【学术报告】浙江大学控制学院研究员高飞：移动机器人运动 ... ...

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智慧起航，共创未来

2022年9月27日浙江大学控制学院研究员高飞做客“CAA云讲座”并作题为“移动机器人运动规划与集群协同”的报告。

随着计算机、通信和传感技术不断发展，机器人技术也得到了极大的推广与应用，形态多样，功能强大的机器人承担了越来越多的工作，为人们生活工作带来了极大的便利和改变。作为实现群体智能的重要手段之一，移动机器人自主集群与协同问题受到了国内外研究学者的广泛关注，团队围绕着该领域的重点与难点开展了一系列的研究。

本次报告中，高飞研究员从空中、地面机器人的运动规划算法出发，介绍课题组关于无人机、无人车的快速避障、轻量级感知、全状态规划等方面的最新研究进展。此外，还介绍了在集群自主导航方面的拓展和创新，包括多机互定位、分布式规划、大规模编队等核心算法，并展示在密集环境下仅依靠机载感知和计算的多种集群应用。

一、 研究背景

在模块化的研究方法中，对于移动机器人自主导航框架，通常按照功能可以分为定位、感知、规划、控制四部分，它们彼此之间具有明确的输入输出关系，并有独立的软件算法实现。如图1所示，以无人机为例，视觉与惯导构成其感知元件，类似于小脑的机载飞控实现无人机的运动的控制，类似于大脑的机载计算机进行各种复杂定位、规划、控制算法的运算。在此系统架构下，首先需要实现基于机载传感的状态估计，之后基于感知和定位的结果进行运动规划，并将规划出的无人机安全可执行的飞行轨迹交由飞行控制，最后由飞行控制进行指令的分解，控制4个电机的转速实现对轨迹的跟踪。对于集群机器人系统，可以通过信息共享的网络通信架构，进一步实现集群协同的定位感知，协同规划、控制等功能。

图1 自主导航框架

单机和集群的自主导航一直是领域内的研究重点。如图2所示，对于单机而言，现有大多数的无人系统运行的速度比较慢，而且只能应对稀疏简单的环境；对于集群系统，少有工作可以突破实验室的环境，实现远离集中式计算与全局定位的情况下的全自主集群。