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多机器人系统设计方法主题及发表
多机器人系统设计方法论:从仿真到演示皮埃尔·坎西尔引用此版本:皮埃尔·坎西尔。多机器人系统设计方法论:从仿真到演示。自动化/机器人。南布列塔尼大学,2018年。法语。NNT:2018LORIS519。电话:02347005HAL ID:电话:02347005https://theses.hal.science/tel-02347005提交日期:2019年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire博士学位论文L’UNIVERSITE DE BRETAGNECOMUEU NIVERSITEB RETAGNE L'Oire第601号博士学校数学与信息与通信科学与技术专业:自动化、生产和机器人由"皮埃尔·坎西尔"多机器人系统设计方法:从仿真到演示论文于2018年12月11日在东方大学发表并答辩研究单位:Lab-STICC - UMR 6285论文编号:519答辩前的报告员:Yannick Le Moullec,爱沙尼亚M. Sébastien Bilavarn,MC-HDR,尼斯大学,LEAT实验室评审团组成:主席:Gilles Coppin,教授,IMT Atlantique,Lab-STICC,布雷斯特考试员:Eva Crück,研究工程师,DGA,巴黎Dir.博士生:Jean-Philippe Diguet,CNRS博士,Lab-STICC,洛里昂联合主任。论文作者:Marc Sevaux,洛里昂Lab-STICC瑞银集团教授多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 2018多机器人系统设计方法论:从仿真到演示关键词:无人机、SRM、蜂群、模拟、开源多机器人系统是复杂的,但在许多领域都有很好的应用前景,该领域的大量学术研究证明了它们在未来的重要性然而,如果这些承诺是真实的,它们还没有实现,工业中使用的多机器人系统的数量很少就证明了这一点。然而,解决方案是存在的,使工业界和学术界能够在这个问题上合作。我们提供从学术和工业的角度来看,多机器人然后,我们提出了对这些系统设计的三个贡献:一个异质群的实现作为一个实际的案例研究,以突出设计障碍。修改自动驾驶仪和模拟器,使其与多机器人系统的开发兼容。在前两项贡献的基础上演示评估工具。最后,我们总结了这项工作的范围和基于开源的未来前景。多机器人系统设计方法:从仿真到演示关键词:无人机,SRM,蜂群,模拟,开源摘要:多机器人系统是许多领域中复杂但有前途的系统,该领域的学术工作数量掩盖了它们在未来的重要性。然而,虽然这些承诺是真实的,但它们还没有实现,正如工业中使用的少量多机器人系统所证明的那样。然而,存在解决方案,使行业试验者和学术界能够在这个问题上共同努力。我们提出了与多机器人系统设计相关的最新技术水平和挑战,工业观点。然后,我们为这些系统的设计提出了三个贡献:实现异质群作为一个实际的案例研究,以突出设计障碍。自动驾驶仪和模拟器的模块化,使其与多机器人系统的开发兼容-基于前两个贡献的评估工具演示。最后,我们总结了这项工作的范围和基于开源的未来前景。多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 2018谢谢你首先,我要让-菲利普·迪盖和M.马克·塞沃。我还要感谢这篇论文的作者:M.Yannick Le Moullec和M.塞巴斯蒂安·比拉瓦恩。我感谢夫人。伊娃·克鲁克和M.Gilles Coppin同意参加这个评审团。我也要感谢M.感谢Gilles Coppin在我的DAISIE项目中的合作我还要感谢RetDTech France和Azurdrones公司的技术支持,以及DGA对我的论文过程的耐心和考虑J’adresse tous mes remerciements à l’équipe des développeurs d’ArduPilot en particu-彼得·巴克和M.