１.ROS多机器人编队简介

0x00 研究背景

近年来，随着机器人技术的不断发展，多机器人协同合作的研究进入新的阶段,而且得到了越来越多的应用。人们对机器人完成探索、安防等任务的需求逐渐提高，而单一的机器人无法完成一些共同搬运、包围等任务，需要多个机器人共同完成。Nao机器人踢足球的案例也让多机器人协同合作大放异彩。华东师范大学准备利用挖坑机器人，放苗机器人，浇水机器人，看护机器人协作实现在荒漠全自动种树，为地球增添绿色。未来，智能餐厅炒菜机器人，送餐机器人，收餐机器人之间的相互协作让人们吃饭变得更为便利。将机器人各个模块解耦，使之相互协作，也会降低整体风险。

多机器人编队控制是实现多机器人共同完成任务的基础，能够提高机器人完成任务的效率。本系列文章接下来的工作主要参考古月居博客上发表的一系列文章“在仿真环境中实现多机器人编队导航"，实现在ROS三轮全向移动小车上的编队控制。

0x01 ROS三轮全向移动小车

我们研发的这款ROS三轮全向移动小车上实现，它是ROS初学者学习ROS的一个多功能平台。对于ROS初学者建议只需要明白，整个ROS框架是如何控制小车底盘进行移动和在Rviz仿真环境中查看小车的即可。对于进阶用户，可以根据研究方向不同，选取不同的有效载荷即可。例如机械臂的抓取或这激光雷达slam和自动导航等问题。

0x02 编队控制介绍

1）领航者-跟随者方法是轮式机器人编队控制中比较常用的一种控制方法。通常一个编队中分为领航者和跟随者这两个任务角色，其中一个队形里至少有一个领航者，领航者负责整体编队的行动轨迹，而担任跟随者的轮式机器人则会按照程序设定保持与领航者固定的相对距离和相对角度，也就是轨迹跟随编队中的领航者，从而形成编队。领航者-跟随者编队控制方法不需要太过于复杂的数学模型，只需要设定好领航者的轨迹路线，并考虑其编队内部轮式机器人的相对位置和相对距离，并且在扩展编队队形方面极易实现。但是其缺点就是跟随者过度依赖领航者，如果领航者出现故障，需要额外更换领航者，及其编队控制算法缺少反馈机制。但总体而言，该方法在工程实现中可被广泛应用。

2）虚拟结构法将编队的所有成员当做一个整体处理，通过研究轮式机器人的动力学设计几何结构及编队运动轨迹，再设计每一个轮式机器人的轨迹跟踪控制器。它的优点在于，将编队队形视作一个刚体结构，具有反馈机制。缺点也很明显，缺乏灵活性和适应性，尤其在躲避障碍物过程中存在一定的局限性。

3）基于行为的编队控制基本思想是将编队控制任务分解成驶向路径点、躲避障碍物、编队保持等基本行为，并通过行为融合实现多机器人的编队控制。基于行为编队控制方法的优点在于比较容易实现分布式控制，系统应变能力较强，能够较好的应对避碰避障问题，编队也能通过成员相互之间的感知达到队形反馈的目的。不足之处在于无法明确定义编队系统的整体行为，不利于系统的稳定性分析。

4）基于模型预测控制的编队控制通过定义局部控制率来控制轮式机器人，轮式机器人之间的相互通信和控制设计的分布式特性来保证整个编队的稳定。当单个轮式机器人无法获取大规模其他轮式机器人的信息，可以运用模型预测控制方法。

0x03 编队避障介绍

基于领航者-跟随者编队策略的分布式编队控制可以引领多个轮式机器人形成编队队形，但缺少对其编队成员的避障处理。因此我们需要对轮式机器人在基于领航者-跟随者编队策略中引入可避障的路径规划算法，保证其编队的安全可靠性。常用的编队避障算法有：

人工势场法。将移动的轮式机器人看作为一个电子，移动轮式机器人的目的点作为正电荷与轮式机器人有吸引力，周围的障碍物作为负电荷与轮式机器人之间有排斥力。最终轮式机器人的运动轨迹受到吸引力与排斥力两者力之间的叠加，综合出一条合力引导得出的无碰撞轨迹。
模糊逻辑控制法。模糊逻辑控制法是机器人将传感器获得的感知信息进行模糊化处理并进行分类，根据以往的经验建立隶度函数作为控制依据，将模糊化后的感知信息按照隶度函数做出相应的运动。
动态窗口法。主要是模拟其轮式机器人的运动轨迹，对轮式机器人的二维速度进行采样，通过多组速度模拟其轨迹并进行评价。