非完整移动机器人的轨迹跟踪控制
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现代控制理论⾮线性动态系统的稳定性和鲁棒控制理论研究上世纪50年代,Kallman成功的将状态空间法引⼊到系统控制理论中,从⽽标志着现代控制理论研究的开始。
现代控制理论的研究对象是系统的数学模型,它根据⼈们对系统的性能要求,通过对被控对象进⾏模型分析来设计系统的控制律,从⽽保证闭环系统具有期望的性能。
其中,线性系统理论已经形成⼀套完整的理论体系。
过去⼈们常⽤线性系统理论来处理很多⼯程问题,并在⼀定范围内取得了⽐较满意的效果。
然⽽,这种处理⽅法是以忽略系统中的动态⾮线性因素为代价的。
实际中很多物理系统都具有固有的动态⾮线性特性,如库仑摩擦、饱和、死区、滞环等,这些⾮线性动态⾮线性特性的存在常常使系统的控制性能下降,甚⾄变得不稳定。
这就使得利⽤线性系统理论处理⾮线性动态系统⾯临巨⼤的困难。
此外,在控制系统运⾏过程中,环境的变化或者元件的⽼化,以及外界⼲扰等不确定因素也会造成系统实际参数和标称值之间出现较⼤差别。
因此,基于标称数学模型所设计的控制律⼀般很难达到期望的性能指标,甚⾄会使系统不稳定。
综上所述,研究不确定条件下⾮线性动态系统的鲁棒稳定性及鲁棒控制间题具有重要的理论意义和迫切的实际需要。
⾮线性动态系统是指按确定性规律随时间演化的系统,⼜称动⼒学系统,其理论来源于经典⼒学,⼀般由微分⽅程来描述。
美国数学家Birkhoff[1]发展了法国数学家Poincare在天体⼒学和微分⽅程定性理论⽅⾯的研究,奠定了动态系统理论的基础。
在实际动态系统中,对象往往受到各种各样的不确定的影响,所以其数学模型⼀般不可能精确得到。
因此,我们只能⽤近似的标称数学模型来描述被控对象,并据此来设计控制系统,动态系统鲁棒控制由此产⽣。
所谓鲁棒性就是指系统预期⾮线性动态系统的稳定性和鲁棒控制理论研究的设计品质不因不确定性的存在⽽遭到破坏的特性,鲁棒控制是⾮线性动态系统控制理论研究的⼀个⾮常重要的分⽀。
现代控制理论的发展促进了对动态系统的研究,使它的应⽤从经典⼒学扩⼤到⼀般意义下的系统。
毕业设计开题报告电气工程及自动化车式移动机器人系统的轨迹跟踪控制一、选题的背景与意义近年来,机器人的应用越来越广泛,从原来单一的制造业,逐渐拓展到像医疗、家务、娱乐等非制造业和服务行业。
它的出现有力的推动了科技的进步和社会经济的发展,带给人们巨大的经济财富。
机器人技术是在新技术革命中迅速发展起来的一门新兴学科,是人类最伟大的发明之一,其研究一直是国内外极为重视的高技术领域,各国的研究机构已经根据需要研制出多种不同用途的机器人。
移动机器人是机器人学中的一个重要分支,具有重要的军用和民用价值。
机器人分类有多种,按控制方式或自主水平来分,分为遥控式移动机器人、半自主式移动机器人和自主式移动机器人;按移动机构的结构来分,分为车式移动机器人、履带式移动机器人和步行式移动机器人。
其中,车式移动机器人(WMR)具有速度快、运动稳定以及能源利用率高等特点。
因此具有很高的使用价值和广泛的应用前景,目前正在向工程实用化方向迅速发展,也是目前智能机器人技术发展的主要方向之一。
本课题主要研究车式移动机器人的轨迹控制问题。
二、研究的基本内容与拟解决的主要问题:基本内容:分析车式移动机器人系统的轨迹跟踪问题。
基于运动学模型分析,提出一种自适应的轨迹跟踪控制方法。
通过引入状态反馈实现系统的镇定,所使用的控制方法能够使四轮车式移动机器人在导航中具有理想的跟踪轨迹(直线和圆周两种轨迹)。
拟解决的主要问题:(1)机器人运动学模型的建立(2)自适应轨迹跟踪控制问题(3)最优控制器的设计(4)实现一定的抗干扰能力三、研究的方法与技术路线:技术路线:采用滑模变结构实现对移动机器人的轨迹跟踪控制。
滑模变结构控制是根据系统所期望的动态特性来设计系统的切换超平面,通过滑动模态控制器使系统状态从超平面之外向切换超平面收束。
系统一旦到达切换超平面,控制作用将保证系统沿切换超平面到达系统原点,这一沿切换超平面向原点滑动的过程称为滑模控制。
