對(duì)多智能體感興趣歡迎+Wangzaixiaolatiao（VX）溝通。

一、引言

1.1、概述

多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)即多個(gè)智能體組成的集合，它的目標(biāo)是將大而復(fù)雜的系統(tǒng)集成設(shè)成小的、彼此互相通信和協(xié)調(diào)的、易于管理的系統(tǒng)。多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)在表達(dá)實(shí)際系統(tǒng)時(shí)，通過(guò)各智能體間的通訊、合作、互解、協(xié)調(diào)、調(diào)度、管理及控制來(lái)表達(dá)系統(tǒng)的機(jī)構(gòu)、功能及行為特性。

多智能體系統(tǒng)控制具有自主性、分布性、協(xié)調(diào)性，并具有自組織能力、學(xué)習(xí)能力和推理能力。采用多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題，具有很強(qiáng)的魯棒性和可靠性，并具有較高的問(wèn)題求解效率。

多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)是智能體技術(shù)應(yīng)用及研究的一個(gè)質(zhì)的飛躍，不同行業(yè)的專家學(xué)者對(duì)之進(jìn)行了深入的研究并從多個(gè)角度闡述了多智能體系統(tǒng)用于解決實(shí)際問(wèn)題的優(yōu)勢(shì)，歸納起來(lái)，主要有以下幾點(diǎn)：

1、在多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)中，每個(gè)智能體具有獨(dú)立性和自主性，能夠解決給定的子問(wèn)題，自主地推理和規(guī)劃并選擇適當(dāng)?shù)牟呗?#xff0c;并以特定的方式影響環(huán)境；

2、多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)支持分布式應(yīng)用，所以要具有良好的模塊性、易于擴(kuò)展性和設(shè)計(jì)靈活簡(jiǎn)單，克服了建設(shè)一個(gè)龐大的系統(tǒng)所造成的管理和擴(kuò)展的困難，應(yīng)有效降低系統(tǒng)的總成本；

3、在多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，不追求單個(gè)龐大復(fù)雜的體系，而是按面向?qū)ο蟮姆椒?gòu)造多層次、多元化的“狼蜂”智能體，要降低系統(tǒng)的復(fù)雜性，也要降低各智能體問(wèn)題求解的復(fù)雜性；

4、多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)是一個(gè)講究協(xié)調(diào)的系統(tǒng)，各智能體通過(guò)互相協(xié)調(diào)去解決大規(guī)模的復(fù)雜問(wèn)題；“狼蜂”智能體空地一體系統(tǒng)多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)也是一個(gè)集成系統(tǒng)，它采用信息集成技術(shù)，將各子系統(tǒng)的信息集成在一起，完成復(fù)雜系統(tǒng)的集成；

5、在多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)中，各智能體之間互相通信，彼此協(xié)調(diào)，并行地求解問(wèn)題，因此能有效地提高問(wèn)題求解的能力。

多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)是在多無(wú)人車、無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)中，各個(gè)無(wú)人車及無(wú)人機(jī)之間能夠保持一定的相對(duì)距離，并在速度及位置上按照預(yù)設(shè)路線或命令進(jìn)行運(yùn)動(dòng)的過(guò)程。基于MATLAB/Simulink進(jìn)行硬件在環(huán)控制算法開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證，可通過(guò)MATLAB/Simulink軟件直接獲取高精度的姿態(tài)數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)，并提供多無(wú)人車、無(wú)人機(jī)協(xié)同控制的OEMO程序。

圖1 多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)場(chǎng)景圖

多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)主要做以下三個(gè)方面的研究：

1、編隊(duì)隊(duì)形的設(shè)計(jì)：多個(gè)無(wú)人車及無(wú)人機(jī)在指令下運(yùn)行至指定的位置，并最終實(shí)現(xiàn)既定的編隊(duì)形態(tài)，除了需要考慮無(wú)人機(jī)氣動(dòng)力影響外之外，還要考慮任務(wù)要求及無(wú)人車、無(wú)人機(jī)間信息交換的冗余度，同時(shí)保證無(wú)人車及無(wú)人機(jī)之間不會(huì)發(fā)生碰撞；

2、編隊(duì)隊(duì)形的保持,在無(wú)人車及無(wú)人機(jī)執(zhí)行指令過(guò)程中能克服來(lái)自系統(tǒng)內(nèi)部或外在環(huán)境干擾，進(jìn)而保持整個(gè)隊(duì)形不變；

3、編隊(duì)隊(duì)形的變換：在無(wú)人車及無(wú)人機(jī)行進(jìn)過(guò)程中能夠適應(yīng)來(lái)自系統(tǒng)內(nèi)部或外在環(huán)境干擾而對(duì)編隊(duì)做出適當(dāng)且合理的改變。

多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)需要通過(guò)對(duì)無(wú)人車、無(wú)人機(jī)的定位，獲取其在空間中的位姿，這種位置位姿信息主要是六自由度姿態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行多智能體之間通訊的建立，最后通過(guò)控制決策系統(tǒng)根據(jù)智能體空間內(nèi)的位姿完成系統(tǒng)控制。

定位無(wú)人車、無(wú)人機(jī)的空間位姿，是多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)研究、實(shí)驗(yàn)最為重要的部分，只有獲取準(zhǔn)確穩(wěn)定的定位信息，才能良好的控制無(wú)人車、無(wú)人機(jī)。作為定位的傳統(tǒng)方法，慣性測(cè)量單元（IMU）和慣導(dǎo)模塊（INS）存在陀螺儀零點(diǎn)漂移嚴(yán)重，導(dǎo)致獲取的姿態(tài)、速度等數(shù)據(jù)精度不夠，存在誤差累計(jì)，很難長(zhǎng)時(shí)間獨(dú)立工作。

多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)采用光學(xué)動(dòng)捕技術(shù)（定位精度可達(dá)亞毫米級(jí)別），并通過(guò)WiFi網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)多機(jī)間的通信，能夠?qū)ATLAB/Simulink開(kāi)發(fā)的無(wú)人車及無(wú)人機(jī)編隊(duì)仿真算法直接生成代碼下載到無(wú)人車及無(wú)人機(jī)中，在室內(nèi)環(huán)境下進(jìn)行多車、多機(jī)分布式編隊(duì)算法的驗(yàn)證。

1.2、多智能體協(xié)同控制系特點(diǎn)

