基于Udwadia-Kalaba方法的非完整轮式机器人分布式编队控制

20250104

交通运输、仓储和邮政业

成果基于Udwadia-Kalaba（U-K）方法与深度强化学习算法，结合多无人车系统的动力学模型与分布式控制理论，形成了一套成熟的控制与分析方法。通过大量数值仿真与实验验证，证明了技术的有效性与鲁棒性，为工程应用奠定了理论和技术基础。拥有多轮式移动机器人实验平台，可进行实际场景下的系统验证。技术成果正在通过仿真计算与不同场景实验验证，包括编队控制、合围控制及网络拓扑辨识等多项关键技术，具备进一步向实际应用推广的条件。

需提供适用于多机器人系统测试与验证的场地，包括室内与室外实验场地： 室内：适合搭建机器人编队控制与网络通信测试平台，面积建议不低于200平方米。 室外：用于大规模机器人协同作业验证，建议具备开阔场地（如物流园区、农业示范区或其他封闭测试区域），面积不低于1000平方米。 场地需具备基本的电力供应与网络通信条件。 设备需求 机器人平台：提供或共建轮式移动机器人平台，支持负载扩展（如搭载传感器、机械臂等），初期建议至少5-10台。 传感与控制设备： 运动传感器（如激光雷达、IMU、GPS等）。 通信模块（支持无线网络、组网通信）。 计算与开发设备： 高性能计算服务器用于深度学习训练与算法优化。 编程与仿真设备（支持ROS、MATLAB/Simulink、Python等平台）。 人员需求 合作方需提供具备相关技术背景的技术团队或人员，负责与研发团队配合推进转化进程： 系统工程师：负责软硬件系统集成与实施。 现场测试人员：协助进行系统部署与调试，验证技术在实际场景下的性能。 数据分析与维护人员：负责实验数据采集、分析及设备日常维护。 合作方团队建议具备机器人控制、智能算法、网络通信或系统集成等领域的技术基础。

可国（境）内外转让

1. 提升物流与运输效率，降低运营成本 在智慧物流领域，通过多无人车分布式协同控制技术，可实现自动化、高效的物资配送与调度，显著提高物流效率。 经济效益：物流无人车系统的引入可节约约20%-30%的运营成本，尤其适用于大型仓储物流中心和配送网络。 典型应用：智慧仓储、末端配送与工业园区物料运输。
2. 优化农业作业，推动智慧农业发展 在农业植保领域，通过多机器人协同编队控制，可完成农田巡检、植保喷洒等任务，降低人力成本并提高作业精准度。 经济效益：减少农药与资源浪费，提升作业效率，预计可为农业生产节约约15%-25%的成本。 典型应用：农田植保无人机编队作业、农机自动化协同作业。
3. 强化工业自动化与生产效率 在工业自动化场景中，基于自适应控制和深度学习的机器人技术可应用于生产线协同装配、搬运等任务，减少人工干预并提高自动化水平。 经济效益：可提升生产效率20%-40%，降低设备维护与管理成本。 典型应用：智能制造、无人化矿山作业及自动化装配线。
4. 保障信息安全，降低关键网络维护成本 在通信与能源网络安全领域，提出的拓扑变化辨识与抗攻击控制技术，可有效识别网络故障与恶意攻击，确保系统稳定性与安全性。 经济效益：通过故障快速检测与响应，减少网络中断时间，提升关键基础设施的可靠性，预计可降低**15%-20%**的运维成本。 典型应用：智能电网故障检测、车联网拓扑管理、通信网络安全监控。
5. 推动智慧城市与交通管理升级 在智慧交通领域，通过多车辆协同编队控制与路径规划，可优化城市交通流，提高道路利用率，缓解城市拥堵。 经济效益：预计可提升交通效率10%-15%，节约能源消耗与交通管理成本，助力绿色可持续发展。 典型应用：无人驾驶车队管理、交通信号智能优化。
6. 赋能国防安全与应急救援 在反恐搜救与军事领域，分布式编队-合围控制技术可实现动态目标的精准追踪与包围，有效提升执行效率和任务成功率。 经济效益：通过无人系统代替人工执行高危任务，减少人力损耗，降低任务成本，同时提升任务完成的安全性与精准度。 典型应用：反恐追捕、应急救援、环境监测与灾害预警。

北京市自然科学基金面上项目

北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会

本成果基于Udwadia-Kalaba方法与深度强化学习，围绕多无人车系统的分布式编队控制、合围控制、轨迹分析及网络拓扑辨识等关键问题展开研究，提出了计算高效、控制力小且鲁棒性强的协同控制方法，并创新性地解决了网络拓扑变化的可辨识性与目标可控性难题。技术成果可广泛应用于物流无人车协同配送、农业植保、智能交通、反恐搜救、工业自动化及通信网络安全监控等领域，显著提升系统智能化、稳定性和资源利用效率，为工业、城市、农业及国家安全等领域提供了重要的技术支撑和应用价值。