Switched Lyapunov based and model predictive control strategies for aggregation of mobile robots

This thesis deals with the design of aggregation strategies of a network of mobile wheeled robots with constrained dynamics. Starting from a similar setup taken from a previous research work in the literature, a network of circular robots distributed in a plane, performing only two motions (rotation on the spot and roto-translation describing a circular path), is considered. In the literature such motions depend on a proximity sensor reading, while the velocity values for each wheel in both states are determined through a grid search over a space of controllers. The goal of this work is instead to recast such architecture into a new control framework and develop novel solutions to the problem of aggregation relying on switched systems and Model Predictive Control (MPC) theory. In order to do this, first the sensor requirement is removed, exploiting the centralized structure to build a state feedback control law based on geometric relationships. Making reference to the switching systems theory, two control strategies are then proposed relying on the notion of Control Lyapunov Function (CLF) for stabilization. Finally, the tracking and collision avoidance are also formulated as an Optimal Control Problem (OCP), solved by designing a Switching Model Predictive Control (SMPC). The effectiveness of the proposed controllers are demonstrated by a series of simulations as well as experiments on the Robotarium remote platform.

Questa tesi si occupa della progettazione di strategie di aggregazione di una rete di robot mobili caratterizzati da una dinamica vincolata. Inspirati da un precedente lavoro in letteratura, è stata considerata una rete di robot di forma circolare distribuiti su un piano ed in grado di eseguire solo due movimenti, uno di rotazione sul posto e uno di rototraslazione tale da descrive un percorso circolare. In letteratura questi movimenti dipendono dalle informazioni fornite da un sensore di prossimità, mentre i valori di velocità per ciascuna ruota sono determinati creando una griglia e selezionandoli all’interno di uno spazio delle azioni di controllo. L'obiettivo di questo lavoro è stato invece quello di riformulare questa architettura di controllo e sviluppare nuove soluzioni al problema di aggregazione sulla base della teoria dei sistemi switched e del controllo predittivo (MPC). Per ottenere questa formulazione è stato rimosso il requisito del sensore di prossimità, sfruttando invece una struttura centralizzata per costruire una legge di controllo in feedback basata su relazioni geometriche. Facendo poi riferimento ai sistemi switched, sono sono state proposte due strategie di controllo basate sul concetto di funzione di controllo di Lyapunov (CLF). Inoltre, sono state previste la verifica di collisioni e una strategia di avoidance, inserendo questi obiettivi come vincoli di un problema di controllo ottimo (OCP), risolto progettando un controllo predittivo di tipo switched. (SMPC). L'efficacia dei controllori proposti è stata dimostrata da diverse simulazione e anche da esperimenti eseguiti sulla piattaforma remota Robotarium.