● 室內(nèi)定位系統(tǒng)：采用室內(nèi)光學(xué)動(dòng)捕技術(shù)，定位范圍6m*6m，支持亞毫米級(jí)定位，能夠最多同時(shí)捕捉12架左右的無(wú)人車或無(wú)人機(jī)；

● 被控制對(duì)象：2臺(tái)無(wú)人車及4架無(wú)人機(jī)進(jìn)行編隊(duì)。

● 無(wú)人機(jī)飛控：無(wú)人機(jī)STM32F427（180MHZ）主控及STM32F100協(xié)處理器，內(nèi)置三組IMU冗余設(shè)計(jì)，外置GPS和光流模塊，支持TCP/UDP通訊協(xié)議。

● 視覺(jué)導(dǎo)航：256顆CUDA核心，CPU選用Quad ARM A57,4G內(nèi)存，16G存儲(chǔ)，要擁有豐富的外設(shè)資源和強(qiáng)大的運(yùn)算能力。

● 無(wú)人車控制器：需配置NVIDIA TX2主板，打在激光雷達(dá)和視覺(jué)傳感器與識(shí)別SDK，能夠進(jìn)行SLAM建模和圖像跟蹤。

● 基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)平臺(tái)：可在MATLAB/Simulink軟件平臺(tái)進(jìn)行控制算法研究，支持自動(dòng)生成代碼，通過(guò)無(wú)線WiFi下載到無(wú)人車控制板和無(wú)人機(jī)飛控板。

● 擴(kuò)展開(kāi)發(fā)語(yǔ)言：支持C、C++、Python編程，適合有一定代碼開(kāi)發(fā)能力的學(xué)生，進(jìn)一步錘煉代碼編程能力；

● 基于模型（MBD）的設(shè)計(jì)：MATLAB/Simulink中提供了ROS的支持包，可試驗(yàn)Simulink控制模型到ROS系統(tǒng)代碼的自動(dòng)生成，降低了ROS系統(tǒng)控制模型的開(kāi)發(fā)難度，適合大眾化本科教學(xué)實(shí)驗(yàn)；

● 可用于無(wú)人系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)建模和控制研究、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、避障控制、多信息融合、編隊(duì)控制、多智能體協(xié)同控制、無(wú)人系統(tǒng)自主控制、足型機(jī)器人步態(tài)分析等。

二、多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)

2.1、總體架構(gòu)

多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)包括實(shí)時(shí)定位系統(tǒng)、實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)、多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)，以及與之配套的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信裝置。

實(shí)時(shí)定位系統(tǒng)采用光學(xué)動(dòng)捕技術(shù)，主要由紅外光學(xué)動(dòng)作捕捉鏡頭、操作及分析處理軟件和配件組成，可捕捉輸出智能體精準(zhǔn)的三維空間數(shù)據(jù)，系統(tǒng)精度可達(dá)亞毫米級(jí)。

實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)是一臺(tái)高性能臺(tái)式服務(wù)器，運(yùn)行Windows7以上操作系統(tǒng)，部署用于圖像處理、定位跟蹤、算法開(kāi)發(fā)、模型編譯下載以及進(jìn)行數(shù)據(jù)堅(jiān)實(shí)分析的軟件，可同時(shí)作為開(kāi)發(fā)主機(jī)和Windows目標(biāo)機(jī)使用。

多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)是指在上位機(jī)MATLAB/Simulink軟件平臺(tái)上進(jìn)行控制算法開(kāi)發(fā)，通過(guò)無(wú)線通信完成對(duì)若干無(wú)人車、無(wú)人機(jī)的集群協(xié)同控制。

圖2 系統(tǒng)總體架構(gòu)圖

2.2、系統(tǒng)布置

多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的實(shí)驗(yàn)室布置主要包括人機(jī)操作區(qū)和設(shè)備實(shí)驗(yàn)區(qū)，具體如下圖所示：

圖3 實(shí)驗(yàn)室布置圖

● 人機(jī)操作區(qū)：該區(qū)域主要用于研究人員進(jìn)行上位機(jī)操作開(kāi)發(fā)，可在該區(qū)域控制和觀察實(shí)驗(yàn)設(shè)備區(qū)內(nèi)的實(shí)驗(yàn)對(duì)象，主要設(shè)備包括卓翼、上位機(jī)、路由器及必要的實(shí)驗(yàn)設(shè)施。

● 設(shè)備實(shí)驗(yàn)區(qū)：該區(qū)域主要用來(lái)進(jìn)行圖像獲取、無(wú)人車及無(wú)人機(jī)的編隊(duì)控制實(shí)驗(yàn)，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時(shí)實(shí)驗(yàn)人員禁止進(jìn)入，主要有8臺(tái)攝像頭、2臺(tái)無(wú)人車、4架無(wú)人機(jī)以及必要的保護(hù)設(shè)施。

2.3、硬件架構(gòu)

圖4 硬件架構(gòu)圖

上圖為平臺(tái)系統(tǒng)硬件構(gòu)成圖，主要包括如下：

1、實(shí)時(shí)定位系統(tǒng)通過(guò)多個(gè)攝像頭完成無(wú)人車、無(wú)人機(jī)的圖形采集，將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析獲得無(wú)人車、無(wú)人機(jī)精確的位置和姿態(tài)信息，并將處理結(jié)果發(fā)送給開(kāi)發(fā)主機(jī)。

2、實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)開(kāi)發(fā)主機(jī)主要完成算法開(kāi)發(fā)和Windows實(shí)時(shí)目標(biāo)機(jī)功能：算法開(kāi)發(fā)主要基于MATLAB/Simulink實(shí)現(xiàn)，結(jié)合實(shí)時(shí)控制軟件，可實(shí)現(xiàn)代碼生成、編譯和部署；開(kāi)發(fā)主機(jī)可作為Windows實(shí)時(shí)目標(biāo)機(jī)，運(yùn)行Simulink生成的Windows Target目標(biāo)代碼。

3、多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)包括若干無(wú)人車、無(wú)人機(jī)，每個(gè)無(wú)人車、無(wú)人機(jī)上安裝高性能計(jì)算單元和外圍傳感器，兼容MATLAB/Simulink，能夠基于 MATLAB/Simulink進(jìn)行控制器開(kāi)放式硬件，實(shí)現(xiàn)多智能體協(xié)同控制、視覺(jué)SLAM等復(fù)雜算法研究。

