結合動態曲面控制與第二型模糊類神經網路之多Euler-Lagrange機器人系統適應式聚集控制器設計與實現

本計畫擬針對尤拉-拉格朗日（Euler-Lagrange）動力學模型，建構一個包含多領導者的多機器人合作控制系統。在控制理論部分，本計畫將基於動態曲面控制方法，完成多機器人的聚集控制；其中，系統的不確定項將採用第二型模糊類神經網路建模。依據所設計之分散式聚集控制器，追隨機器人將會收斂至多領導機器人所形成的凸集合區域內。此外，本計畫將考慮避碰撞及致動器失效兩個議題；藉由一個適當定義的距離相依函數，避碰撞的功能可以整合至前述聚集控制的設計流程中。有關致動器失效的問題，本計畫將設計一個適應式的估測機制，系統穩定化所需的控制量將得以補償修正。為驗證所提聚集控制方法之可行性，相關演算法將具體實現於一個自行研製之多機器人系統，主要功能包含嵌入式核心模組、Zigbee 通訊介面及多樣性的感測模組等。本計畫的研究主題具一定程度的創新與挑戰；相關研究成果包含分散式適應控制器設計及嵌入式實驗系統開發，對於多機器人合作控制領域之發展應有一定程度的貢獻。

系統編號:PB10401-1776
原計畫編號:MOST103-2221-E182-060-MY2