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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着机器人技术的迅速发展，单一机器人已经无法满足工作需求，既而人们会用多个机器人协同作业去完成给定任务。研究多机器人团队中的机器人能够形成特定的队形结构,并在执行任务的过程中保持队形不变或根据环境约束改变具体队形形状问题 ,对于自动公路系统及战斗机编队等也有指导意义，因为它们的共同之处都是多个智能体协作实现共同的目标。美国是最早进行多军用机器人技术研究的国家之一，将队形控制技术应用到飞行器上的报道,并且美国航空和宇宙航行局和空军已将飞行器保持队形并编队控制技术确定为21世纪的关键技术。多机器人编队经过20余年的发展历程后,无论在军事、国防,还是工业、生活等领域都展现了广泛的应用空间。一些具体的应用任务,如多机器人协作地图探索、大型物体的运输、目标的抓捕等,要求团队中的机器人能够形成特定的队形结构,并在执行任务的过程中保持队形不变或根据环境约束改变具体队形形状，而障碍物空间中的巡逻编队问题是机器人研究的一项关键技术^[1]。

国内外研究现状

随着多机器人控制研究的逐步深入，编队控制问题得到了专家学者们越来越多的关注。近年来，已有众多国内外科研团队和研究机构从事于这方面的研究。文献[2]中科研开发了多机器人系统mrcas，对多机器人在复杂环境下的系统编队控制通过理论进行了研究与分析。文献[3]中提出一种多机器人系统分布式结构，能够有效的解决由于刚性结构破裂易造成编队控制失败的问题。文献[3]中基于李亚普诺夫函数，设计出一种导航函数-势场函数并提出了一种单机器人的避障控制策略，以解决障碍物环境下的多机器人避障问题。在文献[4]中，首先针对多机器人在r-树空间环境下的编队控制问题，构建了多机器人系统在r-树空间下的编队模型，通过结合所提出的编队控制算法，设计出针对r-树空间下多机器人编队控制器，研究了多机器人如何在障碍物空间环境下完成编队与避障控制的任务。鉴于此，研究障碍物空间中巡逻编队方法,在理论上可丰富编队控制算法的种类，而在应用上也可为障碍物空间中的巡逻编队控制方法提供一种新思路。

2. 研究的基本内容

本项目主要研究障碍物空间中的一种两阶段编队控制问题。在编队和巡逻过程中，要求机器人士兵不与障碍物相撞。具体研究内容主要包括以下几点：

（1）障碍物空间中的建模：研究几个机器人士兵（自动的，要被设计的控制方法控制的，建模成动态的点），从自由空间中的不同的地方出发（将士兵营房和其他一些不能行走的区域建模成障碍物，剩下的区域为自由空间）。

（2）Ｒ－树空间建模：在自由空间中选取任意一点，并且针对每个机器人士兵的初始位置，给出每个初始位置到该点的一个最短路径。在约束度量（restriction metric）下，这些最短路径所构成的空间是一个Ｒ－树空间。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

2018年03月：查阅相关文献资料，完成外文翻译；

2018年03月中旬：查阅资料，完成对障碍物空间的建模学习并整理归纳；

4. 参考文献

[1] 黄晨，多机器人编队控制算法的研究与实现，哈尔滨工业大学，工学硕士学位论文，2011.

[2] dongbing gu,huosheng hu, a model predictive controller for robots to follow a virtual leader[j], robotica,2009,27(6): 905-913.

[3] w.f.luo and z.h.luo,the design and implementain of a target tracking testbed based on wsn[c], ieee symp, computer, mechatronics, control and electronic engineering(cmce 2010), ieee press, 2010: 312-315.