備注：為保障實(shí)驗(yàn)、學(xué)習(xí)人員的安全，進(jìn)行編隊(duì)控制、控制開(kāi)發(fā)、步態(tài)分析、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃等實(shí)驗(yàn)時(shí)，實(shí)驗(yàn)、學(xué)習(xí)人員智能在開(kāi)發(fā)主機(jī)端操作，不可進(jìn)入編隊(duì)活動(dòng)工作區(qū)域，確認(rèn)無(wú)人機(jī)、無(wú)人機(jī)車、足型機(jī)器人停止后才能到工作目標(biāo)工作、連接線纜、調(diào)試設(shè)備等操作。

2.4、軟件架構(gòu)

圖5 軟件架構(gòu)圖

系統(tǒng)軟件分為“上-下位機(jī)”兩部分，主要包括：

1、上位機(jī)軟件：基于Windows操作系統(tǒng)個(gè)，提供圖像定位處理的軟件、ROS實(shí)時(shí)示例軟件、地面站軟件、實(shí)時(shí)控制軟件；

2、下位機(jī)軟件：基于ROS系統(tǒng)，提供無(wú)人車/無(wú)人機(jī)控制板的硬件驅(qū)動(dòng)、實(shí)時(shí)仿真引擎以及控制模型實(shí)時(shí)代碼。

三、多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)組成

3.1、實(shí)時(shí)定位系統(tǒng)

實(shí)時(shí)定位系統(tǒng)采用光學(xué)動(dòng)作捕捉技術(shù)，主要由紅外光學(xué)動(dòng)作捕捉鏡頭、操作及分析處理軟件和配件組成，可捕捉輸出物體精準(zhǔn)的三維空間6DoF位姿信息，系統(tǒng)精度可達(dá)亞毫米。

3.1.1、硬件組成

表1 光學(xué)動(dòng)捕鏡頭參數(shù)

8個(gè)光學(xué)動(dòng)捕鏡頭

50個(gè)反光標(biāo)記球

T型標(biāo)定桿輔助運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)的校準(zhǔn)

圖6 L型標(biāo)定直角輔助運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)中心點(diǎn)配置

優(yōu)勢(shì)：

亞毫米級(jí)精度：基于專用的SoC芯片和高效三維重建引擎，每一幀動(dòng)作的捕捉精度都可以達(dá)到0.1毫米級(jí)精度；

多種標(biāo)記點(diǎn)配置：Goku?支持被動(dòng)標(biāo)記點(diǎn)、主動(dòng)標(biāo)記點(diǎn)、全局時(shí)碼同步標(biāo)記點(diǎn)的系統(tǒng)配置，方便使用和運(yùn)維；

易于部署：數(shù)據(jù)、供電、同步只需共用一根RJ45網(wǎng)線，部署簡(jiǎn)單；

極低系統(tǒng)延時(shí)：得益于Goku?的超高采樣率，光學(xué)系統(tǒng)延時(shí)<4ms，光慣融合模式延時(shí)更低至1ms*；

支持光慣融合：可以提供6自由度、高精度、高可靠性、高采樣率的空間捕捉數(shù)據(jù)。

3.1.2、軟件組成

室內(nèi)定位軟件基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)原理，通過(guò)布置在空間中的多個(gè)紅外攝像機(jī)，將捕捉區(qū)域內(nèi)物體上反光標(biāo)識(shí)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)信息以圖像的形式記錄下來(lái)，然后對(duì)該圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，實(shí)時(shí)地解算出運(yùn)動(dòng)物體的六自由度位置和姿態(tài)。室內(nèi)圖像定位軟件可實(shí)時(shí)和準(zhǔn)確地解算捕捉區(qū)域內(nèi)單個(gè)或多個(gè)剛體的六自由度位置和姿態(tài)，可為各類型的小飛機(jī)和地面小車、機(jī)器人、機(jī)器狗、機(jī)械手臂等運(yùn)動(dòng)體的控制提供六自由度姿態(tài)和位置的準(zhǔn)確測(cè)量信息。支持一鍵式標(biāo)定。一鍵式創(chuàng)建剛體、全三維界面展示，軟件使用友好。

圖7 光學(xué)動(dòng)捕軟件界面

一鍵式標(biāo)定、一鍵式創(chuàng)建剛體、界面全三維展示、軟件使用友好

2、系統(tǒng)標(biāo)定

1）內(nèi)置ZVR Calib高效多目視覺(jué)標(biāo)定算法，使用T型工具進(jìn)行高精度自動(dòng)標(biāo)定

2）使用L型工具進(jìn)行地平面標(biāo)定

3）Goku? Tracker視覺(jué)慣性內(nèi)參及外參自動(dòng)標(biāo)定

3、支持?jǐn)?shù)據(jù)格式

? RAW

? BVH

? C3D

? FBX

? OpenVR

? VRPN

? TCP/UDP Streaming

4、豐富的第三方接口

3.2、實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)地面控制系統(tǒng)

3.2.1、硬件組成

實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)硬件是一臺(tái)高性能臺(tái)式服務(wù)器，運(yùn)行Windows7以上操作系統(tǒng)，可同時(shí)作為開(kāi)發(fā)主機(jī)和Windows目標(biāo)機(jī)使用。

具體參數(shù)：惠普（HP）Z440臺(tái)式機(jī) 工作站 E5-1603V/8GB ECC/1TB SATA/P600 2G 獨(dú)顯/DVD-RW/24吋顯示器。

圖8 實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)開(kāi)發(fā)主機(jī)

3.2.3、軟件組成

實(shí)時(shí)控制軟件包為Simulink增加了強(qiáng)大的工具和功能，使復(fù)雜的實(shí)時(shí)機(jī)電一體化和控制應(yīng)用的開(kāi)發(fā)和部署變得更加容易，支持直接從Simulink設(shè)計(jì)的控制器生成實(shí)時(shí)代碼，并在Windows目標(biāo)機(jī)、VxWorks、嵌入式Linux、Ubuntu等多種目標(biāo)機(jī)上實(shí)時(shí)運(yùn)行，所有這些都無(wú)需數(shù)字信號(hào)處理或無(wú)需寫任何代碼。

