1. 毕业设计（论文）主要目标：
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。。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]。
在湖南工业大学，冯磊[2]《复杂环境下多个机器人协同编队与避障控制研究》中，首先针对两轮式移动机器人在三维环境下的编队控制问题，构建了多机器人系统在三维空间下的编队模型，并利用空间投影方法将其映射到二维平面进行分析，通过结合所提出的编队控制算法，设计出针对三维空间下轮式机器人编队控制器，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。考虑通过机器装配传感器来感知其他机器人位置的问题。传感器是时好时坏，好时，传感器测量得到的距离数据是准确的，而坏时，传感器感知不到，显然是没有数据的。研究基于此类随机距离的分布式编队控制问题，将有助于解决多机器人编队控制中的一些实际问题。鉴于此问题，我要研究障碍物空间中巡逻编队方法。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本项目主要研究障碍物空间中的编队控制问题，要求编队和巡逻过程中，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）全局区域到小区域的双映射：采用一个函数将自由空间映射到自由空间中某个圆形区域中（即将点映射到点），采用另一个相应的函数将圆形区域中的映射回全局区域。
3. 主要参考文献
[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] 冯磊，复杂环境下多个机器人协同编队与避障控制研究，湖南工业大学，硕士学位论文，2017
[3] Jorge Corts，Finite-time convergent gradient flows with applications to network consensus，Jorge Corts，Automatica 42 (2006) 1993 – 2000
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