感谢Randy Mackay在开源自动驾驶仪开发过程中提供的专业知识和也要感谢项目社区,他们以极大的热情和鼓励欢迎我的演示最后,我要感谢我的妻子阿曼达·阿伯和我的家人在我遇到困难时对我的支持我多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 2018材料表目录II表列表iv图表v词汇表VII1引言12多机器人系统的挑战32.1MRS3概述2.1.1演示文稿32.1.2优势52.1.3限制62.1.4主要应用72.2SRM的定义:分类72.2.1导言72.2.2单机器人与多机器人82.2.3集体行为92.2.4协调102.2.5来文112.2.6规划112.2.7决策过程132.2.8人类操作员在MRS 14中的位置2.3关于MRS152.3.1特征162.3.2结果研究182.3.3结果的证明202.3.4结论222.4模拟与现实之间的设计挑战232.4.1学术解决方案与行业期望之间的差距232.4.2锁定ii.多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 2018目录III2.4.3结论323创建3.1设计MRS33的工具3.1.1模拟工具333.1.2硬件平台383.1.3软件平台393.2贡献:创建平台433.2.1系统设计的方法433.2.2软件的选择473.2.3材料的选择543.3获得的结果654改进MRS71的开发4.1漫游者71的通用自动驾驶仪4.1.1现有机器人解决方案714.1.2ArduPilot:演示文稿734.1.3主要变更824.1.4结论874.2用于模拟的884.2.1ArduPilot SITL:演示文稿884.2.2捐款914.2.3结论985完整模拟和尺寸确定工具的建议5.1通用框架提案5.2案例5.2.1实验系统1055.2.2结果1115.3结论1156一般结论116参考书目118多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 2018图片列表2.1提出的SRM的主要局限性162.2对出版物结果的分析182.3模拟器和实验212.4ARM26 SOC之间的价格、功能和功耗比较2.5根据OSI29模型,SRM中使用的主要协议3.1参考模拟器363.2参考平台383.3自动驾驶仪的比较483.4比较最常见的无线传输技术....................................................................................513.5嵌入式卡的选择标准553.6选择嵌入式卡564.1MRS73工业用途的预期特性总结4.2ArduRover和TurtleBottle的3 87四多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 2018图表1.1不同微型机器人的示例。版权所有ArduPilot根据CC许可证BY-SA3.022.1一群鸟的例子版权所有WalterBaxter根据CC BY-许可证SA2.042.2DJI Phantom四轴飞行器的示例版权所有维基百科CCBY-SA 3.052.3Skeyetech八四旋翼机示例。版权所有AzurDrones............................................. 53.13.2中介绍的平台示例393.2MRS44的施工折衷图3.3组件选择图453.4性能和复杂性463.5根据CCBY-SA 3.0的ArduPilot平台493.6ROS52协议3.7MAVLink协议在群集53中的使用表示3.82013年至2017543.9平台软件图543.10 保留卡:Odroid C1+573.11 Erle-Brain和Pixhawk573.12 Linux卡生成的噪声PWM信号示例....................................................................... 583.13 Odroid板和Pixhawk59之间的连接3.14 Pixhawk60板的硬件示意图3.15 UbiquitiM5子弹623.16 63号平台硬件图3.17 2013年至2017643.18 DAISIE64中的全局通信方案3.19 在GAZEBO 66中测试3.20 SITL在真实机器人中的使用方案3.21 两个滚动机器人683.22 Daisie69群3.23 HMI显示机器人电影的视频流V多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 2018六、图表4.1ArduPilot 75的工作4.2ArduPilot在CC BY-SA 3.0 77许可证下的架构图4.3阿克曼几何的原理图版权所有维基百科许可证CCBY-SA 3.0794.4Ardurover 80代码的旧架构示意图4.5PWM RC的原理图。