可以讓學(xué)生把關(guān)注點(diǎn)放到控制概念上，而不是繁瑣的代碼辨析。用戶界面易于理解，這意味著學(xué)生不需要任何廣泛的培訓(xùn)。它們?cè)囉们逦目刂颇０?#xff0c;并與教科書中試用的標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)框圖相匹配。學(xué)生可以通過(guò)更改Simulink途中的塊參數(shù)來(lái)調(diào)整運(yùn)行模型的參數(shù)，查看模型中信號(hào)的狀態(tài)，并將數(shù)據(jù)流傳輸?shù)組ATLAB工作區(qū)或文件以進(jìn)行離線分析。

§ 友好的用戶界面

● 完全支持Simulink?外部模式，包括示波器、浮動(dòng)示波器、顯示器、工作空間、在線參數(shù)調(diào)整等；

● 支持模型引用，允許模塊化面向?qū)ο蟮哪Ｊ皆O(shè)計(jì)和增量編譯和鏈接，以加速大型模型的開(kāi)發(fā)；

● 支持范圍出發(fā)和數(shù)據(jù)歸檔，以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜、大容量的數(shù)據(jù)采集；

● 將數(shù)據(jù)記錄到MAT文件和M文件；

● Simulink Coder代碼優(yōu)化支持；

● 性能診斷，例如，樣本時(shí)間的測(cè)量，計(jì)算時(shí)間，經(jīng)過(guò)的時(shí)間等；

● 用于監(jiān)視模型的標(biāo)準(zhǔn)I/O的控制臺(tái)，可用于遠(yuǎn)程目標(biāo)機(jī)；

● 能夠使用MATLAB GUI，LabVIEW面板，Altia等連接控制器。

§ 豐富的硬件接口

● 支持National Instruments等多個(gè)廠商的數(shù)據(jù)采集辦卡；

● 支持多種類型的目標(biāo)機(jī)；

● 支持用戶自定義采集卡。

§ 與協(xié)議無(wú)關(guān)的通信框架

● 全套數(shù)據(jù)流塊，用于與正在運(yùn)行的控制器外部的錦城進(jìn)行任何同步或異步通信；

● 支持TCP/IP、UDP、串行、共享內(nèi)容、明明管道、SPI、I2C、CAN等其他協(xié)議；

● 可擴(kuò)展的框架，支持控制器與本地遠(yuǎn)程應(yīng)用程序之間的分布式控制，設(shè)備接口、遠(yuǎn)程操作和一般進(jìn)程間通信；

● 外部通信接口以C/C++、MATLAB和NET語(yǔ)言提供。

§ 支持多線程，多速率和異步模型

● 多處理器支持，可提高采樣率和性能；

● 支持多線程和多速率模型；

● 支持Simulink模型中的異步線程，非常適合異步通信等；

● 在本地和/或遠(yuǎn)程同時(shí)在單位目標(biāo)或多個(gè)目標(biāo)運(yùn)行多個(gè)模型；

● 控制模型可部署到嵌入式單板目標(biāo)機(jī)，設(shè)置為開(kāi)機(jī)自啟動(dòng)。

實(shí)時(shí)控制軟件包安裝后，集成在MATLAB/Simulink環(huán)境下，主要包括Links Simulinkib工具箱和Links Coder代碼生成模塊。

3.2.2.1、Links SimulinkLib工具箱

Links SimulinkLib工具箱提供多種類型的Simulink模塊封裝，包括數(shù)據(jù)采集模塊（AIO、DIO），通訊模塊（SIO、TCP、UDP、I2C等），計(jì)數(shù)器模塊和常用工具模塊等。用戶通過(guò)添加硬件接口模塊到Simulink模型中，可完成真實(shí)硬件的訪問(wèn)。

● 無(wú)人機(jī)控制開(kāi)發(fā)工具箱

無(wú)人機(jī)控制開(kāi)發(fā)工具箱包括IMU傳感器模塊、電池電量測(cè)量模塊、RGB攝像頭模塊和深度攝像頭模塊等，模型編譯時(shí)可生成相應(yīng)的C、C++代碼。

圖9 無(wú)人機(jī)傳感器模塊

圖10 無(wú)人機(jī)攝像頭模塊

● 無(wú)人車控制開(kāi)發(fā)工具箱

樹(shù)莓派工具箱包括GPIO讀寫模塊、I2C讀寫模塊、PWM輸出、UART讀寫、SPI讀寫模塊、UDP收發(fā)模塊、TCP收發(fā)模塊和攝像頭模塊等，模型編譯時(shí)可生成相應(yīng)的C、C++代碼。

圖11 無(wú)人車工具箱

● PX4工具箱

PX4公爵想包括傳感器、執(zhí)行結(jié)構(gòu)、uORB通訊、ADC和UART模塊等，模型編譯時(shí)生成相應(yīng)C、C++代碼。

圖12 PX4傳感器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)模塊

圖13 PX4 uORB通訊模塊

圖14 PX4 ADC和UART模塊

● Windows Target工具箱

Windows Target工具箱包括多種類型的數(shù)采和通信模塊，其中Packet Input和Packet Output中封裝了UDP等多種類型的通信接口，配合不同的解包組包可完成Windows Target和無(wú)人機(jī)、無(wú)人車之間的SDK仿真，獲得遠(yuǎn)程節(jié)點(diǎn)上的傳感器數(shù)據(jù)，控制遠(yuǎn)程節(jié)點(diǎn)上的執(zhí)行機(jī)構(gòu)。

圖15 Packet Input設(shè)置

圖16 Packet Input接收后數(shù)據(jù)處理

● ROS工具箱

ROS工具箱包括發(fā)訂閱信息、發(fā)布消息、修改參數(shù)、讀取參數(shù)、解析圖像、解折點(diǎn)云圖模塊。

圖17 ROS工具箱

3.2.2.2、Links Coder代碼生成模塊

Links Coder代碼生成模塊的功能是將Simulink模型轉(zhuǎn)換為C、C++代碼，并進(jìn)一步編譯成可執(zhí)行文件。Links Coder模塊支持多個(gè)目標(biāo)硬件平臺(tái)，包括Windows Target、NVIDIA TX2、樹(shù)莓派、ROS、PX4、VxWorks等，在模型編譯時(shí)可針對(duì)不同目標(biāo)硬件平臺(tái)進(jìn)行配置。

圖18 目標(biāo)硬件編譯配置

圖19 erttlc硬件辦卡選擇

3.3、多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)

