Dissertations / Theses on the topic 'Formations multi-robots'

Le contrôle des formations basées sur les bearings (direction relative à l’observateur) permettent aux flottes de quadrirotors de se déplacer vers une géométrie désirée, en utilisant des mesures extraites de caméras embarquées. Des travaux antérieurs ont traité les quadrirotors comme des intégrateurs, et donc la formation doit ralentir de manière à compenser les non-linéarités non modélisées. Cette thèse a pour objectif d’atteindre des formations rapides en tenant compte des dynamiques non-linéaires du quadrirotor et des mesures visuelles. Deux contrôleurs sont développés, à savoir un contrôleur basé sur un asservissement visuel dynamique et une commande prédictive, montrant des performances améliorées avec des contraintes réelles. Toutes les formations basées sur des bearings dépendent d’un degré suffisant de rigidité. Bien que celui-ci puisse être évalué numériquement, la rigidité est une fonction de la position de tous les robots dans la flotte. Ceci étant, les travaux précédents ne pouvaient pas garantir la rigidité pour des formations plus larges que quelques robots. La deuxième contribution de cette thèse est l’évaluation des géométries singulières où une certaine formation rigide devient flexible. Ceci mène à un système de classification basé sur des contractions d’ensembles de contraintes, qui permet d’identifier les géométries singulières pour des grandes formations afin de garantir la rigidité<br>Bearing formation control allows groups of quadrotors to manoeuver in a desired geometry, using only visual measurements extractable from embedded monocular cameras. Prior works have treated quadrotors as single or double integrators, and as a result must operate slowly to compensate for unmodelled non-linearities. This thesis allows for faster bearing formations by developping higher-order controllers, considering the non-linear quadrotor and visual feature dynamics. A dynamic feedback controller based on second-order visual servoing and a model predictive controller are developped and tested in simulation and experiments, showing improved dynamic manoeuvering performance. The later is augmented with constraints such as field of view limitations and obstacle avoidance. All bearing formation algorithms depend on a sufficient degree of bearing rigidity to guarantee performance. This may be evaluated numerically, but as the rigidity is a function of the formation embedding, previous work could not guarantee rigidity in formations larger than a few robots. The second main contribution of this thesis is the evaluation of bearing rigidity singularities (i.e. embeddings where an otherwise rigid formation becomes flexible) by applying existing geometric analysis methods on an kinematic mechanism which is analoguous to the kinematic constraints imposed by the formation controller and robot models. This is extended to a novel classification system based on a contraction of constraint sets that can determine singular geometries for large formations, allowing for a formulation of a set of guaranteed rigid configurations without an ad-hoc kinematic analysis of individual formations

Multi-vehicle systems offer many advantages in engineering applications such as increased efficiency and robustness. However, the disadvantage of multi-vehicle systems is that they require a high level of organization and coordination in order to successfully complete a task. Formation control is a field of engineering that addresses this issue, and provides coordination schemes to successfully implement multi-vehicle systems. Two approaches to group coordination were proposed in this work: geometric and self-organizing formations. A geometric reconfiguring formation was developed using the leader-follower method, and the self-organizing formation was developed using the velocity potential equations from fluid flow theory. Both formation controllers were first tested in simulation in MATLAB, and then implemented on the X80 mobile robot units. Various experiments were conducted to test the formations under difficult obstacle scenarios. The robots successfully navigated through the obstacles as a coordinated as a team using the self-organizing and geometric formation control approaches.

