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A Design of Multi-Agent System Simulation Platform Based on Unmanned Ground Vehicles and A Research on Formation Control Protocol

文章目錄

• 摘要
• 1. Introduction
• 2. Multi-agent system simulation platform
• • 2.1. UGV architecture
  • 2.2. Communication network
  • 2.3. UWB Positioning system
• 3. Formation algorithm
• • 3.1. Consensus protocol
  • 3.2. Formation protocol
• 4. Simulations
• • 4.1. Experiment 1
  • 4.2. Experiment 2
• 5. Conclusions

摘要

受自然界中螞蟻和魚類的啟發(fā)，多代理系統(tǒng)（MAS）在現(xiàn)代社會的生產(chǎn)和制造中發(fā)揮著巨大作用。本文以無人駕駛地面車輛（UGVs）為對象，設(shè)計了一個多車輛測試平臺，該平臺由UGVs、超寬帶（UWB）和藍(lán)牙Mesh組成。同時，UGV可以通過改變主控制器實現(xiàn)不同的控制目標(biāo)。設(shè)計了UGVs的編隊控制協(xié)議并分析了其穩(wěn)定性。該協(xié)議的有效性通過數(shù)值模擬得到了驗證。最后，將設(shè)計的控制協(xié)議應(yīng)用于開發(fā)的硬件測試平臺，以驗證實驗平臺的有效性。

1. Introduction

多代理系統(tǒng)（MAS）技術(shù)在工業(yè)和制造業(yè)中發(fā)揮著巨大的作用。多代理系統(tǒng)的技術(shù)主要是受自然界中的螞蟻、魚類、鳥類等的啟發(fā)，來研究集群個體的應(yīng)用。從理論上講，代理可以是任何東西，如UGV、UAV、傳感器、機(jī)械臂等。

目前，多Agent系統(tǒng)的理論研究已逐漸成熟，如多Agent系統(tǒng)的共識控制1、交會控制2、編隊控制3等。但在應(yīng)用層面，仍有很多地方需要改進(jìn)。

本文設(shè)計了一個多Agent系統(tǒng)的物理仿真平臺，以驗證其在實際場景中的應(yīng)用。該平臺采用分層結(jié)構(gòu)設(shè)計，主要包括通信層、代理層和定位層。通信層主要是建立代理之間的通信通道，使任何一個代理都可以與其他代理進(jìn)行通信。代理人之間建立通信通道，使任何代理人都能與所有其他代理人進(jìn)行通信。代理層包含了組成系統(tǒng)的所有個體。定位層在每個代理的定位中起作用。

一個UGV被設(shè)計成平臺的代理，它可以取代主控制器來匹配不同的編程語言，具有很大的靈活性。然后，解釋了藍(lán)牙網(wǎng)狀通信技術(shù)的原理和UWB定位的原理。

分析了多代理系統(tǒng)的動態(tài)共識和靜態(tài)共識，并在靜態(tài)共識的基礎(chǔ)上設(shè)計了系統(tǒng)的靜態(tài)編隊控制協(xié)議。最后，進(jìn)行了數(shù)值模擬，以驗證所設(shè)計的靜態(tài)編隊控制協(xié)議的正確性。之后，將靜態(tài)編隊控制協(xié)議應(yīng)用于物理仿真平臺，以驗證物理仿真平臺的有效性。

2. Multi-agent system simulation platform

多代理系統(tǒng)仿真平臺由三部分組成：1）代理。代理可以是任何東西，如UGV、UAV、傳感器、操縱器等。本文以UGV為例。2）通信網(wǎng)絡(luò)。代理在工作時需要知道其他代理的狀態(tài)信息。藍(lán)牙網(wǎng)的目的是建立代理之間的通信渠道。3）UWB定位系統(tǒng)。所有代理的位置狀態(tài)都來自這個系統(tǒng)。