版权所有维基百科在CC许可证BY-SA3.0814.6传统PWM的原理图。版权所有维基百科在许可CCBY-SA 3.0.......................... 814.7Ardurover 83代码的新架构示意图4.8旧控制器(红色)和新控制器(紫色)的比较在GPS航点跟踪上(白色)844.9通过Mavros 85使用R OS控制4.10 Turtlebot3,版权所有Robotis864.11 在Gazebo中创建罐所需的代码示例[88]894.12 SITL架构904.13 使用SITL 92的多车辆仿真4.14 SITL92可能的新配置图4.15 SITL和绘图仪934.16 使用Gazebo和SITL94模拟领导者-追随者4.17 使用Gazebo和SITL95的领导者-追随者仿真架构4.18 SITL和Gazebo96之间的连接图4.19 Gazebo97的SITL插件的工作原理图4.20 模拟使用ArduPilot代码在漫游者上运行...................................................................... 984.21 四轴飞行器在凉亭中执行路径跟踪的模拟............................................................994.22 四轴飞行器在凉亭中执行避障的模拟 1005.1实验系统的总体方案..............................................................................................1055.2用于模拟的巡逻点地图..........................................................................................110多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 2018术语表GLPv3GNU通用公共许可证版本3:最常用的自由许可证它基于copyleft的概念,允许您在本许可证它与软件和硬件的销售兼容事实上,开源原则并不要求软件免费或系统地GNSS全球导航卫星系统:GPS和GALILEO等卫星定位系统的英文缩写HMI人机界面:表示软件图形界面的首Lipo锂聚合物电池这种类型的电池比笔记本电脑电池中常见的锂离子电池具有更高的能量密度。因此,Lipo是需要重量优化的机器人(如无人机)的首选。ROS机器人操作系统:用于开发ROS机器人的参考中间件。接收信号强度指示:表示从天线接收的信号的接收功率的测量的英文缩写SAR搜索和救援:搜索和救援行动的英文缩写SITLSoftware In The Loop : ArduPilot 项 目 的 模 拟 器 。 C’est une simulation lo-gicielle de l’environnement et du无人机(UAVUnmanned Aerial Vehicle):通用于空中移动机器人的英文缩写。UGV无人地面车辆(英语:UGVUnmanned Ground Vehicle)是一种通用的陆地移动机器人七多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 2018第一章引言让我们从一个生动的例子开始。2011年3月,日本发生大地震,引发海啸。尽管造成了重大的人力损失,但国际社会关注的焦点是受损的福岛核反应堆。由于辐射对人类是致命的尽管在机器人技术方面进行了数十年的研究和开发,但反应堆正在成为机器人的墓地,机器人技术缺乏可部署的解决方案来帮助人类操作员制定操作解决方案本文从工业的角度对群体机器人解决方案的设计问题进行了分析事实上,机器人组使得实现高效的分布式处理方法成为可能,这些方法具有通过冗余和协作实现可靠性、降低每个实体的成本以及集体效率等特别令人感兴趣的特性然而,由于可以使用的代理的数量因此,本文档仅限于移动机器人,特别是微型机器人,其是能够在其周围移动并且尺寸减小的机器人实体该定义包括机器人(无人地面车辆或UGV)、飞行器(无人空中车辆或UAVS)、导航员等,但不包括机械臂图1.1显示了各种移动机器人。