<p>This thesis consists of four independent papers concerningthe control of mobile robots in the context of obstacleavoidance and formation keeping.</p><p>The first paper describes a new theoreticallyv erifiableapproach to obstacle avoidance. It merges the ideas of twoprevious methods, with complementaryprop erties, byusing acombined control Lyapunov function (CLF) and model predictivecontrol (MPC) framework.</p><p>The second paper investigates the problem of moving a fixedformation of vehicles through a partiallykno wn environmentwith obstacles. Using an input to state (ISS) formulation theconcept of configuration space obstacles is generalized toleader follower formations. This generalization then makes itpossible to convert the problem into a standard single vehicleobstacle avoidance problem, such as the one considered in thefirst paper. The properties of goal convergence and safetyth uscarries over to the formation obstacle avoidance case.</p><p>In the third paper, coordination along trajectories of anonhomogenuos set of vehicles is considered. Byusing a controlLyapunov function approach, properties such as boundedformation error and finite completion time is shown.</p><p>Finally, the fourth paper applies a generalized version ofthe control in the third paper to translate,rotate and expanda formation. It is furthermore shown how a partial decouplingof formation keeping and formation mission can be achieved. Theapproach is then applied to a scenario of underwater vehiclesclimbing gradients in search for specific thermal/biologicalregions of interest. The sensor data fusion problem fordifferent formation configurations is investigated and anoptimal formation geometryis proposed.</p><p><b>Keywords:</b>Mobile Robots, Robot Control, ObstacleAvoidance, Multirobot System, Formation Control, NavigationFunction, Lyapunov Function, Model Predictive Control, RecedingHorizon Control, Gradient Climbing, Gradient Estimation.</p>

Thesis (Ph.D.)--City University of Hong Kong, 2009.<br>"Submitted to Department of Manufacturing Engineering and Engineering Management in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy." Includes bibliographical references (leaves 87-100)

La complexité inhérente à la coordination des mouvements d'un groupe de robots mobiles est traitée en investiguant plus avant les potentialités des architectures de contrôle comportementales dont le but est de briser la complexité des tâches à exécuter. En effet, les robots mobiles peuvent évoluer dans des environnements très complexes et nécessite de surcroît une coopération précise et sécurisée des véhicules pouvant rapidement devenir inextricable. Ainsi, pour maîtriser cette complexité, le contrôleur dédié à la réalisation de la tâche est décomposé en un ensemble de comportements/contrôleurs élémentaires (évitement d'obstacles et de collision entre les robots, attraction vers une cible, etc.) qui lient les informations capteurs (provenant de caméras, des capteurs locaux du robot, etc.) aux actionneurs des différentes entités robotiques. La tâche considérée est la navigation en formation en présence d'obstacles (statiques et dynamiques). La spécificité de l'approche théorique consiste à allier les avantages des architectures de contrôle comportementales à la méthode de la structure virtuelle où le groupe de robots mobiles suit un corps virtuel avec une dynamique (vitesse, direction) donnée. Ainsi, l'activation d'un comportement élémentaire en faveur d'un autre se fait en respectant les contraintes structurelles des robots (e.g. vitesses et accélérations maximales, etc.) en vue d'assurer le maximum de précision et de sécurité des mouvements coordonnés entre les différentes entités mobiles. La coopération consiste à se partager les places dans la structure virtuelle de manière distribuée et de façon à atteindre plus rapidement la formation désirée. Pour garantir les critères de performances visés par l'architecture de contrôle, les systèmes hybrides qui permettent de commander des systèmes continus en présence d'évènements discrets sont exploités. En effet, ces contrôleurs (partie discrète) permettent de coordonner l'activité des différents comportements (partie continue) disponibles au niveau de l'architecture, tout en offrant une analyse automaticienne rigoureuse de la stabilité de celle-ci au sens de Lyapunov. Chaque contribution est illustrée par des résultats de simulation. Le dernier chapitre est dédié à l'implémentation de l'architecture de contrôle proposée sur un groupe de robots mobiles Khepera III.