多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)是指在上位機(jī)MATLAB/Simulink軟件平臺(tái)進(jìn)行控制算法開(kāi)發(fā)，通過(guò)無(wú)線通信完成對(duì)若干無(wú)人機(jī)、無(wú)人車的集群協(xié)同控制。

3.3.1、硬件組成

多智能體協(xié)同控制包括若干無(wú)人機(jī)、無(wú)人車（標(biāo)配為4個(gè)無(wú)人機(jī)、2個(gè)無(wú)人車），每個(gè)無(wú)人機(jī)、無(wú)人車上安裝有高性能計(jì)算單元和豐富的外圍傳感器，完全兼容MATLAB/Simulink，能夠基于MATLAB/Simulink進(jìn)行控制開(kāi)放式硬件在環(huán)設(shè)計(jì)，可實(shí)現(xiàn)多智能體協(xié)同控制、視覺(jué)SLAM等復(fù)雜算法研究。

3.3.1.1、四旋翼無(wú)人機(jī)

四旋翼無(wú)人機(jī)，控制部分硬件采用高性能控制板NVDIA TX2+飛行控制PX4的成熟架構(gòu)，結(jié)構(gòu)上設(shè)計(jì)了一套碳纖維防護(hù)框架，確保室內(nèi)飛行時(shí)無(wú)人機(jī)和實(shí)驗(yàn)人員的安全性。

圖20 四旋翼無(wú)人機(jī)

無(wú)人機(jī)配置參數(shù)如下：

● 尺寸：不大于520mm*520mm*220mm，帶碳纖防護(hù)框；

● 起飛重量：不大于1.8kg，其中空機(jī)1.0kg，負(fù)載重量0.8kg；

● 續(xù)航時(shí)間：不小于15分鐘；

● 飛控：采用STM32F427（180MHZ）主控及STM32F100協(xié)處理器，內(nèi)置三組IMU冗余設(shè)計(jì)，5路UART，1路12C，PPM/SBUS遙控器輸入，1路CAN總線，1路ADC，12路PWM，外置GPS和光流模塊；

● 視覺(jué)導(dǎo)航板：256顆CUDA核心，CPU集群雙核丹佛2處理器和四核ARM Cortex-A57,8G內(nèi)存，16G存儲(chǔ)，1路無(wú)線WIFI接口，1路千兆網(wǎng)口，1路HDMI接口，1個(gè)TF卡座，2路RS232串口，1路3.3V SPI接口，4路3.3V GPIO；

● RGB-D相機(jī)（前置）：深度流輸出分辨率1280*720，幀率可達(dá)90fps，深度距離0.11m-10m，RGB傳感器分辨率和幀速率1920*1080 30fps，USB接口；

● 普通單目鏡頭（下視）：720 30fps，視野60度；

3.3.1.2、無(wú)人車

無(wú)人車控制部分硬件采用NVIDIA TX2+OpenCR的成熟架構(gòu)，動(dòng)力部分也保持原有的配置。主要針對(duì)結(jié)構(gòu)部分進(jìn)行定制，預(yù)留（機(jī)械手安裝位置。軟件部分進(jìn)行了Simulink工具箱的集成開(kāi)發(fā)。）

圖21 無(wú)人車

無(wú)人車配置參數(shù)如下：

● 控制器：SBC單板電腦1個(gè)：NVIDIA TX2 核心板，運(yùn)行Ubuntu操作系統(tǒng)；

● 攝像頭：Kinect v2.0深度傳感器1個(gè)，深度探測(cè)范圍：0.5m-4.5m；

● 移動(dòng)底座1個(gè)；

● 傳感器：激光雷達(dá)RPliar A2 1個(gè)；

● 最大速度：75cm/s，最大旋轉(zhuǎn)速度：195度/s，最大承載：5kg；尺寸：直徑351mm，高度124mm，爬高：怕生門檻12mm；

● 預(yù)估慚怍時(shí)間：3.5h；

● IMU包括：3軸陀螺儀1個(gè)，3軸加速度計(jì)1個(gè)，3軸磁力計(jì)1個(gè)；

● 碰撞傳感器：左側(cè)1個(gè)，中部1個(gè)，右側(cè)1個(gè)。

3.3.2、軟件組成

控制開(kāi)發(fā)軟件包NVIDIA處理器板軟件和PX4飛控板軟件，其中NVIDIA主要實(shí)現(xiàn)任務(wù)規(guī)劃、決策以及視覺(jué)處理，PX4費(fèi)用主要實(shí)現(xiàn)飛行控制功能，兩個(gè)處理器之間通過(guò)高速UART接口通信，使用Mavlink通信協(xié)議。兩種處理器完全與MATLAB/Simulink兼容，能夠基于MATLAB/Simulink進(jìn)行控制器開(kāi)放式硬件在環(huán)設(shè)計(jì)。

§ NVIDIA處理器軟件

NVIDIA處理器軟件包括操作系統(tǒng)、硬件驅(qū)動(dòng)模塊和目標(biāo)機(jī)管理模塊，其中操作系統(tǒng)支持Ubuntu 16.04兩種，能夠?qū)崿F(xiàn)內(nèi)存管理、任務(wù)調(diào)度都能功能，提供軟件基礎(chǔ)運(yùn)行環(huán)境；硬件驅(qū)動(dòng)模塊包括PWM、SPI、I2C、AD等，用戶可通過(guò)Simulink模型中對(duì)應(yīng)的模塊完成地城硬件驅(qū)動(dòng)的調(diào)用。

圖22 NVIDIA處理器軟件

目標(biāo)機(jī)管理模塊Simulink主機(jī)和NVIDIA目標(biāo)機(jī)之間的橋梁，主要實(shí)現(xiàn)目標(biāo)代碼下載功能、目標(biāo)代碼加載到內(nèi)存功能和仿真控制臺(tái)功能。

圖23 NVIDIA目標(biāo)機(jī)管理模塊

§ 飛控板軟件

PX4飛控軟件主要包括操作系統(tǒng)、硬件驅(qū)動(dòng)模塊和PX4開(kāi)源協(xié)議棧，其中操作系統(tǒng)支持Nuttx操作系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)內(nèi)存管理、任務(wù)調(diào)度等功能，提供軟件基礎(chǔ)運(yùn)行環(huán)境；硬件驅(qū)動(dòng)模塊包括PWM、SPI、I2C、AD等，用戶可通過(guò)Simulink模型中對(duì)應(yīng)的模塊完成底層硬件驅(qū)動(dòng)的調(diào)用；應(yīng)用層包括Simulink實(shí)時(shí)代碼和PX4開(kāi)源協(xié)議棧，Simulink實(shí)時(shí)代碼可通過(guò)UORB通訊機(jī)制完成與飛控協(xié)議棧之間的交互，可替換協(xié)議棧中姿態(tài)控制、數(shù)據(jù)融合、導(dǎo)航等控制算法。

