阿木推出的Prometheus项目校园赞助活动，再次迎来开发者参与！
北京理工大学自动化学院赵欣悦同学，在Prometheus开源仿真架构的基础上进行了二次开发，且使用P450进行了真机实验并发表了相关论文，其论文《视野约束下多机器人系统的最小持久图生成与编队控制》收录于中科院SCI期刊分区4区，根据活动规则，将获得阿木实验室赞助的奖学金2000元~
现将相关论文内容分享给大家，鼓励更多的开发者加入到我们校园赞助活动中来，只要你是参与开源项目或在相关技术领域获得荣誉成果的P系列无人机用户，参与活动就有机会获得阿木的奖学金！
主题：视野约束下多机器人系统的最小持久图生成与编队控制
DOI：10.3390/electronics12020317
Author：Xinyue Zhao，Qingkai Yang, Qi Liu, Yuhan Yin, Yue Wei, Hao Fang
Author Affiliation：School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China ; Pengcheng Laboratory, Shenzhen 518055, China
*: Corresponding author：Qingkai Yang
期刊：中科院SCI期刊分区4区 – Electronics
作者：赵欣悦，杨庆凯，刘奇，殷煜涵，尉越，方浩
作者单位：北京理工大学；鹏城实验室
通讯作者：杨庆凯
内容概述：
多无人机编队控制已广泛应用于协同侦查、区域探索及协同搬运等实际场景。无人机之间稳定的通信一直作为编队控制的理想条件，而在实际场景中，并不总能够保证通信的畅通。在不使用通信的情况下，基于视觉感知的协同编队控制方法得到了广泛的研究。然而，传感器先天存在的限制（如：有限的感知距离和视野角等）为编队控制带来了巨大的挑战。本文针对感知约束下多机器人系统编队控制问题，提出了一类最小持久图生成与编队控制方法。具体来讲，每个机器人存在有限的视野角与感知范围。为了解决这个问题，需要为多机器人系统设计合适的交互拓扑，即为每个机器人分配邻居，使得机器人的感知约束能够满足。此外，为了使视野约束严格满足，还要求指定的邻居在形成编队的过程中始终保持在其视野范围内。
为此，本文首先提出了一种基于深度优先搜索的最小持久图生成算法，给定多机器人系统一组可行的初始位置，该算法能够生成满足传感器约束的最小持久图。该最小持久图作为感知拓扑，为多机器人系统提供感知交互关系，其有向边表征了系统的感知约束。基于生成的最小持久图，利用基于梯度的编队控制方法与控制障碍函数（CBF），我们提出了一类分布式编队控制方法，综合考虑各种约束与编队控制目标，构造能够实时在线求解的二次规划问题。该算法不仅能够将邻居机器人限制在感知区域内，保证感知拓扑的连通，还能够避免机器人与机器人、机器人与障碍物发生碰撞，最终实现了多机器人系统在无需通信条件下的编队协同控制。
引用Prometheus说明：
为了验证本文提出算法的有效性，本文在阿木实验室开发的Prometheus开源仿真架构的基础上进行了二次开发，通过将自己设计的视觉感知算法与编队控制算法整合到Prometheus框架中，进行了仿真和实机实验，仿真与实验结果证明了提出算法的有效性。文中引用为“The software implementation is in Prometheus (an open source software for autonomous drones [39])”。
如需了解更多论文介绍，可以点击链接：https://doi.org/10.3390/electronics12020317
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Prometheus校园赞助计划
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