L’objectif principal de cette thèse est d’étudier le problème du contrôle de suivi distribué pour les systèmes de formation de multi-robots à contrainte non holonomique. Ce contrôle vise à entrainer une équipe de robots mobile de type monocycle pour former une configuration de formation désirée avec son centroïde se déplaçant avec une autre trajectoire de référence dynamique et pouvant être spécifié par le leader virtuel ou humain. Le problème du contrôle de suivi a été résolu au cours de cette thèse en développant divers contrôleurs distribués pratiques avec la considération d’un taux de convergence plus rapide, une précision de contrôle plus élevée, une robustesse plus forte, une estimation du temps de convergence explicite et indépendante et moins de coût de communication et de consommation d’énergie. Dans la première partie de la thèse nous étudions d’abord au niveau du chapitre 2 la stabilité à temps fini pour les systèmes de formation de multi-robots. Une nouvelle classe de contrôleur à temps fini est proposée dans le chapitre 3, également appelé contrôleur à temps fixe. Nous étudions les systèmes dynamiques de suivi de formation de multi-robots non holonomiques dans le chapitre 4. Dans la deuxième partie, nous étudions d'abord le mécanisme de communication et de contrôle déclenché par l'événement sur les systèmes de suivi de la formation de multi-robots non-holonomes au chapitre 5. De plus, afin de développer un schéma d'implémentation numérique, nous proposons une autre classe de contrôleurs périodiques déclenchés par un événement basé sur un observateur à temps fixe dans le chapitre 6<br>The main aim of this thesis is to study the distributed tracking control problem for the multi-robot formation systems with nonholonomic constraint, of which the control objective it to drive a team of unicycle-type mobile robots to form one desired formation configuration with its centroid moving along with another dynamic reference trajectory, which can be specified by the virtual leader or human. We consider several problems in this point, ranging from finite-time stability andfixed-time stability, event-triggered communication and control mechanism, kinematics and dynamics, continuous-time systems and hybrid systems. The tracking control problem has been solved in this thesis via developing diverse practical distributed controller with the consideration of faster convergence rate, higher control accuracy, stronger robustness, explicit and independent convergence time estimate, less communication cost and energy consumption.In the first part of the thesis, we first study the finite-time stability for the multi-robot formation systems in Chapter 2. To improve the pior results, a novel class of finite-time controller is further proposed in Chapter 3, which is also called fixed-time controller. The dynamics of nonholonomic multi-robot formation systems is considered in Chapter 4. In the second part, we first investigate the event-triggered communication and control mechanism on the nonholonomic multi-robot formation tracking systems in Chapter 5. Moreover, in order to develop a digital implement scheme, we propose another class of periodic event-triggered controller based on fixed-time observer in Chapter 6

Our research focuses on one of the more fundamental issues in multi-agent, mobile robotics: the formation control problem. The idea is to create controllers that cause robots to move into a predefined formation shape. This is a well studied problem for the scenario in which the robots know in advance to which point in the formation they are assigned. In our case, we assume this information is not given in advance, but must be determined dynamically. This thesis presents an algorithm that can be used by a network of mobile robots to simultaneously determine efficient robot assignments and formation pose for rotationally and translationally invariant formations. This allows simultaneous role assignment and formation sysnthesis without the need for additional control laws. The thesis begins by introducing some general concepts regarding multi-agent robotics. Next, previous work and background information specific to the formation control and assignment problems are reviewed. Then the proposed assignment al- gorithm for role assignment and formation control is introduced and its theoretical properties are examined. This is followed by a discussion of simulation results. Lastly, experimental results are presented based on the implementation of the assignment al- gorithm on actual robots.

L'objet de cette thèse est l'étude et la mise en oeuvre d'un système de gestion automatique de la configuration d'une formation d'avions sans pilote, ou drones. Les objectifs sont, d'une part, d'améliorer la sécurité et l'efficacité d'un groupe de drones de combat, et, d'autre part, de faire le lien entre les niveaux de planification de missions et les niveaux fonctionnels de contrôle de la formation. Le vol en formation est particulièrement bien adapté pour des applications militaires en milieux hostiles, qui requièrent des synchronisations pour l'arrivée sur les cibles ou du support mutuel pour le brouillage. L'une des difficultés soulevées est le choix autonome de la configuration. Notre approche est de mettre en oeuvre, entre les niveaux décisionnels et les niveaux fonctionnels, une couche intermédiaire dédiée à la formation et à la gestion autonome de sa configuration. La configuration ainsi déterminée doit être affectée aux avions de la formation en tenant compte des contraintes tactiques et des ressources de chacun. Enfin, la sécurité du vol est un élément primordial. Il faut donc pouvoir planifier des manoeuvres de reconfiguration pour passer d'une configuration à une autre, en respectant les distances minimales entres avions. Des solutions ont été développées à partir de l'algorithme Branch & Bound pour résoudre les problèmes d'allocations, et de l'algorithme A* pour la planification de trajectoires dans la formation. De plus, un contrôle de vol de la formation a été implémenté. Ceci a permis de valider notre approche par des simulations et des expérimentations réelles.

