本技术涉及机器人，特别是涉及一种基于clf与cbf的多移动机器人协同驱赶方法及系统。
背景技术：
1、目前移动机器人技术已经得到了快速的发展，在物流、自动驾驶以及营救作业等多种场合得到了广泛的应用，但在驱赶任务中的研究较少，若能设计出一种驱赶算法并部署在实际机器人上，用于执行如放牧、进攻-防御、追捕-逃避等一些具体的驱赶任务，可大大提高工作效率。
2、驱赶行为可以理解为驱赶者和被驱赶者等两种不同群体间相互作用下的一种特殊群体行为，主要表现为一群驱赶者通过施加排斥力将一组被驱赶者从起始区域引导、驱赶到目标区域的任务。以多移动机器人驱赶羊群任务为例，在驱赶羊群的过程中，驱赶机器人不仅要稳定地完成驱赶羊群的目标，并且要能够保证自身群体内部不发生碰撞，然而这些避免行为在某种程度上会牺牲稳定驱赶的效果，即驱赶的稳定性和避障的安全性两者是相互冲突的。
3、当前存在一些方法能够实现驱赶任务，如基于势场的方法：通过构造人工势场函数，仅利用斥力和引力即可实现简单稳定驱赶，但其太过依赖人为设计，难以解决避碰等安全性问题，且无法适用于多种复杂场景等问题；基于编队的方法：通过在被驱赶者周围部署多个驱赶者，实现先包围再驱赶的任务，但其存在队形构造不够灵活的问题；还有一些人为独特设计的控制方式，如基于隐式控制的方法：虽能很好的实现稳定协同驱赶，但需完全掌握被驱赶者的移动策略，这在实际中是无法实现的。
4、因此，急需研究一种稳定性强、灵活性强、安全性高的协同驱赶方法。
技术实现思路
1、为了解决上述背景技术中所述方法存在的实际问题，如构造复杂、不够灵活、需获取过多信息等，本技术提供一种基于clf与cbf的多移动机器人协同驱赶方法及系统，使得多个移动机器人同时兼顾稳定性和安全性，不仅能够实现稳定驱赶多个目标，而且可以保障各机器人间避免碰撞的安全问题，基于clf-cbf安全综合约束，分别提出集中式和分布式的通用驱赶技术框架。
2、第一方面，本技术实施例提供了一种基于clf与cbf的多移动机器人协同驱赶方法，所述方法包括：
3、步骤一：收集所述多移动机器人的当前位置以及目标驱赶区域的位置；其中，所述多移动机器人包括若干驱赶机器人和若干被驱赶机器人，针对每个驱赶机器人，需获取其余驱赶机器人的当前位置、所有被驱赶机器人的当前位置以及所述目标驱赶区域的位置；针对每个被驱赶机器人，需获取其余被驱赶机器人的当前位置、所有驱赶机器人的当前位置；
4、步骤二：确定所述驱赶机器人的运动模型；
5、步骤三：确定所述被驱赶机器人的运动模型；
6、步骤四：设计所述被驱赶机器人被驱赶时的移动策略，各所述被驱赶机器人基于所述移动策略进行移动；
7、步骤五：针对每个所述被驱赶机器人的当前位置和所述目标驱赶区域的位置，建立驱赶李雅普诺夫函数，从而基于clf获得所述驱赶机器人的驱赶约束；
8、步骤六：针对每个所述驱赶机器人的当前位置，建立保障各所述驱赶机器人彼此不发生碰撞的安全障碍函数，从而基于cbf获得所述驱赶机器人的避碰安全约束；
9、步骤七：根据各所述驱赶机器人的所述基于clf的驱赶约束和所述基于cbf的避碰安全约束，构建基于clf-cbf综合约束的qp问题，通过求解各所述驱赶机器人的安全驱赶速度，从而实现所述若干驱赶机器人将所述若干被驱赶机器人协同驱赶至所述目标驱赶区域的任务。
10、在其中一个实施例中，确定所述驱赶机器人的运动模型包括：
11、各所述驱赶机器人采用一阶积分器模型作为其底层运动模型，其运动控制方式均为速度控制，因此对于各所述驱赶机器人：
12、；
13、其中，所述驱赶机器人共有 m个，表示第 k个驱赶机器人的位置，表示第 k个驱赶机器人的速度，表示第 k个驱赶机器人的速度控制输入量。
14、在其中一个实施例中，确定所述被驱赶机器人的运动模型包括：
15、各所述被驱赶机器人采用一阶积分器模型作为其底层运动模型，其运动控制方式均为速度控制，因此对于各所述被驱赶机器人：
16、；
17、其中，所述被驱赶机器人的数量共有 n个，表示第 i个被驱赶机器人的位置，表示第 i个被驱赶机器人的速度，表示第 i个被驱赶机器人的速度控制输入量。
18、在其中一个实施例中，设计所述被驱赶机器人被驱赶时的移动策略包括：
19、根据获取的各所述驱赶机器人的当前位置、所述其余被驱赶机器人的当前位置，基于人工势场法设计各所述被驱赶机器人被驱赶时的移动策略，公式如下：
20、;