在这份手稿中,我们提出了与多机器人系统设计相关的最新技术水平和挑战。然后,我们提出了对这些系统设计的三个贡献:实现异构群,修改自动驾驶仪和模拟器,使其与多机器人系统的发展兼容,并在前两个贡献的基础上演示了评估工具。这篇论文第一章概述了多机器人系统,解释了这些系统的特点及其可能的应用,然后分析了一些对比。1多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 20182第一章。引言图1.1版权所有ArduPilot根据CC BY-SA 3.0许可证提出了一些学术目标,以突出设计和最后,提出了磁共振成像操作锁的工业愿景第二章强调了通过多个学术和工业合作伙伴的研究项目实现多机器人系统的困难基于现有工具的最新技术水平,提出了设计多矢量(滚动和飞行)SRM的设计方法,并提供了经验反馈,强调了第3章描述了在自动驾驶仪和相关模拟器的水平上所做的主要贡献,第4章根据前几章的反馈,提出了一个实施和评估SRM的框架。为了演示该框架的使用,进行了各种实验。多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 2018第二章多机器人系统的挑战多机器人系统(英语:Multi-robot systems,缩写为MRS)是由多个移动机器人组成的系统,其中相对于任务的复杂性,大量的单个机器人被协调以由于它们的坚固性和模块化,它们可以比单独的机器人更有效地执行复杂的任务。 虽然今天对SRM进行了广泛的研究[127][42],但其工业用途仍然很少。本章概述了SRM,重点介绍了其优势、局限性、与这些系统相关的挑战以及分类。然后,他对一些学术贡献进行了分析,以强调SRM是如何被表征和测试的,并强调了用于SMR工作的主要工具。最后,他总结了阻碍SRM在更多工业应用中部署的挑战2.1SRM概述本节概述了SRM,重点介绍了其优势、局限性和当前的主要应用。2.1.1演示文稿术语多机器人系统是在同一环境中工作的一组机器人的总称。因此,该术语包括不同的非常具体的子类别。第2.2节将详细介绍SMR的主要特征最常见的SRM类型有:集群:这些是分散的多机器人系统,具有明确的通信和动态协调,通常复制自然。它们允许使用简单数量的单元来执行复杂的集体行为,如图2.1所示的成群飞行。3多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 20184第二章。 磁共振成像的概念图2.1版权所有WalterBaxter,许可证CC BY- SA 2.0包:它们的定义类似于群,但它们实现了一种领导者选举机制无人机舰队:因此,舰队可以是一个群体或一群。在法国,无人机一词通常与多旋翼无人机联系在一起 这个名称可能会产生误导,因为在法国,术语无人机实际上是指具有一定程度自主性的车辆或机器人(自主性的定义见2.2.8)。因此,无人机舰队可以由无人地面车辆(UGV)和无人空中车辆(UA VS)组成。领导者-追随者或领导者-追随者:这个系统是一个复杂的系统,许多追随者将跟随一个领导者。它们可以通过不同的方式实现多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 20182.1. MRS5概述图2.2版权所有维基百科在CC BY-SA 3.0图2.3-版权所有AzurDrones通过显式和隐式通信2.1.2优势几项研究表明,SRM在理论上比单独的机器人更有趣,这有几个原因,[9]:通过使用比传统机器人更简单、制造或操作成本更低的机器人来降低成本例如,一个能够自己完成任务的机器人必须配备多个传感器才能实现其目标。但它的传感器越多,效率就越高,但也越昂贵和复杂。相比之下因此,与单独使用机器人的解决方案相比,MRS的总成本仍然较低更大的空间覆盖范围 虽然机器人本身能够在某些任务中表现良好,但由于复杂性或性能问题,如监视大空间,某些任务对它们来说是不可能的。冗余。SRM允许建立操作问题(通信范围和有限的能量储备和操作事故(代理丢失事实上,在通信中断或电池电量不足的情况下,机器人通常会在任务结束前停止正在进行的任务,以保证其安全和"丢失"。在类似的情况下,SRM可以将这些问题包括在任务策略中,因为协作操作的可能性(3D重建、传感器重新校准等)。