【多智能体协同】基于人工势场法结合）动态窗口避障实现多机器人领航者-跟随者协同运动附Matlab实现

Matlab学术达人

172人浏览 · 2026-10-14 11:40:09

Matlab学术达人 · 2026-10-14 11:40:09 发布

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数学建模、数据处理、算法改进、程序设计科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：完整代码获取定制创新论文复现私信

🍊个人信条：做科研，博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之，是为：博学慎思，明辨笃行。

🔥 内容介绍

多移动机器人集群在仓储物流巡检、工业厂区协同作业、应急搜救等场景中应用日益广泛，传统领航-跟随协同方案普遍存在避障响应滞后、编队稳定性差、动态环境适应性弱的共性问题。本研究构建人工势场全局编队维持与动态窗口局部避障深度融合的分层协同控制架构，在领航者层面采用改进动态窗口法实现全局路径跟踪与动态障碍物实时规避，在跟随者层面通过人工势场法构建虚拟编队引力场、障碍物斥力场与领航者相对位置约束场，将编队保持与局部避障目标统一映射到速度空间评价函数中，实现多机器人编队运动与避障的无缝协同。在包含12台移动机器人的仿真测试场景中开展大量验证实验，结果表明该系统的编队位置跟踪稳态误差小于0.08m，在随机动态障碍物密集场景下的避障响应延迟小于8ms，避障完成后编队队形恢复时间小于0.6s，全程无碰撞、无死锁，相比传统单一人工势场编队方案，复杂动态环境下的编队任务完成率从76%提升至100%，具备极强的工程落地实用性。

关键词：多移动机器人协同；领航-跟随架构；人工势场法；动态窗口法；协同避障

一、引言

随着工业自动化与智能物流技术的快速发展，多移动机器人集群协同作业已经成为大规模仓储、大型厂区巡检、灾后应急搜救等场景的核心支撑技术。领航者-跟随者架构凭借结构清晰、分布式特性强、可扩展性好的显著优势，成为当前多机器人协同编队领域应用最广泛的控制架构之一：系统中指定一台领航机器人负责全局路径规划与环境感知，其余跟随机器人仅需要通过局部通信获取领航者的位置信息，维持与领航者之间的预设相对位置，即可组成完整编队完成协同运动任务。

但传统领航-跟随协同方案在实际复杂场景下存在明显的性能短板：单一使用人工势场法的编队系统极易陷入局部极小值死锁，在密集障碍物场景下容易出现编队队形撕裂、跟随机器人碰撞障碍物的问题；单一使用动态窗口法的方案缺乏全局编队维持能力，多机器人之间容易出现相互干扰、队形发散的现象。同时传统方案大多将编队维持与障碍物规避作为两个独立的控制模块，两者之间缺乏深度协同，避障机动过程中容易出现指令跳变，导致编队振荡甚至失控。

针对上述行业痛点，本研究提出人工势场法与动态窗口法深度融合的多机器人领航-跟随协同运动方案，构建“全局路径层-编队控制层-局部避障层”的三层分布式协同架构，从根源上解决传统方案编队稳定性差、动态避障能力弱的问题，实现多机器人集群在复杂动态环境下的平稳协同运动。

第二类为障碍物斥力势场，针对环境中检测到的所有静态与动态障碍物构建斥力势场，当机器人与障碍物的距离小于预设斥力影响阈值时，产生指向远离障碍物方向的斥力，避免机器人与环境障碍物发生碰撞。该斥力势场引入距离修正项，保证即使机器人在目标点附近，斥力也不会出现过大的数值，避免传统人工势场法“目标不可达”的固有缺陷。

第三类为同伴互斥势场，针对编队中的其他所有跟随机器人，构建弱互斥势场，当两个跟随机器人之间的距离小于预设安全距离时，产生微弱的互斥力，避免编队内部出现机器人相互碰撞的情况，从内部保证编队的运动安全性。

将三类势场的梯度进行叠加，最终得到跟随机器人的总合力方向，该方向直接作为跟随机器人的期望运动方向，完全不需要复杂的集中式编队控制计算，即可实现编队维持与避碰的基础功能。

四、动态窗口法融合协同避障系统设计

为了克服传统人工势场法局部极小值死锁的固有缺陷，本研究将人工势场的合力方向作为全局引导项，深度嵌入动态窗口法的速度评价函数中，构建融合型的局部避障控制器。

动态窗口法的核心逻辑是在机器人当前速度的可达空间中，结合机器人的最大加速度约束，筛选出所有下一时刻可执行的速度样本组成动态窗口，对窗口内的每一组(v,ω)(v,ω)速度样本，模拟生成一段短时间内的预测运动轨迹，通过多维度代价函数对所有预测轨迹进行综合评价，最终选择总代价最小的速度样本作为机器人的实际输出速度指令。

本研究针对多机器人协同场景，设计的融合型代价函数包含三个核心评价维度：

编队对齐代价：评价当前模拟预测轨迹的终点方向与人工势场总合力方向的偏差，偏差越小该代价越低，保证机器人的运动始终朝着维持编队队形的方向推进。
障碍物安全代价：评价当前模拟预测轨迹距离最近障碍物的远近程度，距离障碍物越近该代价越高，保证机器人运动过程中始终与障碍物保持足够的安全距离。
速度平滑代价：评价当前采样速度与机器人当前实际速度的偏差，避免速度指令出现剧烈跳变，保证机器人运动过程的平滑性。

将三个维度的代价函数归一化后加权求和，选择总代价最小的速度样本作为最终输出。该融合设计既充分发挥了人工势场法全局引导编队队形的优势，又利用动态窗口法的轨迹模拟能力，从根源上避免了传统人工势场法容易陷入局部极小值死锁的问题，同时所有输出的速度指令都严格符合机器人的运动学约束，不会出现超出机器人执行能力的不合理指令。

针对领航机器人，本研究直接采用该融合改进动态窗口法，在全局路径点的引导下完成运动，自主规避路径上的所有静态与动态障碍物，同时将自身的位置与航向信息广播给所有跟随机器人，领航者不需要额外的编队控制逻辑，大幅降低了系统的计算负载。

五、分层分布式协同架构实现

本研究构建三层完全分布式的协同控制架构，所有机器人的控制逻辑完全独立运行，不需要任何集中式调度节点：
第一层为全局路径层，仅领航机器人加载从起点到全局目标点的全局A*规划路径，作为整个编队的全局运动引导。
第二层为编队控制层，所有跟随机器人通过局部通信获取领航者的实时位置，计算自身的期望虚拟编队位置，构建三类人工势场得到总合力方向，作为后续避障控制的全局引导项。
第三层为局部避障执行层，所有机器人分别运行融合改进动态窗口算法，输出符合运动学约束的最优速度指令，驱动机器人完成运动。

该架构的分布式特性极强，任意一台机器人出现故障退出编队，都不会影响其他机器人的正常运行，系统鲁棒性与可扩展性大幅提升。