自主多智能體協同控制系統
Autonomous Vehicles Research Studio
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Quanser的室內自主多智能體協同控制系統是一個集合無人飛行器QDrone 2和地面移動機器人QBot 3 為一體的多目標教學和研發平臺。目前許多研究人員由于受到采用不同硬件和軟件的無人工具制約無法進行不同無人工具之間的協調控制等方面的研究。Quanser公司的自主多智能體協同控制系統為廣大研究人員提供了一個實現多智能體協調控制的工具,用戶很方便地就可以將自己的控制器和算法通過這個平臺工具進行實現及驗證。比較適合的教學和應用研究范圍包括:
- 無人工具的動態建模和控制研究
- 運動規劃
- 避障控制
- 機器視覺
- 機器學習
- 多信息融合
- 編隊控制
- 地空協同控制
- 無人工具自主控制等
- 視覺SLAM
- 傳感器網絡
- 群控策略
為什么選擇室內實驗?
Quanser的自主多智能體協同控制系統使用戶可以在一個室內空間進行控制研究與教學。室內實驗具有方便介入實驗,環境安全可控,實驗條件要求相對簡單等優點。此外,即使是室內實驗,Quanser公司對于無人飛行器(QDrone 2)采用特殊的防沖擊破壞設計,避免實驗人員在誤操作等情況下對飛行器造成損壞。
該系統的實時控制軟件是由Quanser公司研發的,完全兼容于MATLAB/Simulink的實時控制軟件QuaRC??煞奖愕貙imulink仿真框圖編譯并下載到各裝置的處理器,然后進行實時控制,不需要其它語言編程要求。對于每個無人工具的信號采集均通過兼容實時控制軟件QuaRC的Intel Aero Computer Board采集卡,方便進行傳感器數據采集并對驅動電機發出控制信號。同時,無人機上的IMU,GPU,各種視覺數據全部對用戶開放,為方便研究人員添加更多的傳感器,Quanser公司還預留的硬件接口,方便用戶使用。本系統的定位通過6個OptiTrack照相機來完成,有關OptiTrack的標定、驅動等,都已經在QuaRC軟件中以Simulink模塊的形式實現。所有這些組成的強健的、開放式的環境使用戶在短時間內就可以進行各種算法研究。
實驗系統簡介
本實驗系統由如下幾部分組成(如下圖所示):
- QuaRC實時控制軟件和多智能體任務開發體系
- 地面控制站(包含室內定位)
- 無人飛行器QDrone 2
- 地面移動機器人QBot 3
QuaRc實時控制軟件和多智能體開發體系:
該系統的實時控制軟件是由Quanser公司研發的,完全兼容于MATLAB/Simulink的實時控制軟件QuaRC。該系統的工作原理采用Host-Target模式,控制器開發在裝有MATLAB/Simulink的Host主機實現,控制器搭建完成后直接在Simulink下進行編譯并通過無線通訊協議下載到無人工具的嵌入式控制器(target機)就可以進行實時控制了。此外,一臺Host主機可以同時控制多臺不同的嵌入式Target機器,從而很方便地就可以在MATLAB環境下進行多智能體系統控制研究。
地面控制站(包含室內定位):
Quanser的自主智能體協同控制系統可以通過一臺地面控制計算機來實現,包括定位,多智能體控制等。而且整個控制都是在MATLAB/Simulink環境下來進行設計和實時控制實現。主控制機通過無線局域網與各個無人工具進行通訊。
地面控制站主要是進行定位和任務規劃等目的。通過六個(或八個或十二個)紅外照相機OptiTrack實現空間三維定位。一旦整個控制系統的控制算法設計完成,可以使控制站不僅僅起到定位作用,從而進行無人工具的自主控制及多個工具之間的協調控制研究。
高性能地面控制主機:
- Intel? Core i7
- 32GB DDR4 RAM
紅外定位照相機OptiTrack技術參數:
攝像范圍 | 20 m2 |
分辨率 | 1280 × 1024 |
攝像頭水平視野 | 42°,56° |
幀速率 | 120 FPS |
單點跟蹤個數 | 80個 |
最多同時捕捉對象物體個數 | 10個 |
標定時間 | 不超過5分鐘 |
定位精度 | 毫米級 |
接口 | USB2.0 |
無人飛行器QDrone 2:
設備尺寸 | 50 cm × 50 cm ×15cm |
設備重量(帶電池) | 1500g |
最大載重 | 300g |
電源 | 4S 14.8V LiPo(3700mAh) 電池 , 帶 XT60 連接器 |
飛行時間 | 一次充滿電后可飛行7~8分鐘 |
裝載的航空數據采集卡 | NVIDIA Jetson Xavier NX SOM (powered by a 6-Core NVIDIA Carmel ARM
v8.2 64-Bit processor) 384-core NVIDIA Volta GPU with 48 Tensor Cores 8 GB 128-bit LPDDR4x RAM |
可擴展I/O口 | PWM (2x)
UART (2x) SPI (2x SS pins) I2 (2x) ADC (1x) Encoder Input 2x CPU GPI0 6x |
深度攝像頭 | Intel? RealSense? (D435) Depth sensing (3 metre range)
RGB (1920x1080 @ 30FPS) |
黑白高速攝像頭 | Omnivision OV9281 Grayscale (1280x800 @ 120 FPS or 640x480 @ 180 FPS) |
廣角攝像頭 | Sony IMX219 |
機載傳感器 | 2x 6-DOF IMU (gyroscope and accelerometer), 1x ToF height sensor |
地面移動機器人QBot 3:
設備底座 | Yujin Robot的2輪Kobuki移動底座 |
車輪數量 | 2 個 |
設備直徑 | 35 cm |
設備高度(帶Kinect) | 27 cm |
電池續航時間 | 3 小時 |
最大線速度 | 0.7 cm/s |
最大載重 | app. 4.5 kg |