Cette thése traite du contrôle de la formation et du confinement variant dans le temps pour les systèmes multi-agents linéaires invariants avec hétérogénéité en tenant compte des délais d’entrée / sortie constants / variables dans le temps et des perturbations adaptées / incompatibles sous topologie de communication dirigée et fixe. De nouveaux formats de formes de formation variables dans le temps pour des systèmes homogènes et hétérogènes sont proposés. Les contrôleurs, conçus sur la base de techniques prédictives et adaptatives avec une technique d’observation, sont entièrement distribués et peuvent être appliqués à des systèmes à grande échelle. L’application sur les systèmes robotisés multi hétérogènes linéarisés est vérifiée<br>This thesis deals with the time-varying formation and containment control for linear time-invariant multi-agent systems with heterogeneity considering constant / time-varying input / output delays and matched / mismatched disturbances under directed and fixed communication topology. New formats of time-varying formation shapes for homogeneous and heterogeneous systems are proposed. The controllers, which are designed based on predictive and adaptive techniques with observer technique, are fully distributed and can be applied to large-scale systems. The application on linearized heterogeneous multi mobile robot systems is verified

Agents in most types of societies use information about potential partners to determine whether to form mutually beneficial partnerships. We can say that when this information is used to decide to form a partnership that one agent trusts another, and when agents work together for mutual benefit in a partnership, we refer to this as a form of cooperation. Current multi-robot teams typically have the team's goals either explicitly or implicitly encoded into each robot's utility function and are expected to cooperate and perform as designed. However, there are many situations in which robots may not be interested in full cooperation, or may not be capable of performing as expected. In addition, the control strategy for robots may be fixed with no mechanism for modifying the team structure if teammate performance deteriorates. This dissertation investigates the application of trust to multi-robot teams. This research also addresses the problem of how cooperation can be enabled through the use of incentive mechanisms. We posit a framework wherein robot teams may be formed dynamically, using models of trust. These models are used to improve performance on the team, through evolution of the team dynamics. In this context, robots learn online which of their peers are capable and trustworthy to dynamically adjust their teaming strategy. We apply this framework to multi-robot task allocation and patrolling domains and show that performance is improved when this approach is used on teams that may have poorly performing or untrustworthy members. The contributions of this dissertation include algorithms for applying performance characteristics of individual robots to task allocation, methods for monitoring performance of robot team members, and a framework for modeling trust of robot team members. This work also includes experimental results gathered using simulations and on a team of indoor mobile robots to show that the use of a trust model can improve performance on multi-robot teams in the patrolling task.