圖24 PX4飛控板軟件

3.4、配套設(shè)備

3.4.1、千兆以太網(wǎng)交換機(jī)

以太網(wǎng)交換機(jī)采用TP-LINK公司生產(chǎn)的TL-SG1024T，具體參數(shù)如下：

● 網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)：IEEE 802.3、IEEE 802.3u、IEEE 802.3ab、IEEE 802.3x；

● 端口：24個(gè)10/100/1000Mbps RJ45端口；

● 尺寸：294mm*180mm*44mm。

圖25 24口千兆以太網(wǎng)交換機(jī)

3.4.2、操作臺(tái)

本方案提供兩個(gè)雙聯(lián)操作臺(tái)，為實(shí)驗(yàn)人員提供操作平臺(tái)，主要功能如下：

● 安裝部署定位系統(tǒng)主機(jī)和實(shí)時(shí)控制主機(jī)；

● 存放無(wú)人機(jī)和無(wú)人車；

● 存放一些備品備件和常用實(shí)驗(yàn)工具。

圖26 雙聯(lián)操作臺(tái)

四、多智能體協(xié)同控制系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)

4.1、實(shí)時(shí)定位

實(shí)時(shí)定位原理是外部光學(xué)鏡頭輔助定位，試用ZVR成熟的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)多運(yùn)動(dòng)體的精確定位，并支持實(shí)時(shí)控制軟件包調(diào)用SDK實(shí)時(shí)獲取最新6DoF位姿數(shù)據(jù)。

● 硬件環(huán)境：一套動(dòng)作捕捉系統(tǒng)、1臺(tái)開(kāi)發(fā)主機(jī)、若干空中節(jié)點(diǎn)、路由器；

● 軟件環(huán)境：開(kāi)發(fā)主機(jī)上安裝MATLAB2017A以上版本，實(shí)時(shí)控制軟件包；動(dòng)作捕捉系統(tǒng)主機(jī)上安裝操作及分析處理軟件；

● 操作流程：

1、準(zhǔn)備好軟件硬件開(kāi)發(fā)環(huán)境；

2、運(yùn)行動(dòng)作捕捉操作及分析處理軟件，使用標(biāo)定工具對(duì)Goku? 130矩陣進(jìn)行校準(zhǔn)并對(duì)齊地平面；

3、為每個(gè)智能體部署一個(gè)唯一的標(biāo)記點(diǎn)剛體組合；

4、搭建Simulink仿真模型，添加動(dòng)作捕捉模塊，設(shè)置多智能體數(shù)量、目標(biāo)機(jī)IP地址、動(dòng)作捕捉主機(jī)IP地址；

5、在Active Center中注冊(cè)所有智能體；

6、使用實(shí)時(shí)控制軟件包完成模型編譯，支持Windows Target、NVIDIA和樹(shù)莓派三種類型的目標(biāo)機(jī)；

7、在Simulink環(huán)境下使用外部模式控制模型運(yùn)行，在Windows Target、空中地點(diǎn)上可直接獲取最新6DoF位姿信息。

圖27 操作示意說(shuō)明

4.2、節(jié)點(diǎn)控制

節(jié)點(diǎn)控制可通過(guò)三種方式實(shí)現(xiàn)，第一種控制方式Simulink生成代碼下載到Windows Target上，Windows Target運(yùn)行實(shí)時(shí)仿真模型，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)SDK接口與空中節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通訊，實(shí)現(xiàn)空中節(jié)點(diǎn)的控制；第二種方式是Simulink生成代碼下載到NVIDIA Target上，NVIDIA Target運(yùn)行實(shí)時(shí)仿真模型，可直接訪問(wèn)硬件接口數(shù)據(jù)，不受網(wǎng)絡(luò)通訊的影響，運(yùn)行過(guò)程不依賴主機(jī)；第三種方式是Simulink生成ROS代碼下載到NCIDIA Target上，NVIDIA Target運(yùn)行實(shí)時(shí)仿真模型，可通過(guò)ROS接口訪問(wèn)硬件接口數(shù)據(jù)。

三種方式的軟硬件環(huán)境是相同的，實(shí)現(xiàn)流程有一定差異。

● 硬件環(huán)境：Host開(kāi)發(fā)主機(jī)、NVIDIA控制板；

● 軟件環(huán)境：MATLAB/Simulink開(kāi)發(fā)環(huán)境、實(shí)時(shí)控制軟件包。

4.2.1、Windows Target實(shí)時(shí)控制

1、Simulink建模包括兩個(gè)步驟，第一步建立出數(shù)字仿真模型，第二步從Windows Target工具箱中選擇實(shí)時(shí)通訊接口模塊加入到模型中；

2、模型配置包括文件配置文件配置和外部模式配置，目標(biāo)文件選擇sldrt.tlc，外部模式選擇TCP連接；

圖28 選擇sldrt.tlc

3、單擊Simulink模型編譯按鈕，自動(dòng)完成模型編譯和下載到Windows Target；

4、模型調(diào)試：選擇external模式，單擊連接目標(biāo)機(jī)、啟東模型按鈕后模型處于運(yùn)行狀態(tài)，可通過(guò)Simulink Scope控件直接讀取模型數(shù)據(jù)，通過(guò)滑塊或者旋鈕等控件修改模型參數(shù)。

圖29 模型調(diào)試界面

4.2.2、NVIDIA Target實(shí)時(shí)控制

1、Simulink建模包括兩個(gè)步驟：第一步建立純數(shù)字仿真模型，第二步從工具箱中選擇NVIDIA硬件接口模塊加入到模型中；

圖30 NVIDIA圖像采集模塊庫(kù)

2、模型配置包括目標(biāo)文件配置和外部模式配置，目標(biāo)文件選擇ert.tlc，Hardware board選擇NVIDIA，外部模式選擇TCP連接；

