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| 編輯推薦： |
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当前，机器人在工业生产、物流运输、医疗服务等领域的应用越来越广泛。然而，在复杂的工作环境中，单一机器人的作业能力往往有限，无法满足高效、精准的作业需求。因此，研发多机器人协同作业控制技术，实现机器人之间的信息共享、任务分配和协同操作，对于提高生产效率、降低成本具有重要意义。《多机器人协同控制技术及应用》立足于多机器人协同作业的应用场景，从软件、硬件、平台通信等多维度全面剖析多机器人协同控制的实现技术。书中详细说明了多台机器人协同作业的建模方法、有限时间收敛下多机器人协调控制设计、复杂网络环境下多机器人协调控制算法与控制器设计、多机器人控制平台搭建与验证等内容。尤其是对于多机器人控制的系统动力学、分布式控制器设计等关键点与技术难题进行了透彻讲解，可以为机器人设计及相关领域技术人员提供深入的指导。
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| 內容簡介： |
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本书立足于多机器人协同作业的应用场景，从软件、硬件、平台通信等多维度全面剖析多机器人协同控制的实现技术。书中详细说明了多台机器人协同作业的建模方法、有限时间收敛下多机器人协同控制设计、复杂网络环境中多机器人协同控制算法与控制器设计、多机器人控制平台搭建与验证等内容，尤其是对多机器人控制的系统动力学、分布式控制器设计等关键点与技术难题进行了透彻讲解，可以为机器人设计及相关领域技术人员提供深入的指导。本书可供机器人、智能控制、人工智能等方向的研究人员以及机器人等行业的控制工程师参考。
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| 目錄：
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第1章 多机器人协同控制的研究背景与现状 001
1.1 背景与意义 001
1.2 国内外研究现状 003
1.2.1 复合机器人开发研究现状 003
1.2.2 多台复合机器人协同控制研究现状 007
1.2.3 速度测量受限 009
1.2.4 网络通信受限 010
1.3 主要研究内容 014
第2章 多机器人协同控制建模 017
2.1 系统动力学方程 017
2.1.1 系统定义 017
2.1.2 Lagrangian 系统的性质 018
2.1.3 典型的Lagrangian 系统 019
2.2 通信网络模型 022
2.2.1 图论基础 022
2.2.2 通信图的相关矩阵 023
2.3 协调控制目标 025
2.4 相关理论 026
第3章 考虑收敛时间意义下多机器人协同控制 029
3.1 考虑收敛时间意义下一致性问题描述 029
3.2 多机器人有限时间协同控制 030
3.2.1 问题描述 030
3.2.2 控制器设计 030
3.2.3 设计实例 039
3.3 多机器人固定时间分布式优化控制 040
3.3.1 问题描述 040
3.3.2 控制器设计 042
3.3.3 设计实例 046
3.4 多机器人指定时间协同优化控制 048
3.4.1 问题描述 048
3.4.2 控制器设计 050
3.4.3 设计实例 054
第4章 存在时间延迟情况下协同算法设计 057
4.1 引言 057
4.2 单自由度系统协同控制 058
4.3 多自由度Lagrangian 系统协同控制 061
4.3.1 PD 类控制器设计 061
4.3.2 P 类控制器设计 064
4.3.3 与其他方法的对比 066
4.3.4 二自由度机械臂数值仿真 067
4.4 通信时延网络中有领航者的多Lagrangian系统一致性 071
4.4.1 问题描述 071
4.4.2 自适应协同控制构架设计 071
4.4.3 领航者为静态时的协同算法 072
4.4.4 领航者为动态时的协同算法 075
4.4.5 数值仿真 077
4.5 含自时延参数未知系统的协同控制 081
4.5.1 问题描述 081
4.5.2 含有自时延情况下的聚合控制 081
4.5.3 数值仿真 085
4.6 自时延和通信时延同时存在时Lagrangian 系统一致性 088
4.6.1 问题描述 088
4.6.2 自适应控制器设计 089
4.6.3 数值仿真 094
本章小结 096
第5章 通信拓扑切换时协同控制算法 098
5.1 问题描述 098
5.2 混合拓扑模式下的控制器设计 099
5.3 单一拓扑模式下的控制器设计 101
5.4 仿真验证 103
5.5 实际控制案例 104
5.5.1 动力学建模 105
5.5.2 编队控制 109
5.5.3 无相对角速度测量的姿态一致性协同控制 110
5.5.4 含网络通信时延的分布式六自由度编队控制 110
5.6 连通切换网络中的一致性控制 114
5.6.1 参数已知Lagrangian 系统的一致性算法 115
5.6.2 参数不确定Lagrangian 系统的一致性算法 116
5.6.3 案例仿真 117