21、其中，表示第 i个被驱赶机器人的速度控制输入量， k s表示凝聚项控制系数， k d表示排斥项控制系数， s i和 d i分别表示针对第 i个被驱赶机器人的其余被驱赶机器人集合，以及所述驱赶机器人集合， r s表示所述被驱赶机器人的安全半径，通过人为调参可保证被驱赶机器人之间不发生相互碰撞。该移动策略中的第一项表示所述第 i个被驱赶机器人的所受到凝聚力，当处于感知范围内的其余被驱赶机器人与自身的距离小于安全半径时，该项表现为斥力，彼此相互远离，否则则相互吸引，因此使得所有被驱赶对象“凝聚”为一个整体；第二项表示所有驱赶机器人对第 i个被驱赶机器人的排斥力，表现为被驱赶机器人远离处于自身感知范围内的所有驱赶机器人；所述目标驱赶区域为一圆形区域，其圆心位于 x p处，半径为 r p，用表示，则目标驱赶区域表示为：
22、
23、其中， x表示平面内任意一点的坐标，当其与圆心 x p的距离小于 r p时，即可视作位于所述目标驱赶区域内。
24、在其中一个实施例中，根据所有所述被驱赶机器人的当前位置和所述目标驱赶区域的位置，构建驱赶李雅普诺夫函数，从而基于clf获得所述驱赶机器人的驱赶约束，包括：
25、基于各所述被驱赶机器人的当前位置与所述目标圆形驱赶区域的位置，构建各所述驱赶机器人的驱赶李雅普诺夫函数：
26、；
27、其中，表示第 i个被驱赶机器人的当前位置， x p表示所述目标驱赶区域的中心点位置， r p表示所述目标驱赶区域的半径；
28、根据各所述驱赶机器人的驱赶李雅普诺夫函数，由于其一阶导数不含驱赶机器人的速度项，因此需构建每个驱赶机器人基于驱赶李雅普诺夫函数的二阶clf约束，从而获得基于clf所述驱赶机器人的驱赶约束。
29、在其中一个实施例中，根据所有所述驱赶机器人的当前位置，构建控制障碍函数以保障各所述驱赶机器人彼此不发生碰撞，从而基于cbf获得所述驱赶机器人的避碰安全约束包括：
30、基于各所述驱赶机器人的当前位置，构建各所述驱赶机器人的安全障碍函数：
31、；
32、其中，表示第 i个驱赶机器人的当前位置，表示第 j个驱赶机器人的当前位置， r d表示所述驱赶机器人的安全半径；
33、根据各所述驱赶机器人的安全障碍函数，基于一阶cbf从而获得所述驱赶机器人的安全避碰约束。
34、在其中一个实施例中，根据所述驱赶机器人基于clf的驱赶约束和基于cbf的安全避碰约束，构建clf-cbf综合约束的qp问题，求解所述驱赶机器人的安全驱赶速度，以实现多移动机器人的协同安全驱赶策略，包括：
35、利用所述驱赶机器人的其余驱赶机器人的当前位置以及所有被驱赶机器人的当前位置信息，进行集中式求解，基于所述clf-cbf综合约束，从而获得各所述驱赶机器人的集中式安全驱赶速度，公式如下：
36、；
37、其中，表示各所述驱赶机器人在集中式控制下同时保持驱赶和防止碰撞的最佳驱赶控制速度，表示驱赶过程中各所述驱赶机器人的实际速度，表示所述驱赶机器人的集中式驱赶clf约束，表示所述驱赶机器人的集中式安全避碰cbf约束， a h表示所有驱赶机器人保证驱赶的第一线性约束矩阵， b h表示所有驱赶机器人保证驱赶的第二线性约束矩阵， a c表示所有驱赶机器人防止碰撞的第一线性约束矩阵， b c表示所有驱赶机器人防止碰撞的第二线性约束矩阵。
38、在其中一个实施例中，根据所述驱赶机器人的clf驱赶约束和安全cbf避碰约束，构建clf-cbf综合约束的qp问题，求解所述驱赶机器人的分布式安全驱赶速度，以实现多移动机器人的分布式协同安全驱赶，包括：
39、利用所述驱赶机器人的感知范围内的驱赶机器人的当前位置，以及所有被驱赶机器人的当前位置信息，构建分布式约束框架，公式如下：
40、；
41、基于所述分布式约束框架，构建分布式clf-cbf安全综合约束，通过分布式求解，以获得各所述驱赶机器人的分布式驱赶控制速度，公式如下：
42、；
43、其中， a ij表示基于感知范围内的驱赶机器人位置计算的第一线性约束条件矩阵， b ij表示基于感知范围内的驱赶机器人位置计算的第二线性约束条件矩阵，表示所有所述驱赶机器人在分布式控制下同时保持驱赶和防止碰撞的最佳驱赶控制速度，表示基于感知范围内的驱赶机器人计算的实际速度控制量，表示所述驱赶机器人的分布式驱赶clf约束，表示所述驱赶机器人的分布式避碰cbf约束，表示所有所述驱赶机器人保证驱赶的分布式第一线性约束矩阵，表示所有所述驱赶机器人保证驱赶的分布式第二线性约束矩阵，表示所有所述驱赶机器人防止碰撞的分布式第一线性约束矩阵，表示所有所述驱赶机器人防止碰撞的分布式第二线性约束矩阵。
44、第二方面，本技术实施例还提供了一种基于clf与cbf的多移动机器人协同驱赶系统，所述系统包括：
