群体机器人集结控制：位置信息与网络连通性

"该文探讨了在速度信息未知的情况下群体机器人的集结控制策略，提出了一种仅依赖位置信息的观测器和分布式控制方法，确保网络连通性并使所有机器人最终能够聚集在一起。无论是否设定虚拟领导者，这种方法都能保证速度信息的一致收敛。通过数值仿真验证了算法的实用性。" 本文主要关注的是群体机器人控制领域的集结控制问题，特别是在机器人速度信息未知的条件下。集结控制是让一组机器人在没有中央协调的情况下，通过相互间的通信和位置信息共享，达到集体移动至同一目标点或形成特定形状的目标状态。在实际应用中，如无人机集群、自动驾驶车辆等，这种控制策略具有广泛的应用前景。 首先，文章针对两种情况进行了研究：一是没有虚拟领导者的群体，二是设有虚拟领导者的群体。虚拟领导者在集结控制中起到引导作用，可以是预先设定的一个机器人或者一个虚拟的参考点。在无虚拟领导者的情况下，所有机器人需要自行协调以达成集结目标；而在有虚拟领导者的情境下，其他机器人会跟随领导者移动。 为了解决速度信息未知的问题，文章提出了一种基于位置信息的分布式观测器设计。这种观测器允许每个机器人仅根据自身及邻居的位置信息来估计和跟踪其他机器人的速度，无需直接获取速度传感器数据。观测器的设计考虑了网络连通性，确保了在整个集结过程中，机器人之间的通信网络始终保持连接，这对于信息传递和协同行为至关重要。 接着，文章介绍了一套分布式控制算法，这些算法利用观测器提供的位置信息，使得每个机器人可以独立地调整其运动，以实现整个群体的速度一致性。理论分析证明了提出的控制策略能够保持网络连通，并保证所有机器人的速度信息逐渐收敛到相同值，从而为集结提供了必要的条件。 最后，通过数值仿真实验，文章展示了所提算法在实际场景中的有效性。仿真实验可能包括不同初始分布的机器人集合，以及各种动态环境变化，结果表明，即使在这些复杂情况下，提出的分布式控制算法也能成功地引导所有机器人到达预定的集结点，证实了算法的稳健性和实用性。 该研究为群体机器人控制提供了一种新的解决方案，尤其是在信息受限的环境中。这种仅依赖位置信息的控制策略降低了对传感器的要求，提高了系统的鲁棒性，对于未来智能系统的设计和应用具有重要的理论与实践意义。