5.7 联合连通网络中多Lagrangian 系统的一致性 119
5.7.1 问题描述 119
5.7.2 无领航者的一致性 120
5.7.3 动态跟踪 123
本章小结 127
第6章 复杂网络环境中多机器人协同控制 129
6.1 引言 129
6.2 联合连通恒定时延网络中多Lagrangian系统协同控制 129
6.2.1 问题描述 129
6.2.2 主要结论 132
6.3 联合连通时变时延网络中多Lagrangian系统协同控制 135
6.3.1 相同时变时延 135
6.3.2 异质时变时延 139
6.3.3 控制实例 144
6.4 速度观测器设计 147
6.4.1 观测器设计 148
6.4.2 收敛性分析 150
6.4.3 案例仿真 152
本章小结 154
第7章 多领航者条件下多机器人系统姿态协调控制 155
7.1 引言 155
7.2 静态多领航者条件下多机器人系统姿态协调控制 155
7.2.1 问题描述 155
7.2.2 分布式控制器设计 156
7.2.3 数值仿真与分析 160
7.3 动态多领航者条件下多机器人系统姿态协调控制 165
7.3.1 问题描述 165
7.3.2 分布式控制器设计 166
7.3.3 数值仿真与分析 171
本章小结 176
第8章 多机器人控制系统平台搭建 177
8.1 基于ROS 的多机器人协作平台一体化开发方案 177
8.2 复杂约束条件与系统动力学特性的一体化建模 179
8.3 分布式控制器设计与性能分析 180
参考文献 182
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| 內容試閱：
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随着机器人技术的飞速发展，复合机器人在工业、医疗、服务等领域的应用日益广泛。多机器人系统的协同控制作为机器人技术中的一个重要研究方向，因其能够大幅提高系统的灵活性和效率而受到广泛关注。然而，多机器人系统在实际应用中面临着诸多挑战，如通信时延、动态环境、复杂网络拓扑等。这些问题的解决对于推动多机器人技术的进一步发展具有重要意义。
本书系统地介绍多台复合机器人协同控制的基本理论、关键技术及应用，内容涵盖了从系统建模到控制算法设计，从理论研究到实际应用的各个方面。首先介绍了研究背景和意义，分析了国内外的研究现状，明确了本书的主要研究内容和目标。在多机器人协同作业的建模方面，详细论述了系统动力学方程、通信网络模型和协同控制目标等。
针对与收敛时间相关的多机器人协同控制问题，提出了有限时间、固定时间和指定时间的控制方法，并通过设计实例验证了这些方法的有效性。对于存在时间延迟的情况，研究了单自由度系统和多自由度Lagrangian系统的协同算法设计，提出了多种控制策略，并进行了数值仿真验证。
在通信拓扑切换时的协同控制方面，提出了混合拓扑模式和单一拓扑模式下的控制器设计方案，并通过仿真和实际案例进行了验证。针对复杂网络环境中的多机器人协同控制，探讨了恒定时延和时变时延网络中的协同控制问题，设计了速度观测器并验证了其有效性。
希望通过本书的介绍，使读者能够深入理解多机器人协同控制的基本理论和前沿技术，掌握相关的控制算法设计方法，并能够将这些理论和方法应用到实际的多机器人系统中，推动多机器人技术的进一步发展和应用。无论是对从事机器人研究的学者，还是对实际应用中的工程师，本书都将提供有价值的参考。多机器人系统的研究和应用前景广阔，期待未来能够在各个领域看到更多的创新和突破。
本书主要说明了多台复合机器人协同控制系统的研究与应用，内容涵盖了从基本理论到具体实现的各个方面，重点在于解决多机器人在复杂环境中的协同控制问题。本书各章主要内容如下：
第1章介绍了研究背景、国内外研究现状和主要研究内容。第2章详细讲解了多机器人协同作业的建模，包括系统动力学方程、通信网络模型和协调控制目标。第3章深入探讨了收敛时间意义下多机器人协同控制的问题，提出了多种控制器设计方案并进行了实例分析。第4章着重研究了时间延迟情况下的协同算法设计，分别讨论了单自由度系统、多自由度Lagrangian系统以及含自时延参数未知系统的协同控制问题，并进行了数值仿真验证。第5章探讨了通信拓扑切换时的协同控制算法，提出了混合拓扑模式和单一拓扑模式下的控制器设计，并通过仿真和实际控制案例进行验证。第6章分析了复杂网络环境中的多机器人协同控制，包括联合连通恒定时延和时变时延网络中的协同控制，并设计了速度观测器。第7章分析了多领航者条件下多机器人系统姿态协调控制。第7章介绍了基于ROS的多机器人控制系统平台的搭建，包括一体化开发方案、复杂约束条件与系统动力学特性的一体化建模以及分布式控制器设计与性能分析。
本书的研究成果不仅丰富了多机器人协同控制理论，也为实际应用提供了有力支持，具有一定的学术价值和应用前景。
需要指出的是，本书的成稿得到了河南省科技攻关项目“复杂环境下多台复合机器人协同作业控制技术研究”（项目号：242102221052）、河南省教改项目“智能制造背景下融合OBE理念的研究性教学模式探索与实践”（项目号：2022SYJXLX113）和“专业认证和产教融合双驱动下地方高校自动化类新工科专业改造升级探索与实践”(项目号：2024SJGLX0484)的资助。
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