圖31 NVIDIA模型配置1

圖32 NVIDIA模型配置2

3、單擊Simulink模型編譯按鈕，自動(dòng)完成代碼生成、代碼上傳、模型編譯及下載過(guò)程；

4、模型調(diào)試：選擇external模式，單擊連接目標(biāo)機(jī)、啟東模型按鈕后模型處于運(yùn)行狀態(tài)，可通過(guò)Simulink Scope控件直接讀取模型數(shù)據(jù)，通過(guò)滑塊或者旋鈕等控件修改模型參數(shù)。

4.2.3、ROS Target實(shí)時(shí)控制

1、Simulink建模包括兩個(gè)步驟，第一步建立純數(shù)字仿真模型，第二步從從巨響中選擇ROS接口模塊加入到模型中；

圖33 NCIDIA ROS接口模塊

2、模型配置包括目標(biāo)文件配置和外部模式配置，目標(biāo)文件選擇ert.tlc，Hardware board選擇ROS，外部模式選擇TCP連接；

圖34 NVIDIA模型配置-ROS

3、單擊Simulink模型編譯按鈕，自動(dòng)完成代碼生成、代碼上傳、模型編譯及下載過(guò)程；

4、模型調(diào)試：選擇external模式，單擊連接目標(biāo)機(jī)、啟東模型按鈕后模型處于運(yùn)行狀態(tài)，可通過(guò)Simulink Scope控件直接讀取模型數(shù)據(jù)，通過(guò)滑塊或者旋鈕等控件修改模型參數(shù)。

4.3、視覺(jué)SLAM

視覺(jué)SLAM主要依賴相機(jī)完成團(tuán)鄉(xiāng)采集機(jī)，通過(guò)算法完成建圖和定位。視覺(jué)SLAM方案可按照傳感器的不同（單目、雙目、RGBD、與IMU的組合等）、前段方法的不同（主要分為直接法和特征點(diǎn)法）、后端優(yōu)化方案的不同（鋁箔或者非線性優(yōu)化）、生成地圖形式的不同（稀疏地圖、稠密地圖等）具有不同的劃分。這里主要以傳感器的不同對(duì)SLAM方案進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹。

1、單目SLAM。只使用一個(gè)攝像頭采集信息，在尺度完成初始化的情況下（即相機(jī)初始階段進(jìn)行了一段唯一且確定了該段位的實(shí)際大小作為參考），能夠完成連續(xù)圖像間相機(jī)位姿的計(jì)算與建圖。優(yōu)點(diǎn)在于設(shè)備簡(jiǎn)單，成本低。缺點(diǎn)在于存在尺度漂移現(xiàn)象；圖像的深度信息只能通過(guò)三角測(cè)量計(jì)算得到，對(duì)環(huán)境適應(yīng)性差；在相機(jī)唯一較小時(shí)計(jì)算誤差較大，建圖精度不高。

2、雙目SLAM。使用雙目相機(jī)采集信息，雙目相機(jī)可以通過(guò)立體視覺(jué)原理計(jì)算得到像素深度，這樣就不存在單目SLAM中深度未知的情況。優(yōu)點(diǎn)在于環(huán)境的適應(yīng)性要高于單目SLAM，且能夠計(jì)算得到像素真實(shí)深度；缺點(diǎn)礙于像素深度計(jì)算量較大，一般通過(guò)FPGA或者GPU加速實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)計(jì)算輸出。

3、RGBD SLAM。RGBD相機(jī)是指能夠同時(shí)輸出RGB圖像和對(duì)應(yīng)的深度圖像的相機(jī)，其測(cè)量像素深度不在通過(guò)耗時(shí)的被動(dòng)雙目匹配計(jì)算，而是通過(guò)激光散斑增加圖像文理急速計(jì)算或者硬件測(cè)量（結(jié)構(gòu)光、TOF等）實(shí)現(xiàn)。因此它可以看做見(jiàn)笑了計(jì)算量的雙目SLAM，但是RGBD相機(jī)普遍在室外表現(xiàn)效果不佳，更多用于室內(nèi)環(huán)境。

4、今年來(lái)有學(xué)者提出單目/雙目+IMU的SLAM方案，其中IMU主要起到的作用包括（a）解決單目SLAM的初始化尺度問(wèn)題；（b）追蹤中提供較好的初始位姿；（c）提供中立方向；（d）提供一個(gè)時(shí)間誤差項(xiàng)一共優(yōu)化。理論上來(lái)說(shuō)IMU體用了冗余的運(yùn)動(dòng)信息，通過(guò)數(shù)據(jù)融合可以得到更加精確的運(yùn)動(dòng)估計(jì)。

本系統(tǒng)主要針對(duì)舍內(nèi)運(yùn)動(dòng)體進(jìn)行研究，空中節(jié)點(diǎn)的視覺(jué)傳感器用了Intel RealSense R200，包括了一個(gè)深度攝像頭的可見(jiàn)光攝像頭，屬于RGBD相機(jī)。下面介紹空中節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)RGBD SLAM的硬件環(huán)境、軟件環(huán)境和操作流程。

● 硬件環(huán)境：1臺(tái)開(kāi)發(fā)主機(jī)、路由器；

● 軟件環(huán)境：空中節(jié)點(diǎn)預(yù)裝Ubuntu16.04、ROS核心包、MAVROS包、RealSense包；開(kāi)發(fā)主機(jī)上安裝MATLAB2017A以上版本，實(shí)時(shí)控制軟件包。ROS網(wǎng)絡(luò)啟動(dòng)后，可以查看如下topic：

● 操作流程：

1、準(zhǔn)備好軟件硬件開(kāi)發(fā)環(huán)境；

2、運(yùn)行MATLAB/Simulink，基于ROS工具箱和實(shí)時(shí)控制軟件包，搭建SLAM模型：試用兩個(gè)ROS subscribe模塊訂閱可見(jiàn)光相機(jī)和紅外相機(jī)的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)SLAM算法處理得到空中節(jié)點(diǎn)的位姿信息；增加一個(gè)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)模塊，屬高精度位置信息，可作為我位置真值與SLAM算法結(jié)果進(jìn)行分析比對(duì)；

圖35 空中節(jié)點(diǎn)SLAM Simulink模型

3、模型代碼生成配置、選擇ert.tlc，Hardware board配置為ROS，設(shè)置空中節(jié)點(diǎn)IP地址、登錄用戶密碼、ROS目錄和catkin workspace；

