Formation Control
- 又稱: formation keeping
- 類別: Learning & autonomy › Multi-robot
- 標籤: multi-robot, distributed-control, coordination, swarms, uav
協調一群機器人，讓它們達到並維持指定的幾何配置，例如固定的距離、偏移量或沿路徑的間距，通常仰賴局部感測與通訊。
定義
編隊控制（Formation control）是這樣一個問題：操控多個機器人，讓它們的相對位置形成並維持期望的形狀，例如一直線、楔形、圓環，或沿著一條曲線等距排列，同時整個群體在移動或保持定點。每個機器人通常只知道自己的狀態，以及能從附近鄰居感知或接收到的資訊，因此控制器必須以局部資訊達成全域的形狀。它是多機器人系統的核心課題，應用範圍從無人機群與太空載具一直到卡車車隊。
經典架構包括：領導者-跟隨者方案，由跟隨者追蹤相對於領導者的偏移量；虛擬結構方案，把編隊視為一個剛體，由機器人占據其上的各點；以及以行為為基礎的方案，把維持隊形、避開障礙物與抵達目標等目標混合在一起。Oh、Park 與 Ahn（2015）一篇廣受引用的綜述，依方法所感測與控制的量來分類：以位置為基礎（共同座標系中的絕對位置）、以位移為基礎（在對齊座標系中的相對位置向量，常建立在共識演算法之上），以及以距離為基礎（只用機器人之間的距離，這要求編隊圖必須是剛性的，距離才能確定形狀）。在所有這些方法中，通訊圖都很重要：連通性決定群體究竟能否達成一致，延遲與封包遺失則會影響穩定性。
編隊控制與協同路徑跟隨密切相關，在協同路徑跟隨中，每個機器人沿著自己的路徑前進，群體再協調各自沿路徑的進度，例如讓在同一軌道上盤旋的飛機之間保持設定的弧長距離。它不同於群體機器人，後者通常仰賴簡單的局部規則與湧現的群體行為，並不預先規定形狀；也不同於多代理人路徑規劃，後者在圖上規劃無碰撞的路線，而不是調節連續的相對幾何關係。實際部署還會加入碰撞避免、致動限制（例如固定翼飛機近乎固定的速度），以及對鄰居位置的估測，而在戶外，最後這項往往是最困難的部分。
為何重要
許多多機器人任務都需要機器人維持某種幾何關係：感測器陣列需要基線，車隊需要安全間距，協同搬運需要固定的抓持點。編隊控制提供了在通訊有限的情況下做到這一點的方法與穩定性保證。
主要應用
- 多旋翼與固定翼無人機（UAV）群的協同飛行
- 高速公路上的車輛列隊行駛
- 多機器人協同搬運
- 圍繞目標的分散式感測與監視
- 太空載具編隊飛行
- 海上載具的船隊與測量隊形
實際應用
幾架固定翼 UAV 必須以相等間距繞著一個關注點盤旋。每架飛機都沿著收斂到該圓的導引向量場飛行，再由一個協調項依據它與鄰機之間的弧長距離，調整它沿路徑的進度，這些距離是透過區域無線電鏈路接收的。由於飛機無法懸停或停下，間距只能靠改變每架飛機沿路徑或繞路徑的移動方式來修正，而不能靠等待。飛行測試前，團隊模擬鏈路中斷：通訊圖保持連通時，間距能夠恢復；通訊圖一旦分裂，分開的子群就會逐漸飄離。
常見誤解
- 編隊控制需要一台知道所有位置的中央電腦 — 許多方法是分散式的，只使用來自鄰居的資訊
- 維持兩兩之間的距離就能固定編隊形狀 — 只有在距離圖是剛性時才成立；否則即使每個指定距離都維持不變，形狀仍可能變形
- 編隊控制與群體機器人是同一回事 — 群體方法通常由局部規則產生湧現的群體行為，編隊控制調節的則是指定的幾何形狀
誰需要了解
- 多機器人系統工程師
- UAV 與無人機機隊開發者
- 研究網路化系統的控制工程師
- 自駕車列隊行駛工程師
相關技術
- 共識演算法（Consensus Algorithms）
- 圖剛性理論（Graph Rigidity Theory）
- 領導者-跟隨者控制（Leader-Follower Control）
- 虛擬結構法（Virtual Structure Method）
- 導引向量場（Guiding Vector Fields）
- 協同式主動車距控制巡航（Cooperative Adaptive Cruise Control）
相關術語
相關專案
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