包含的傳感器 | 3 個數字碰撞傳感器 2 個數字落輪傳感器 3 個模擬和數字懸崖傳感器 1 個 3 軸陀螺儀 2 路車輪編碼器輸入 2 路車輪速度輸出 2 路可編程LED輸出4 路數字電源使能輸出 2 路模擬電機電流輸入 3 個數字按鈕 1 個電池電壓測量傳感器 1 個Z軸角度測量 2 個過流傳感器 1 個Kinect RGBD傳感器 |
可擴展I/O口 | 28 個可編程數字I/O通道 2 路PWM輸出通道 1 路SPI總線通道 1 個UART串行端口(接口3.3V串行設備) 1 路I2C串行總線通道 4 個USB 2.0 主機端口 1 個千兆以太網 1 個5.0 VDC 1 個3.3 VDC 1 個MIPI CSI 攝像頭端口 1 個用于觸摸屏的MIPI DSI顯示端口 |
車載計算機 | Raspberry Pi with integrated WiFi |
內存 | 1 GB DDR SDRAM 32MB Flash |
QUARC最大采樣速率 | 1000Hz |
攝像頭分辨率 | 640 × 480 |
深度傳感器范圍 | 0.5 m - 6 m |
客戶定制
用戶可以根據自己的研究及教學任務自行增加地面移動機器人或無人飛行器等。
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International Journal of Robust and Nonlinear Control | An adaptive sliding mode fault-tolerant control of a quadrotor unmanned aerial vehicle with actuator faults and model uncertainties | B. Wang, Y. Shen, N. Li, Y. Zhang, Z. Gao |
Fractal and Fractional | Attitude Control of the Quadrotor UAV with mismatched Dissturbances Based on the Fractional-order Sliding Mode and Backstepping Control Subiect to Actuator | H.Sun, J.Li, R.Wang, K.Yang |
2022年
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Automatica | A convex optimization approach to synthesizing state feedback data-driven controllers for switched linear systems - ScienceDirect | Tianyu Dai |
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Safety Flight Control Design of a Quadrotor UAV With Capability Analysis | YouminZhang、 X. Yu | |
IEEE Transactions on Industrial Electronics | Multi-Regularized Correlation Filter for UAV Tracking and Self-Localization | J.Ye; C. Fu; F. Lin; F. Ding; S. An; G. Lu |
IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems | Fixed-time Observer Based Safety Control for a Quadrotor UAV | S Zhou, K Guo, X Yu, L Guo, L Xie |
IEEE/ASME Transactions on Mechatronics | Discrete-Time Adaptive Neural Tracking Control and Its Experiments for Quadrotor Unmanned Aerial Vehicle Systems | X. Zhang, Y. Wang, G. Zhu, X. Chen, C. Y. Su |
2020年
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Aerospace Science and Technology | A dual adaptive fault-tolerant control for a quadrotor helicopter against actuator faults and model uncertainties without overestimation | Wang, B.; Yu, X.; Mu, L.; Zhang, Y. |
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IEEE Transactions on Industrial Electronics | Attractive Ellipsoid-Based Robust Control for Quadrotor Tracking | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore | Romeo Falcón |
IEEE/ASME Transactions on Mechatronics | Analytical Design and Experimental Verification of Geofencing Control for Aerial Applications | Ghaffari, A. |
IEEE Transactions on Cybernetics | Compound Adaptive Fuzzy Quantized Control for Quadrotor and Its Experimental Verification | Zhang, Y. |