圖36 空中節(jié)點(diǎn)SLAM Simulink模型代碼生成配置

4、檢查空中節(jié)點(diǎn)的相關(guān)ROS節(jié)點(diǎn)是否正常啟動(dòng)；

5、模型編譯生成ROS代碼，自動(dòng)部署到目標(biāo)硬件上運(yùn)行Simulink SLAM ROS節(jié)點(diǎn)；

6、在Simulink環(huán)境下使用外部模式控制模型運(yùn)動(dòng)，通過(guò)在線改參和實(shí)時(shí)監(jiān)視功能完成模型調(diào)試。

4.4、協(xié)同控制

多智能體協(xié)同控制時(shí)當(dāng)前的研究熱點(diǎn)，多智能體之間通過(guò)相對(duì)信息交互及協(xié)同工作來(lái)完成某些特定的任務(wù)，本方案包括6個(gè)空中節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之間采用無(wú)線WIFI作為信息交換媒介。

以下介紹分布式協(xié)同控制的軟硬件環(huán)境和實(shí)現(xiàn)過(guò)程。

● 硬件環(huán)境：一套動(dòng)作捕捉系統(tǒng)、1臺(tái)開(kāi)發(fā)主機(jī)、若干空中節(jié)點(diǎn)、路由器；

● 軟件環(huán)境：開(kāi)發(fā)主機(jī)上安裝MATLAB2017A以上版本，實(shí)現(xiàn)控制軟件包；動(dòng)作捕捉系統(tǒng)主機(jī)上裝操作及分析處理軟件；

圖37 多智能體協(xié)同控制原理

● 操作流程：

1、準(zhǔn)備好軟硬件開(kāi)發(fā)環(huán)境；

2、運(yùn)行動(dòng)作捕捉操作及分析處理軟件，使用標(biāo)定工具對(duì)Goku? 130矩陣進(jìn)行校準(zhǔn)并對(duì)齊地平面；

3、為每個(gè)智能體部署一個(gè)唯一的標(biāo)記點(diǎn)剛體組合；

4、搭建空中節(jié)點(diǎn)Simulink仿真模型，添加動(dòng)作捕捉模塊，獲得自身和其他智能體的位姿信息；搭建協(xié)同控制算法模塊，計(jì)算結(jié)果輸出到空中節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行結(jié)構(gòu)模塊；

圖38 協(xié)同控制算法DEMO

5、使用實(shí)時(shí)控制軟件包完成模型編譯，分別將模型加載到空中節(jié)點(diǎn)；

6、在Simulink環(huán)境下使用外部模式控制模型運(yùn)行，通過(guò)在線改參和實(shí)時(shí)監(jiān)視功能完成模型調(diào)試。

4.5、節(jié)點(diǎn)間自主通信

通過(guò)無(wú)人機(jī)編隊(duì)飛行，可以大幅度提高作戰(zhàn)效率。由于編隊(duì)中各成員之間的通信信息利用不充分以及傳感器測(cè)量誤差導(dǎo)致控制精度低的問(wèn)題。通過(guò)一致性理論充分利用機(jī)間通信信息，并使用協(xié)同修正技術(shù)抑制測(cè)量誤差和協(xié)同誤差以提高隊(duì)形保持的精度。

空中節(jié)點(diǎn)自組網(wǎng)通信是實(shí)現(xiàn)一致性編隊(duì)的基礎(chǔ)，本方案選擇ZigBee作為自組網(wǎng)通信截止，ZigBee可以實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)和多節(jié)點(diǎn)的分組通信，組網(wǎng)方式非常靈活，可滿足本系統(tǒng)的需求。

ZigBee模塊和飛控板之間通過(guò)串口進(jìn)行通信，飛控板基于PX4開(kāi)源協(xié)議棧，開(kāi)放全部源代碼，支持ZigBee驅(qū)動(dòng)的移植開(kāi)發(fā)，同時(shí)提供ZigBee的Simulink瘋轉(zhuǎn)，可通過(guò)Simulink建模方式完成應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。

五、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

§ 基于Simulink書寫仿真實(shí)驗(yàn)

● 單機(jī)姿態(tài)控制實(shí)驗(yàn)；

● 單機(jī)位置控制實(shí)驗(yàn)；

● 多機(jī)編隊(duì)實(shí)驗(yàn)。

§ 定位系統(tǒng)試驗(yàn)

● 運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)定位實(shí)驗(yàn)；

● 地面標(biāo)記定位實(shí)驗(yàn)。

§ 單機(jī)飛行實(shí)驗(yàn)

● IMU數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)；

● 攝像頭數(shù)據(jù)采集和光流處理實(shí)驗(yàn)；

● IMU和市局傳感器數(shù)據(jù)融合實(shí)驗(yàn)；

● 單機(jī)定高控制實(shí)驗(yàn)；

● 單機(jī)光流懸停實(shí)驗(yàn)；

● 單機(jī)姿態(tài)控制實(shí)驗(yàn)；

● 單機(jī)位置控制實(shí)驗(yàn)。

§ 無(wú)人車：

● 硬件組成認(rèn)識(shí)；

● 軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境學(xué)習(xí)和使用；

● 基于激光SLAM的機(jī)器人的自主定位導(dǎo)航；

● 基于3D攝像機(jī)的視覺(jué)深度處理及圖像跟隨。

§ 多機(jī)編隊(duì)飛行實(shí)驗(yàn)

● 基于運(yùn)動(dòng)捕捉定位的多機(jī)編隊(duì)飛行實(shí)驗(yàn)；

● 基于地面標(biāo)記定位的多機(jī)編隊(duì)飛行實(shí)驗(yàn)。

§ 多車編隊(duì)運(yùn)行實(shí)驗(yàn)

● 基于激光SLAM定位的多車編隊(duì)運(yùn)行實(shí)驗(yàn)；

● 基于地面標(biāo)記物的多車編隊(duì)運(yùn)行實(shí)驗(yàn)。

§ 多智能體協(xié)同編隊(duì)運(yùn)行實(shí)驗(yàn)

● 基于運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)定位的多車、多機(jī)編隊(duì)運(yùn)行實(shí)驗(yàn)；

● 基于期望目標(biāo)任務(wù)的多車、多機(jī)編隊(duì)運(yùn)行實(shí)驗(yàn)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python实现多智能体一致性_促进产学研，多智能体协同控制——科研与实践教学齐飞...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。