句话说，LOS点是相邻航点之间的控制点。引导机器人遵循使用LOS指引算法的路径规划算法生成的参考路径，并决定跟随机器人的移动。每个跟随机器人都使用基于LOS指引法的指引策略来遵循期望的航点。一个基于引导的主从方法的简单模型如图1所示。由于我们假设USV运动限于水平面，所以每个机器人的位置和方位角可以用Xi =（x_i，y_i，Psi;_i）^T描述，其中（x_i，y_i）和Psi;_i分别表示位置和相对于地球固定坐标框架的航向角度，目标航向角度由Psi;^*_i表示。相对于体坐标框架的浪涌速度和目标浪涌速度分别由u_i和u ^*_i表示。 引导机器人和跟随机器人的位置和航点分别由X₁，X_f和X_w表示。航点是用于维持队形的跟随机器人的目标位置，在此点跟随机器人的目标速度由u_w表示。X_w由期望的平移和航向角确定如下：

其中（x₁，y₁）和Psi;₁分别表示引导机器人的位置和方向角; rho;_d和Psi;_d分别表示队形所需的平移和航向角。航点的航向角Psi;_w和目标航向角Psi;^*_w应与引导机器人的相同。u_w由引导机器人的速度u_l和速度补偿决定，它需要在转弯半径不同的引导机器人和跟随机器人之间形成速度差，这使跟随机器人在机器人做转弯动作时保持规定的队形。如果跟随机器人的转弯半径大于引导机器人的转弯半径，则跟随机器人必须与半径差rho;_dsin（Psi;_d）和引导机器人的角速度成正比。因此，u_w的计算公式如下：

u_w = u_l rho;_dsin(Psi;_d)

引导机器人使用LOS引导算法渐近地跟随生成的路径。跟随机器人使用L

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