Cette thèse présente l’étude d’une stratégie de coordination hybride d’un groupe de robots sous-marins pour la recherche d’objets de petites dimensions ou de singularités sur les fonds marins. Chaque robot est équipé d’un module de perception utilisant la librairie de traitement d’image OpenCV qui lui permet d’apercevoir les autres éléments de la meute ainsi que l’environnement d’évolution de la mission.Cette stratégie hybride est constituée de deux phases : une phase de mise en formation géométrique et une phase d’acquisition des données vidéo. La première phase s’appuie sur des algorithmes de type "essaims" alors que la seconde se fonde sur une méthode hiérarchique de coordination. En cas de perte de la formation, le groupe de robots quitte le mode hiérarchique et reprend le mode essaim pour se reformer. Ces changements de modes sont contrôlés par une machine à états finis. Avant d’entamer une expérimentation en grandeur nature, la méthodologie et les algorithmes de coordination doivent être testés et validés par simulation.Dans ce contexte, un simulateur basé sur le logiciel Blender a été conçu de façon à ce qu’il tienne compte des différentes contraintes liées à l’évolution des robots dans l’environnement sous-marin. Les résultats de simulation d’une meute de 3 AUVs montrent la capacité de notre stratégie à optimiser l’exécution d’une mission d’acquisition vidéo par un groupe de robots autonomes contrôlés par la vision et coordonnés par une stratégie hybride<br>In the underwater environment, the needs of data acquisition have significantly increased over the last decades. As electromagnetic waves show poor propagation in sea water, acoustical sensing is generally preferred. However, the emergence of small and low cost autonomous underwater vehicles (AUV) allow for rethinking the underwater use of optical sensors as their small coverage can be significantly improved by using a fleet of coordinated underwater robots.This paper presents a strategy to coordinate the group of robots in order to systematically survey the seabed to detect small objects or singularities. The proposed hybrid coordination strategy is defined by two main modes. The first mode relies on a swarm algorithm to organize the team in geometrical formation. In the second mode, the robot formation is maintained using a hierarchical coordination. A finite state machine controls the high level hybrid strategy by defining the appropriate coordination mode according to the evolution of the mission. Before sea validation, the behavior and the performance of the hybrid coordination strategy are first assessed in simulation. The control of individual robots relies on visual servoing, implemented with the OpenCV library, and the simulation tool is based on Blender software.The dynamics of the robots has been implemented in a realistic way in Blender by using the Bullet solver and the hydrodynamic coeficcients estimated on the actual robot. First results of the hybrid coordination strategy applied on a fleet of 3 AUV’s, show execution of a video acquisition task by a group of autonomous robots controlled by vision and coordinated by a hybrid strategy

Le but de cette thèse est d'étendre l'état de l'art par des contributions sur le comportement collectif d'un groupe de robots volants, à savoir des quadrirotors UAV. Afin de pouvoir sûrement naviguer dans un environnement, ces derniers peuvent se reposer uniquement sur leurs capacités à bord et non sur des systèmes centralisés (e.g., Vicon ou GPS). Nous réalisons cet objectif en offrant une possible solution aux problèmes de contrôle en formation et de localisation à partir de mesures à bord et via une communication locale. Nous abordons ces problèmes exploitant différents concepts provenant de la théorie des graphes algébriques et de la théorie de la rigidité. Cela nous permet de résoudre ces problèmes de façon décentralisée et de proposer des algorithmes décentralisés capables de prendre en compte également des limites sensorielles classiques. Les capacités embarquées que nous avons mentionnées plus tôt sont représentées par une caméra monoculaire et une centrale inertielle (IMU) auxquelles s'ajoute la capacité de chaque robot à communiquer (par RF) avec certains de ses voisins. Cela est dû au fait que l'IMU et la caméra représentent une possible configuration économique et légère pour la navigation et la localisation autonome d'un quadrirotor UAV<br>The aim of this Thesis is to give contributions to the state of the art on the collective behavior of a group of flying robots, specifically quadrotor UAVs, which can only rely on their onboard capabilities and not on a centralized system (e.g., Vicon or GPS) in order to safely navigate in the environment. We achieve this goal by giving a possible solution to the problems of formation control and localization from onboard sensing and local communication. We tackle these problems exploiting mainly concepts from algebraic graph theory and the so-called theory of rigidity. This allows us to solve these problems in a decentralized fashion, and propose decentralized algorithms able to also take into account some typical sensory limitations. The onboard capabilities we referred to above are represented by an onboard monocular camera and an inertial measurement unit (IMU) in addition to the capability of each robot to communicate (through RF) with some of its neighbors. This is due to the fact that an IMU and a camera represent a possible minimal, lightweight and inexpensive configuration for the autonomous localization and navigation of a quadrotor UAV

Modeling and simulation provides a powerful technology for engineers and managers to understand, design, and evaluate a system under development. Traditionally, simulation is only used in early stages of a system design. However, with the advances of hardware and software technology, it is now possible to extend simulation to late stages for supporting a full life cycle simulation-based development. Robot-in-the-loop simulation, where real robots work together with virtual ones, has been developed to support such a development process to bridge the gap between simulation and reality.

