Planification de chemins basée sur un contrôle prédictif optimisé pour plusieurs robots mobiles à roues dans des environnements incertains

S'attaquant au problème de planification de chemin pour plusieurs robots mobiles à roues (WMR) dans des environnements incertains, cet article propose un algorithme de planification de chemin multi-WMR basé sur la fusion du champ potentiel artificiel et du contrôle prédictif. Tout d'abord, un modèle de champ potentiel artificiel pour des environnements incertains est établi en utilisant la méthode APF. Deuxièmement, un contrôleur optimal MPC qui prend en compte le modèle de champ potentiel artificiel est conçu pour garantir l'évitement en douceur des obstacles mobiles et concaves par plusieurs WMR dans des environnements incertains. De plus, un algorithme de contrôle de formation basé sur une méthode APF améliorée et l'algorithme leader-suiveur est proposé pour assurer le maintien de la formation, l'évitement des collisions intra-formation et la contournement des obstacles, assurant ainsi la stabilité de la formation. Enfin, deux ensembles d'expériences de simulation dans des environnements incertains démontrent l'efficacité et la supériorité de la méthode proposée par rapport à l'algorithme APF-MPC, permettant le contrôle de plusieurs WMR pour atteindre leurs positions cibles en toute sécurité, en douceur et efficacement. De plus, deux ensembles d'expériences dans le monde réel valident la faisabilité de l'algorithme proposé dans cet article.