----多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 20186第二章。 磁共振成像的概念在某些类型的任务(探索、监视等)中,理论上比单独的机器人性能更好由于这些系统的复杂性和其他原因(将在后面解释),这些通常被视为理所当然的好处如果考虑到成本优势,这一点尤其重要然而,由于近年来的技术进步,机器人的能力得到了提高,其开发时间也显著缩短。这些在能力、成本和开发时间方面的收益使得有可能将更多的时间分配给其他机器人问题,如SMR控制2.1.3限制虽然对这些系统的期望很高,但它们的使用受到其复杂性质的限制。事实上,SRM结合了单独机器人和群体的问题成本。虽然SRM解决方案的成本在学术著作中经常被认为是一种优势,但集团的价格仍然与每个单位的价格挂钩但是,机器人装备得越多,其材料成本和使用成本就越重要C’est pourquoi le coût de chaque unité a intérêt à rester aussi faibleque possible 这个矛盾将在下面的章节中更详细地讨论能源管理目前的机载电池技术不允许太多即使可以实施组能量管理策略,该因素仍然是SRM的限制因素通信。在SRM中,机器人可以相互通信或与外部系统由于可能的通信数量,通信SRM容易出现通信饱和、频率和带宽共享等问题检测和避免。目前还此外,SRM中的机器人数量成为其使用的障碍,因为组中的每个单元成为新的动态障碍。集团管理考虑到每个群体成员的行为和特征,很难创建可靠的群体行为模型------多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 20182.2. SMR的定义:分类7机器人之间的协调,通常是复杂的,以最大限度地提高性能和成功完成任务与操作员的接口需要考虑两个问题。第一个是由于难以理解代理间交互的机制和从系统返回的数据量,SRM的控制是一项具有挑战性的此外,必须能够在SRM控制策略中考虑人类操作员,以允许协作或非协作任务这两个方面目前只得到了有限的研究,尽管SRM数据的管理是维护和改进这些系统的一个重要技术障碍2.1.4主要应用今天,SRM的主要应用与具有强烈短期商业利益的领域有关以下列表提供了一些经过深入研究的应用示例,这些应用正开始具有实际的工业用途:L’exploration它 是 研 究 活 动 和 工 业 应 用 最 多 的 领 域 。[2 9 ] [ 2 4 ] [ 4 5 ] [ 1 0 5 ] [ 5 6 ] [ 5 7 ] [ 5 8 ] [ 5 9 ] [ 5 9 ] [ 5 9 ] [ 5 0 ] [ 5 0 ] [ 5 1 ] [ 5 2 ] [5 3 ] [ 5 4 ] [ 5 5 ] [ 5 6 ] [ 5 7 ] [ 5 8 ] [ 5 9 ] [ 5 9 ] [ 5 9 ]监视。[23][60][100][96][97][70][98][99][99][27][56][74][73][71][34][75][76][77][78][79]工业或污染区域的清洁和维护系统,例如[130],[1]。-后勤,例如[125]、[41]、[3]。— 中继天线的部署,例如[84]。— [94][59][59]2.2SRM的定义:分类学2.2.1简介SRM设计的主要困难之一是可能性的数量及其复杂性。-----多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 2018第八章第二章。 磁共振成像的概念系统配置,为此,SRM分类法的定义一些出版物已经讨论了这一主题,特别是:在[35]中,作者通过对多机器人组进行分类来解决这个问题,该分类必须允许根据几个标准对不同的机器人组进行分类和比较:通信及其特征、机器人的信息能力、代理的数量这种分类法非常侧重于SRM的特征,但它不允许对SRM的不同应用领域[18]基于机器人群体合作的五个研究领域:群体架构、资源冲突、合作起源、群体学习解决任务以及与机器人相关的几何问题(例如寻他们的出版物还概述了截至1995年的合作移动机器人的研究进展他们的工作为思考SRM的可能配置奠定了基础,但当时的技术限制显然在他们在该领域的研究中发现的差距中发挥了作用。在[40]中,根据21世纪初在合作与协调领域所做的工作,提出了一种分类法,重点是SRM协调机制它们使用自下而上和自上而下的方法来定义系统结构的不同表示级别。