Les Systèmes Multi-Agents (SMA) ont gagné en popularité en raison de leur vaste gamme d'applications. Les SMA sont utilisés pour atteindre des objectifs complexes qui ne pourraient être atteints par un seul agent. La communication et l'échange d'informations entre les agents d'un SMA sont essentiels pour contrôler son comportement coopératif. Les agents partagent leurs informations avec leurs voisins pour atteindre un objectif commun, ils n'ont donc pas besoin d'unité centrale de surveillance. Cependant, la communication entre les agents est soumise à diverses contraintes pratiques. Ces contraintes incluent des périodes d'échantillonnage irrégulières et asynchrones et la disponibilité d'états partiels uniquement. Ces contraintes posent des défis théoriques et pratiques importants. Dans cette thèse, nous étudions deux problèmes fondamentaux liés au contrôle coopératif distribué, à savoir le consensus et le contrôle de formation pour un SMA à double intégrateur sous ces contraintes. On considère que chaque agent du réseau ne peut mesurer et transmettre son état de position qu'à des instants d'échantillonnage non uniformes et asynchrones. De plus, la vitesse et l'accélération ne sont pas disponibles. Dans un premier temps, nous étudions le problème du contrôle distribué du suivi de consensus. Un algorithme de suivi de leader basé sur l'observateur à temps discret continu est proposé. L'observateur estime la position et la vitesse de l'agent et de son voisin en temps continu à partir des données de position échantillonnées disponibles. Ces états estimés sont ensuite utilisés pour le calcul de l'entrée de commande. Les scénarios de topologie fixe et de topologie commutée sont discutés. Deuxièmement, un protocole de suivi de formation distribué basé sur le consensus est conçu pour réaliser des modèles de formation fixes et variant dans le temps. Le problème d'évitement de collision est également étudié dans cette thèse. Un mécanisme d'évitement de collision basé sur la fonction de potentiel artificiel (APF) est incorporé à l'algorithme de suivi de formation pour empêcher les collisions entre les agents tout en convergeant vers la position souhaitée. Enfin, les algorithmes proposés sont appliqués sur un réseau multi-robots, composé de robots à entraînement différentiel utilisant Robot Operating System (ROS). Un nouveau schéma est proposé pour faire face aux contraintes non holonomiques du robot. L'efficacité des algorithmes sont démontrées à la fois par des résultats de simulation et des expérimentations<br>Multi-agent systems (MAS) have gained much popularity due to their vast range of applications. MAS is deployed to achieve more complex goals which could not be realized by a single agent alone. Communication and information exchange among the agents in a MAS is crucial to control its cooperative behavior. Agents share their information with their neighbors to reach a common objective, thus do not require any central monitoring unit. However, the communication among the agents is subject to various practical constraints. These constraints include irregular and asynchronous sampling periods and the availability of partial states only. Such constraints pose significant theoretical and practical challenges. In this thesis, we investigate two fundamental problems related to distributed cooperative control, namely consensus and formation control, of double-integrator MAS under these constraints. It is considered that each agent in the network can measure and transmit its position state only at nonuniform and asynchronous sampling instants. Moreover, the velocity and acceleration are not available. First, we study the problem of distributed control of leader-following consensus. A continuous-discrete time observer based leader-following algorithm is proposed. The observer estimates the position and velocity of the agent and its neighbor in continuous time from the available sampled position data. Then these estimated states are used for the computation of the control input. Both fixed and switching topology scenarios are discussed. Secondly, a consensus based distributed formation tracking protocol is designed to achieve both fixed and time-varying formation patterns. Collision avoidance problem is also studied in this thesis. An Artificial Potential Function (APF) based collision avoidance mechanism is incorporated with the formation tracking algorithm to prevent collisions between the agents while converging to a desired position. Finally, the proposed algorithms are applied on a multi-robot network, consisting of differential drive robots using Robot Operating System (ROS). A new scheme is proposed to deal with nonholonomic constraints of the robot. Efficiency of the designed algorithms and their effectiveness in real world applications are shown through both simulation and hardware results