2.1. UGV architecture

本文以UGV為研究對象，如圖2所示。UGV的主控制器可以使用Arduino、STM32和Raspberry Pi。為了實現(xiàn)精確定位，電機(jī)脈沖必須處于精確可控的狀態(tài)，因此編碼器返回的脈沖值與PID算法相結(jié)合形成閉環(huán)控制的PWM輸出。為了更方便地調(diào)整PID參數(shù)，LCD彩色屏幕用來顯示編碼器的返回值和ADC采集的電池電壓。實時采集電壓的主要目的是將電機(jī)的調(diào)節(jié)控制在一個固定的電壓范圍內(nèi)，避免電流差的影響。

2.2. Communication network

該通信網(wǎng)絡(luò)采用藍(lán)牙網(wǎng)狀技術(shù)，芯片型號為E104-BT12NSP。該模塊支持Sig Mesh和2.4Ghz藍(lán)牙頻段。在組網(wǎng)中，每個節(jié)點(diǎn)可以作為代理節(jié)點(diǎn)或公共節(jié)點(diǎn)，每個節(jié)點(diǎn)之間的通信距離可以達(dá)到50米。如果一個節(jié)點(diǎn)被用作中繼，接收到的信號可以被修復(fù)和放大，網(wǎng)絡(luò)的定位可以更大。

2.3. UWB Positioning system

UWB定位技術(shù)可應(yīng)用于室內(nèi)靜態(tài)或移動物體和人的定位、跟蹤和導(dǎo)航，并能提供非常準(zhǔn)確的定位信息。

UWB定位技術(shù)采用TOF（飛行時間差）測距。TOF測距方法是一種雙向的測距技術(shù)。它主要利用兩個收發(fā)器之間信號的飛行時間來測量節(jié)點(diǎn)之間的距離。模塊將從一開始就產(chǎn)生一個獨(dú)立的時間戳。模塊A的發(fā)射器在其時間戳的A1處發(fā)射一個請求的脈沖信號，模塊B在時間B2處發(fā)射一個響應(yīng)的信號，模塊A在其時間戳的A2處收到這個信號。兩個模塊之間的脈沖信號的飛行時間可以被計算出來，以確定飛行距離。因為在視線環(huán)境下，基于TOF的測距方法與距離有線性關(guān)系，所以測量結(jié)果會更準(zhǔn)確。

3. Formation algorithm

在這一部分，我們首先闡述了UGV的動態(tài)模型，然后介紹了普通二階系統(tǒng)的共識協(xié)議，最后構(gòu)建了基于共識協(xié)議的編隊控制協(xié)議。

由于上面提到的UGV是一個兩輪差動車，我們假設(shè)UGV在移動時首先調(diào)整方向，然后開始移動。這樣一來，我們可以使用普通的二階系統(tǒng)模型作為代理的動力學(xué)模型。該系統(tǒng)動力學(xué)模型表示為

$$\begin{array}{r}{\dot{p}}_i=v_i\\ {\dot{v}}_i=u_i\end{array}\text{\hspace{1em}(1)}$$

其中 $p_i={\left[\begin{array}{cc}{p}^x& p^y\end{array}\right]}^{\text{T}},v_i={\left[\begin{array}{cc}{v}^x& v^y\end{array}\right]}^{\text{T}}$ 分別表示UGV得位置和速度。$u_i={\left[\begin{array}{cc}{u}^x& u^y\end{array}\right]}^{\text{T}}$ 是控制輸入。

3.1. Consensus protocol

二階系統(tǒng)的動態(tài)共識協(xié)議和靜態(tài)共識協(xié)議分別為式（2）和式（3）。
$$u_i=\alpha \sum _{j\in N_i}(p_j?p_i)+\beta \sum _{j\in N_i}(v_j?v_i)\text{\hspace{1em}(2)}$$

$$u_i=\alpha \sum _{j\in N_i}(p_j?p_i)?\beta v_i\text{\hspace{1em}(3)}$$

其中 $\alpha ,\beta$ 是正向增益，$N_i$ 表示節(jié)點(diǎn) $i$ 的鄰居。

動態(tài)共識協(xié)議與靜態(tài)共識協(xié)議的區(qū)別在于系統(tǒng)的最終狀態(tài)是否是靜態(tài)的，即動態(tài)共識的最終速度狀態(tài)等于但不一定為0，位置處于不斷變化的狀態(tài)，但靜態(tài)共識的最終速度狀態(tài)等于0，位置保持靜止。

