量化通信与区间算术结合的多机器人协调控制算法

"本文探讨了多移动机器人系统协调控制的算法设计，主要关注基于量化通信和区间算术的鲁棒分布式模型预测控制策略。该策略在处理系统不确定性和通信延迟问题上具有显著优势，能够有效地降低通信负载，实现多机器人的高效协同。" 在当前的科技发展中，移动机器人控制与路径规划已经成为研究的热点。尤其是多移动机器人系统的协作控制，由于其在工业生产、物流管理等领域的广泛应用，越来越受到学者们的重视。分布式模型预测控制（DMPC）作为一种有效的控制方法，通过预测每个机器人的未来状态，可以在避免冲突的同时指导各机器人完成各自任务。 然而，多机器人系统中的通信问题，如延迟和数据丢失，可能引发严重后果，如机器人碰撞。为解决这些问题，有研究提出了量化通信方案，通过降低信息精度来减少通信负载。同时，考虑到系统的不确定性，集合计算方法，特别是区间算术，被用来建模和处理这些不确定性。 本文的核心贡献在于将量化通信和区间算术相结合，构建了一个鲁棒的分布式模型预测控制算法。该算法运用区间算术预测机器人的可达集，通过量化通信减少信息传输的负担。这种方法兼顾了系统的不确定性和通信效率，能够在保证任务执行的同时，降低通信开销，从而实现多移动机器人的有效协调。 具体来说，论文首先介绍了多机器人协作控制的重要性，然后详细阐述了分布式模型预测控制的基本原理。接着，引入了量化通信的概念，解释了如何通过量化减少通信需求。随后，区间算术被用来处理系统不确定性，预测机器人可能的行为轨迹。最后，通过一个四机器人路口调度问题的实例，验证了所提算法的实际效果和优越性。 这篇论文为多移动机器人的协调控制提供了一个创新的解决方案，它不仅考虑了系统中的不确定性和通信限制，还确保了控制策略的鲁棒性和效率。这一研究对于推动未来自动化和智能化系统的进步具有重要的理论价值和实际应用前景。