Cette thèse propose de nouvelles commandes basées sur un retour visuel pour le guidage de drones. Elle considère à la fois des scénarios impliquant un seul ou plusieurs véhicules. Pour le cas du guidage d'un seul véhicule, de nouvelles approches d'asservissement visuel basées image (IBVS) sont proposées pour les drones de type avion (fixed-wing) et les drones de type VTOL (Vertical Take-Off and Landing) opérant en environnements urbains ou encombrés. Des tâches de navigation dans un environnement complexe avec des capacités d'évitement d'obstacle sont considérées. Il s'agit en particulier de l'atterrissage de drones de type fixed-wing sur une piste d'atterrissage et l'atterrissage de drones de type VTOL-UAV en incluant une stratégie d'évitement d'obstacle. L'originalité de l'étude réside dans l'exploitation directe de la centroïde de l'image du motif observé et du flux optique permettant ainsi d'éliminer la nécessité l'estimation de la position et la vitesse du drone. Pour le cas du contrôle de plusieurs véhicules en formation, de nouveaux contrôleurs à base de la mesure de direction entre véhicules sont également proposés pour des formations ayant une interaction topologique orientées ou non orientées. Le flux optique est également exploité dans certains cas afin d'éviter les collisions entre différents agents pendant l'évolution de la formation. Afin d'assouplir les conditions classiques requises par la théorie de la rigidité d'une formation à partir de l'information de direction et lever par la même occasion l'ambiguïté du facteur d'échelle causée par les mesures de directions, la notion de la persistance de l'excitation associée à la formation de référence est explorée. La méthodologie proposée est soutenue par des outils mathématiques rigoureux (impliquant des systèmes dynamiques non linéaires et analysés à l'aide de la théorie de Lyapunov afin de prouver formellement la stabilité asymptotique (ou exponentielle) du système, de garantir la robustesse et enfin d'assurer le bon fonctionnement du système en boucle fermée) et par des expériences réelles et/ou des résultats de simulation<br>This thesis proposes novel vision-based controllers for the guidance of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). It considers scenarios involving both single and multiple vehicles. For the case of a single-vehicle, novel Image-based visual servo control (IBVS) approaches are proposed for both fixed-wing and vertical take-off and landing (VTOL) UAVs operating in urban or congested environments. Navigation tasks in a complex environment with obstacle avoidance capabilities are considered. In particular, the landing of fixed-wing UAVs on an airstrip and the landing of VTOL-UAVs that includes an obstacle avoidance strategy are considered. The originality of the study lies in the direct exploitation of the centroid of the image of the observed pattern together with the optical flow, thereby eliminating the need to estimate the position and the velocity of the UAV.For multiple vehicles, novel bearing formation controllers are designed for formations under both directed and undirected interaction topologies. Optical flow is explored in the bearing formation control laws in order to achieve collision avoidance between different agents during the formation progression.In order to relax the classical conditions required by bearing rigidity theory and to lift the scale ambiguity caused by bearings, persistence of excitation of the desired bearing reference is explored. The proposed methodology is supported by rigorous mathematical tools (This involves nonlinear dynamical systems and analysis using Lyapunov theory to formally prove the asymptotic (or exponential) stability of the system, guarantee robustness, and finally ensure good performance of the closed-loop system). Further support is provided by real experiments and/or simulation results