这些层次有四个:合作层次、群体感知层次、协调层次和组织层次这些参考分类法允许根据某些标准定义SRM。为了能够比较SRM,重要的是能够定义一个涵盖整个SRM的分类系统,而不进入技术规范:Dudek和Jenkin、Michael、Milios的通信,Farinelli等人的协调,与Cao等人合作。因此,以下分类法提供了SRM的一般特征,这些特征应允许2.2.2单机器人与多机器人假设我们可以制造一个功能性的超级机器人,例如Atlas [14],那么需要空间分布的任务就不可能由它来一个简单的例子是对建筑物的监控两个相对入口的同时监控只能通过使用至少两个机器人来完成一个单独的机器人由几个传感器和一个控制系统组成然而,要解决的任务的复杂性可能---多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 20182.2. SMR的定义:分类9对一个机器人来说太重要了。例如,在有限的时间内探索一个特定的区域。SRM由多个代理组成,这些代理可能相同,也可能不同。与使用单个机器人相比,它们的使用具有几个优点这些获益已在第2.1.2节中列出。SRM分为两组。它们可以是同质的,这些系统是文献中研究最多的,因为SRM的信号复杂性降低。事实上,旅行管理和任务分配到不同的代理可以是相同的,因为他们有相同的特点。[29][33][20] 它们也可以是异构的,也就是说,机器人的能力不一定相同。因此,例如,异构MRS可以呈现UAV和UGV这种异构性为其使用带来了额外的复杂性例如,使用无人机作为UGV的通信中继可以实现更大的覆盖区域。[56][60][71]2.2.3集体行为就像所有从事同一任务的团队一样,SRM必须有一种集体行为。 这种行为的特征是SRM响应于给定情况的所有动作和反应。与合作行为的特征是不同的代理人为了解决任务或情况而相互作用的这种行为通常是为了在其他机器人的帮助下单独提高机器人的能力 关于SRM的文献主要提供了表现集体行为的解决方案,特别是关于SRM定位的问题,其中使用几个无人机将允许一些人引导其他人,[44][33]或探索或任务分配必须以这样一种方式进行,即机器人尽可能少地返回已经探索过的区域。[60][45][70] 竞争行为是合作行为的对立面,为了对任务或情况做出反应,机器人会以这样一种方式行动,即它们的收益是最大的。例如,这可以导致最小的消耗或位移竞争行为的一个很好的例子是在机器人杯上使用的机器人。[66][107] 然而,合作方面突出了在解决一项任务时达成共识的困难。文献中一个非常经典的例子是两个机器人同时穿过如果两个机器人试图同时通过,则可能发生碰撞然而,机器人通常被编程为执行不应有意影响其完整性的动作。因此,协作方面需要协调,通常还需要沟通来促进协调。集体行为提出了其他问题。由于在一个区域中存在多个机器人,因此资源共享问题是不可避免的。问题是-多机器人系统的设计方法Pierre Kancir 201810第2章。 磁共振成像的概念SRM的资源阶段可以以几种方式来表征最常见的问题,特别是在SRM中有大量代理的情况下,是通信。 通信是SRM的一个重要方面,因为它允许机器人之间直接共享信息。技术限制或环境(干扰、机器人数量等)它们影响机器人的通信能力,从而影响SMR的性能共享问题最多的第二个资源是这是因为机器人的大小和数量将影响代理的移动可能性,而不涉及碰撞、拥塞或死锁(当两个机器人在 这种资源共享的内在问题突出了机器人协调的必要性2.2.4协调协调管理是SRM的核心任务,协调的质量直接影响系统的整体性能这种协调可以用两种方式来静态:(离线)静态或离线,即在执行任务之前已经预先定义了协调规则一个简单规则的例子是:机器人必须彼此保持安全距离。静态协调的使用允许为复杂任务定义规则,但在机器人控制中涉及延迟,因为需要建立协调。[28][100]动态(在线、响应)定义协调的第二种方式是动态或在线协调。[60][33][34][35][36] 这种协调本身可分为两个子类。外显协调:定义为有意识的沟通和行为同步。这种类型的协调通常与使用明确的沟通方法相结合内隐协调是从群体和环境的动态中产生的,目的是与静态协调不同,动态协调提供了快速的执行速度由于SRM任务的性质及其环境是复杂的,这两种协调方法通常用于响应机器人必须解决的不同任务
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