3.2. Formation protocol

基于系統(tǒng)的靜態(tài)共識協(xié)議（3），本文設(shè)計了以下靜態(tài)編隊控制協(xié)議（4）。

$$u_i=\alpha \sum _{j\in N_i}((p_j?h_j)?(p_i?h_i))?\beta v_i\text{\hspace{1em}(4)}$$

其中 $h_i={\left[\begin{array}{cc}{h}^x& h^y\end{array}\right]}^{\text{T}}$ 是智能體 $i$ 的編隊信息。

該協(xié)議 (4)可以保證系統(tǒng)在有限的時間內(nèi)完成編隊并保持靜止?fàn)顟B(tài)。公式（2）也可以改為動態(tài)形成協(xié)議，但它成為另一種時變形成問題，我們在此暫不討論。

4. Simulations

在這一部分，我們分別進(jìn)行了數(shù)值仿真實驗和仿真平臺實驗。仿真實驗設(shè)定為系統(tǒng)有三個代理，其通信關(guān)系如圖5所示。仿真的最終目標(biāo)是完成三角形陣列。

4.1. Experiment 1

設(shè)置三個UGV的初始狀態(tài)如下
$$p_1(0)={\left[\begin{array}{cc}20& 15\end{array}\right]}^{\text{T}},v_1(0)={\left[\begin{array}{cc}1& 1\end{array}\right]}^{\text{T}}$$

$$p_2(0)={\left[\begin{array}{cc}20& 10\end{array}\right]}^{\text{T}},v_2(0)={\left[\begin{array}{cc}1& ?2\end{array}\right]}^{\text{T}}$$

$$p_3(0)={\left[\begin{array}{cc}20& 20\end{array}\right]}^{\text{T}},v_3(0)={\left[\begin{array}{cc}?2& 1\end{array}\right]}^{\text{T}}$$

正向增益為 $\alpha =0.3,\beta =1.5$。編隊控制協(xié)議為公式（4），圖6和圖7分別展示了在 X 軸和 Y 軸的仿真結(jié)果。

4.2. Experiment 2

在通過數(shù)值模擬驗證了編隊協(xié)議的正確性后，編隊控制協(xié)議（4）被應(yīng)用于設(shè)計的物理模擬平臺。

實驗平臺如圖8所示，四個UWB作為錨點(diǎn)分布在實驗場地的四個角落，以提供輔助位置信息。還有三個UWB模塊安裝在UGV上以提供位置坐標(biāo)。UGV上的藍(lán)牙模塊協(xié)助通信，使代理人能夠獲得諸如位置、速度和其他代理人的控制輸入等信息。

仿真平臺的運(yùn)行效果如圖9所示，顯示了三個UGVs在不同時間段的不同位置。實驗開始時，三輛UGV排成一線（t=0s），然后由于控制協(xié)議的影響，開始逐漸遠(yuǎn)離（t=15s）。由于速度的影響，距離會很大（t=30s），然后回到預(yù)定的隊形位置（t=45s），完成三角隊形。

5. Conclusions

本文設(shè)計了一個多Agent系統(tǒng)仿真平臺，并詳細(xì)介紹了組成仿真平臺的三個層次，包括代理層、通信層和定位層。設(shè)計了一種UGV，并將UGV作為一個代理來驗證仿真平臺的有效性。分析了共識控制協(xié)議，并在共識協(xié)議的基礎(chǔ)上設(shè)計了編隊控制協(xié)議，并應(yīng)用于仿真平臺。

下一步，我們將設(shè)計不同類型的代理，并將其整合到我們的仿真平臺中，以擴(kuò)大平臺的使用范圍。

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總結(jié)

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