45、通信模块，用于收集所述多移动机器人的当前位置以及目标驱赶区域的位置；其中，所述多移动机器人包括若干驱赶机器人和若干被驱赶机器人，针对每个驱赶机器人，需获取其余驱赶机器人的当前位置、所有被驱赶机器人的当前位置以及所述目标驱赶区域的位置；针对每个被驱赶机器人，需获取其余被驱赶机器人的当前位置、所有驱赶机器人的当前位置；
46、第一确定模块，用于确定所述驱赶机器人的运动模型；
47、第二确定模块，用于确定所述被驱赶机器人的运动模型；
48、设计模块，用于设计所述被驱赶机器人被驱赶时的移动策略，各所述被驱赶机器人基于所述移动策略进行移动；
49、clf驱赶约束模块，用于针对每个所述被驱赶机器人的当前位置和所述目标驱赶区域的位置，建立驱赶李雅普诺夫函数，从而基于clf获得所述驱赶机器人的驱赶约束；
50、cbf避碰安全约束模块，用于针对每个所述驱赶机器人的当前位置，建立保障各所述驱赶机器人彼此不发生碰撞的安全障碍函数，从而基于cbf获得所述驱赶机器人的避碰安全约束；
51、驱赶模块，用于根据各所述驱赶机器人的所述基于clf的驱赶约束和所述基于cbf的避碰安全约束，构建基于clf-cbf综合约束的qp问题，通过求解各所述驱赶机器人的安全驱赶速度，从而实现所述若干驱赶机器人将所述若干被驱赶机器人协同驱赶至所述目标驱赶区域的任务。
52、第三方面，本技术实施例还提供了一种机器人，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的方法。
53、本技术通过设计一种基于clf与cbf的多移动机器人协同驱赶方法，使多移动机器人在保证彼此不发生碰撞的安全条件下，实现了对驱赶目标的协同驱赶任务。本技术所提出的基于clf与cbf的驱赶方法，避免了人为设计、构造复杂、不够灵活、需获取过多信息等实际问题，只需构建保证驱赶的clf控制约束和保障安全的cbf安全约束，设计综合约束并通过求解驱赶qp问题，实现了多移动机器人协同将目标驱赶至目标区域的任务，并分别提出集中式和分布式两种协同驱赶策略的通用框架，使得多个移动机器人同时兼顾稳定性和安全性，不仅能够实现稳定驱赶多个目标使其被驱赶到期望区域，而且同时可以保障各机器人间避免碰撞的安全问题。
54、本技术的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本技术的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
1.一种基于clf与cbf的多移动机器人协同驱赶方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述驱赶机器人的运动模型包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述被驱赶机器人的运动模型包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，设计所述被驱赶机器人被驱赶时的移动策略包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所有所述被驱赶机器人的当前位置和所述目标驱赶区域的位置，构建驱赶李雅普诺夫函数，从而基于clf获得所述驱赶机器人的驱赶约束，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所有所述驱赶机器人的当前位置，构建控制障碍函数以保障各所述驱赶机器人彼此不发生碰撞，从而基于cbf获得所述驱赶机器人的避碰安全约束包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述驱赶机器人基于clf的驱赶约束和基于cbf的安全避碰约束，构建clf-cbf综合约束的qp问题，通过求解所述驱赶机器人的安全驱赶速度，以实现多移动机器人的协同安全驱赶策略，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述驱赶机器人的clf驱赶约束和安全cbf避碰约束，构建clf-cbf综合约束的qp问题，求解所述驱赶机器人的分布式安全驱赶速度，以实现多移动机器人的分布式协同安全驱赶，包括：
9.一种基于clf与cbf的多移动机器人协同驱赶系统，其特征在于，所述系统包括：
10.一种机器人，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至权利要求8中任一项所述的方法。