博士<br>國立中正大學<br>電機工程研究所<br>94<br>Formation control is an important research within the research field of multi-robot systems. This thesis addresses two problems of formation control: (1) multi-team formation control including the control of multiple independent formation teams and the control of a formation team consisting of multiple sub-formation teams, and (2) performance investigation by using different reference types. Research in the literature of formation control mainly focuses on controlling mobile robots in a single team. Little research focuses on the formation control with multiple teams, and even less research focuses on combining several sub-formation teams into a larger one. In order to achieve multi-team formation control, a method for formation control and an architecture for performing team control are both required. For formation control, we use directed acyclic graph to represent formation shapes by treating each robot as a node and treating the relation between robots as an edge. With this method, we can represent formations, such as column, line, wedge, and double-platoon formations, with a large number of robots. We use the concept of desired vector (potential field) and behavior-based control to propose a method of kinematic control for mobile robots to maintain formation. Theorems and simulation results both demonstrate that this method can direct mobile robots to keep formation. For team control, we propose an architecture called VOMAS (Virtual Operator Multi-Agent System), which is a hybrid architecture capable of dynamic task switch, to perform team control by four requests: join, remove, split, and merge requests. The join and remove requests let a mobile robot join or remove itself from a team. The split request lets one team split into two or more teams, and the merge request lets two teams merge into one team. Integrating the VOMAS architecture with formation control, mobile robots can perform multi-team formation control and even holonic formation control, in which a formation consists of several sub-formations. In multi-team formation control, formations are controlled by the predecessor reference type, in which each robot maintains formation with its preceding robot, and we found that position errors of robots will propagate from the leader to followers along predecessor-successor links. In order to improve performance or to investigate whether or how different reference types will affect deviation from formation, we design three single reference types, i.e. the leader, predecessor, and neighbor reference types, and combine these three single reference types to design four hybrid reference types. These seven reference types are applied to a double-platoon formation to investigate their performance.

碩士<br>國立中興大學<br>電機工程學系所<br>105<br>This thesis proposes methodologies and techniques for distributed consensus formation control of uncertain networked heterogeneous multiple three-wheeled or four-wheeled Mecanum omnidirectional robots (MWORs). After brief descriptions of formation control system, kinematic and dynamic models of MWORs and Wi-Fi communication topology, two distributed leader-follower consensus formation control methods are proposed to achieve formation keeping and consensus tracking. One is that an intelligent consensus cooperative formation control law is derived by combining recurrent interval type-2 fuzzy neural networks (RIT2FNNs), adaptive backstepping, sliding-mode control and consensus tracking. The other is that an intelligent exponential consensus distributed formation control law with collision and obstacle avoidance is established by integrating online learning of output recurrent interval type-2 fuzzy neural networks (ORIT2FNNs), consensus tracking, and Lyapunov analytical techniques. The effectiveness and merits of the two proposed control laws are examined and verified through several computer simulations and experimental results on the built formation control system. The aforementioned methods and system techniques may provide solid and useful references for researchers and engineers working for multi-robot or multi-agent systems.

碩士<br>國立中興大學<br>電機工程學系所<br>105<br>This thesis presents methodologies and techniques for distributed consensus-based formation control of a group of networked heterogeneous multiple Swedish wheeled omnidirectional robots(SWORs) system including Swedish three-wheeled omnidirectional robots(STWORs) and Swedish four-wheeled omnidirectional robots (SFWORs) with uncertainties. After describing the kinematic and dynamic models of STWORs and SFWORs, the heterogeneous formation control system with the communication principle is designed and implemented. To achieve formation keeping and consensus tracking, this thesis proposes two distributed consensus formation control methods. One is an intelligent adaptive backstepping technique, and the other is an adaptive terminal sliding mode (TSMC) technique. In addition, both controllers use online learning of output recurrent fuzzy wavelet neural networks (ORFWNNs) which are employed to learn the system uncertainties. Moreover, a collision and obstacle avoidance strategy is proposed to avoid obstacle and collision among robots. Through numerical simulations and the experiment results of platform including SFWORs and STWORs on the built heterogeneous formation control system, the proposed methods have been shown effective in achieving the formation control goals.