一种集群智能系统协同运动规划与编队控制方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115993845A(43)申请公布日2023.04.21(21)申请号202310287976.0(22)申请日2023.03.23(71)申请人西北工业大学深圳研究院地址518063广东省深圳市南山区粤海街道高新南九道45号西北工业大学三航科技大厦25楼2501室申请人西北工业大学(72)发明人赵宇杨澜刘永芳周媛(74)专利代理机构西安正华恒远知识产权代理事务所(普通合伙)61271专利代理师陈选中(51)Int.Cl.G05D1/10(2006.01)权利要求书4页说明书11页附图4页(54)发明名称一种集群智能系统协同运动规划与编队控制方法(57)摘要本发明公开了一种集群智能系统协同运动规划与编队控制方法，涉及集群智能系统技术领域。该方法包括获取所有智能体的初始状态信息并设置编队初始条件；根据所有智能体的目标编队构型和通信拓扑确定智能体下一时刻的期望位置；根据集群智能系统的动力学方程，建立智能体位置预测模型；根据智能体下一时刻的期望位置，建立编队控制目标函数；以智能体运动的加速度及运动空间区间作为约束条件对编队控制目标函数进行优化，构建当前时刻的预测轨迹；采用带有软约束的按需避碰策略对编队控制目标函数的优化过程进行迭代求解，确定无碰撞轨迹并控制所有智能体进行编队。本发明实现了在保证避碰条件下的运动轨迹规划，同时按照规划的路径完成编队任务。CN115993845ACN115993845A权利要求书1/4页1.一种集群智能系统协同运动规划与编队控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取所有智能体的初始状态信息并设置编队初始条件；S2、根据所有智能体的目标编队构型和通信拓扑确定智能体下一时刻的期望位置；S3、根据集群智能系统的动力学方程，建立智能体位置预测模型；S4、根据智能体下一时刻的期望位置和智能体位置预测模型，建立编队控制目标函数；S5、以智能体运动的加速度及运动空间区间作为约束条件对编队控制目标函数进行优化，构建当前时刻的预测轨迹；S6、采用带有软约束的按需避碰策略对编队控制目标函数的优化过程进行迭代求解，确定无碰撞轨迹并控制所有智能体进行编队。2.根据权利要求1所述的一种集群智能系统协同运动规划与编队控制方法，其特征在于，步骤S1中：初始状态信息具体包括初始位置信息和初始速度信息；编队初始条件具体包括时间序列、智能体间的安全距离、时间步长参数、预测时间步及预测视界长度。3.根据权利要求1所述的一种集群智能系统协同运动规划与编队控制方法，其特征在于，步骤S2中智能体下一时刻的期望位置表示为：其中，和分别为智能体i在tz时刻和tz+1时刻的位置信息，为智能体j在tz时刻的位置信息，hi和hj分别为智能体i和智能体j的期望编队构型常数，为智能体i的相邻智能体的集合，为智能体i的相邻智能体的个数。4.根据权利要求1所述的一种集群智能系统协同运动规划与编队控制方法，其特征在于，步骤S3中智能体位置预测模型表示为：其中，为智能体i在tz时刻的预测位置序列，，为智能体i到达tz时刻的第kt预测时间步的初始状态，为智能体i达到tz时刻的第kt预测时间步的预测输入序列，，，，，，和分别为单位矩阵和零矩阵，为时间步长参数，K为预测视界长度。5.根据权利要求1所述的一种集群智能系统协同运动规划与编队控制方法，其特征在于，步骤S4中编队控制目标函数具体为：2CN115993845A权利要求书2/4页其中，为编队控制目标函数，为智能体i在tz时刻上的预测输入序列，为智能体i在tz时刻的轨迹误差，为智能体i在tz时刻的控制量，为智能体i在tz时刻的输入变化量，和分别为智能体i在tz时刻和tz+1时刻的位置信息，为正定块对角矩阵，T为矩阵转置符号，为控制量的惩罚权重系数，，和分别为单位矩阵和零矩阵，，为智能体i到达tz时刻的第kt‑1预测时间步应用的实际输入信息，为零矩阵。6.根据权利要求1所述的一种集群智能系统协同运动规划与编队控制方法，其特征在于，步骤S5中以智能体运动的加速度及运动空间区间作为约束条件具体为：其中，为智能体i达到tz时刻的第kt预测时间步的预测输入序列，，分别为最小输入序列和最大输入序列，，分别为运动空间的最小位置序列和最大位置序列，，，，，，和分别为单位矩阵和零矩阵，为时间步长参数，K为预测视界长度，，为智能体i到达tz时刻的第kt预测时间步的初始状态。7.根据权利要求1所述的一种集群智能系统协同运动规划与编队控制方法，其特征在于，步骤S6中带有软约束的按需避碰策略具体为：当智能体预测在第预测时间步发生碰撞时，在优化问题中引入碰撞约束及松弛变量，表示为：3CN115993845A权利要求书3/4页其中，，为对角矩阵，和分别为智能体i和智能体j利用第预测时