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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种非完整移动机器人编队控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115963819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211309288.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种非完整移动机器人编队控制方法是由黄秀财;杨祥聪;陈开政;谢承果;黄晟;倪金宇;唐诗言;郑清;张熙设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非完整移动机器人编队控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非完整移动机器人编队控制方法，该方法首先对非完整移动机器人系统进行建模，然后通过构建合理的假设条件，设计一套结构简单且计算成本低廉的控制策略。该控制策略适用于具备建模不确定性、未知外部干扰以及无法预知的执行器故障等问题的机器人系统，且支持相邻的机器人在保持安全距离的同时进行一对一通信。

本发明授权一种非完整移动机器人编队控制方法在权利要求书中公布了：1.一种非完整移动机器人编队控制方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：建立数学模型： S11：建立非完整移动机器人系统内机器人的动力学模型，所述非完整移动机器人系统包含有N个两轮移动机器人，所述非完整移动机器人系统内第k个机器人的动力学模型如公式2所示： 其中，中的xk,yk，θk分别表示第k个机器人的位置和朝向角度；表示第k个机器人左、右轮子的角速度向量；表示执行器的输出向量，即施加于轮子的控制扭矩向量；表示第k个机器人左、右轮子未知的外部扰动； Jk，Mk，Ck和Dk没有实际的物理意义，是中间变量，表示三阶向量，表示二阶向量； S12：建立的机器人系统动力学模型公式具体说明如公式3所示： 其中，rk和bk分别是第k个机器人的轮子半径和该机器人的半宽；dk,1和dk,2是表示其阻尼系数的两个正值常数；mk,1和mk,2没有实际的物理意义，是中间变量，mk,c和mk,w分别表示第k个机器人和轮子的质量；ck是第k个机器人质心Pc,k到两个轮子连线中点Po,k的距离；Ik,c表示以通过第k个机器人质心的垂直方向为轴的转动惯量，Ik,w表示带有电机的车轮绕车轮轴线的转动惯量，Ik,m表示带有电机转子的车轮绕车轮直径的转动惯量，Ik表示第k个机器人的总的转动惯量之和； S2：分布式控制的假设条件： 假设1：领导者机器人的轨迹ηL是可测量的，是分段连续的，并且两者都是有界的； 假设2：存在未知常数，σk,l和σk,m,且满足0σk,l≤σk,lt≤1，0σk,m≤σk,mt≤1，k＝1,...,N； 假设3：期望的相对距离和期望的方位角分别满足并且两者的初始条件分别满足dl,kdk0dm,k，|βk0|βm,k； S3：分布式控制器的设计过程具体如下： S31：分布式虚拟控制器需满足公式13a,13b和公式15a,15b的条件： ηL＝[xL,yL,θL]T表示领导者机器人RL的姿态，如公式10： 其中，θL∈[-π,π、vL和wL分别表示机器人RL的线速度和角速度； dk和βk分别表示与相邻机器人的相对距离和方位角，其中k＝1,......,N，dk和βk表示如下： 当k＝1时，xk-1＝x0,yk-1＝y0，此时的x0，y0表示领导机器人RL的姿态； 为避免碰撞并保持机器人之间通信的连通，dk和βk需要满足如下约束条件： 其中，dl,k、dm,k和都是正值常数； 和分别表示期望的相对距离和期望的方位角，跟踪误差向量表示为具体定义如下： 其中，dkt和βkt分别表示t时刻相邻机器人的相对距离和方位角，和分别表示t时刻期望的相对距离和期望的方位角；ed,k,1t和eβ,k,1t分别表示相邻机器人之间的相对距离误差和方位角误差，这两个值的性能范围为: 其中，和i∈{d,β}是性能函数，由公式16a,16b得到： 其中，ki,k0， 分别表示相对距离误差的性能函数的上界初值和下界初值，分别表示方位角误差性能函数的上界初值和下界初值，dm,k，dl,k，βm,k，βl,k表示正的常值，并且满足式13； S32： 其中vr,k-1和θk-1分别表示第k-1个机器人Rk-1的线速度和方向角，vr,0＝vl，θ0＝θl，接下来，使用类似于反步法的设计过程设计控制方案； 分别表示第k个机器人与相邻机器人的相对距离误差、方位角误差的一阶导数，wr,k，vr,k分别表示第k个机器人Rk的角速度和线速度； S33：设计分布式虚拟控制器，第k个机器人的虚拟控制信号设计为：具体的设计方法如下： ξk,1t表示归一化误差向量，它用下面的式子表示： 根据式15和式19得到ξd,k,1t∈-1,1和ξβ,k,1t∈-1,1，继而，通过式14和式19，dk和βk可表示为： 接下来用表示一个中间变量向量，定义为： 第k个机器人的虚拟控制信号设计为： 在上式中，μk,1＝diag{μd,k,1,μβ,k,1}，其中μd,k,1和μβ,k,1是正的设计参数， S34：设计分布式实际控制器，第k个机器人Rk的实际输入信号用下面的式子表示：具体的设计方法如下： 虚拟跟踪误差向量用ek,2t表示，定义为： 其中，ed,k,2t，eβ,k,2t分别表示第k个机器人与相邻机器人相对距离和方位角的虚拟误差，εd,kt，εβ,kt分别表示第k个机器人与相邻机器人相对距离和方位角的虚拟控制信号； 虚拟跟踪误差需满足下面的预设性能边界： |ed,k,2t|ρd,k,2t，|eβ,k,2t|ρβ,k,2t24 ρd,k,2t和ρβ,k,2t分别表示ed,k,2t和eβ,k,2t对应的预设性能函数，两者根据下面的式子确定： ρd,k,2t＝ρd,k,0-ρd,k,∞exp-kd,kt+ρd,k,∞25a ρβ,k,2t＝ρβ,k,0-ρβ,k,∞exp-kβ,kt+ρβ,k,∞25b 其中ρd,k,0ed,k,20，ρβ,k,0eβ,k,20，ρd,k,∞∈0,ρd,k,0]，ρβ,k,∞∈0,ρβ,k,0]，kd,k0和kβ,κ0是设计参数，分别为ed,k,2t，eβ,k,2t预先设定瞬态性能指标和稳态性能指标； 同设计虚拟控制器一样，ξk,2t表示归一化误差向量，用下面的公式表示： 对应的中间变量向量表示为定义为： 第k个机器人Rk的控制器实际输入信号表示为： 其中ρk,2＝diag{ρd,k,2,ρβ,k,2}，μk,2＝diag{μd,k,2,μβ,k,2}，并且μd,k,2和μβ,k,2是正值，

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