由于系统的特性和参数只取决于设计的切换超平面而与外界干扰没有关系,所以滑模变结构控制具有很强的鲁棒性,对非线性系统的控制具有良好的控制效果。
《非完整移动机器人路径规划与轨迹跟踪控制的研究》篇一一、引言随着现代机器人技术的快速发展,非完整移动机器人在生产制造、服务型机器人等领域得到了广泛应用。
其高效、精准的路径规划和轨迹跟踪控制技术,成为当前研究的热点。
本篇论文主要研究非完整移动机器人的路径规划方法和轨迹跟踪控制技术,以提高机器人的工作效能和灵活性。
二、非完整移动机器人的特性非完整移动机器人指无法实现任意运动的移动机器人。
这种机器人在结构和功能上往往具备更多的灵活性和可操作空间,但在路径规划和轨迹跟踪方面存在一定限制。
因此,对非完整移动机器人的路径规划和轨迹跟踪控制技术的研究显得尤为重要。
三、路径规划方法研究(一)全局路径规划全局路径规划主要依赖于环境地图信息,通过算法搜索出从起点到终点的最优或次优路径。
常见的全局路径规划算法包括基于图搜索的算法、基于采样的算法等。
这些算法在处理静态环境时效果较好,但在动态环境下需要实时更新地图信息,对计算资源和时间有较高要求。
(二)局部路径规划局部路径规划主要根据机器人当前的感知信息,在局部范围内进行路径规划。
常见的局部路径规划算法包括基于势场的方法、基于学习的方法等。
这些方法能够根据环境变化实时调整路径,但需要机器人具备较高的感知和决策能力。
四、轨迹跟踪控制技术研究轨迹跟踪控制技术是实现机器人精准运动的关键。
常用的轨迹跟踪控制方法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
这些方法可以结合机器人的动力学模型和运动学模型,实现对机器人运动的精确控制。
在非完整移动机器人的轨迹跟踪控制中,需要考虑到机器人的运动约束和动力学特性,选择合适的控制方法以实现精准的轨迹跟踪。
五、非完整移动机器人路径规划和轨迹跟踪的融合在实现非完整移动机器人的路径规划和轨迹跟踪时,需要考虑到两者之间的协同作用。
一方面,路径规划为机器人的运动提供全局指导;另一方面,轨迹跟踪控制确保机器人能够按照规划的路径精确运动。
因此,需要将两者融合起来,实现机器人的高效、精准运动。
非完整约束移动机器人的轨迹跟踪控制研究非完整约束移动机器人的轨迹跟踪控制研究摘要:非完整约束移动机器人是近年来发展迅速的一种机器人系统,它在各种应用领域中得到广泛的应用。
本文通过对非完整约束移动机器人系统的分析与建模,研究了轨迹跟踪控制方法。
首先,本文介绍了非完整约束移动机器人的基本概念与特点,以及其在工业、农业、医疗等领域中的应用情况。
然后,根据非完整约束移动机器人的运动学和动力学性质,建立了非完整约束移动机器人的数学模型。
接着,本文综述了常见的轨迹跟踪控制方法,并对这些方法进行了比较与分析。
最后,通过仿真实验验证了所提出方法的有效性与鲁棒性。
1. 引言非完整约束移动机器人是一种在控制论和机器人技术领域中备受关注的系统。
它与完整约束移动机器人不同之处在于,非完整约束移动机器人的自由度小于其供给的自由度。
因此,非完整约束移动机器人具有复杂的动力学特性和运动约束。
如何实现对非完整约束移动机器人的精确控制,成为一个重要的研究课题。
2. 非完整约束移动机器人的基本概念与特点非完整约束移动机器人是指机器人系统中具有虚约束的机器人系统。
这种虚约束会导致机器人的非完整性,即其自由度小于其供给的自由度。
非完整约束移动机器人具有以下特点:1)机器人的运动学与动力学方程具有高度非线性性;2) 机器人的控制输入无法完全驱动机器人的自由度;3) 机器人在运动过程中存在多重约束,包括速度约束、加速度约束等。
3. 非完整约束移动机器人的数学模型根据非完整约束移动机器人的特点,可以通过对机器人的运动学和动力学方程进行建模。
运动学方程描述了机器人的位置、姿态等随时间的变化规律,动力学方程描述了机器人的运动过程中受到的力和力矩。
通过建立非完整约束移动机器人的数学模型,可以为后续的轨迹跟踪控制提供理论基础。
4. 非完整约束移动机器人的轨迹跟踪控制方法在非完整约束移动机器人的轨迹跟踪控制中,常用的方法包括模型预测控制、自适应控制、最优控制等。
技术创新《微计算机信息》2012年第28卷第10期120元/年邮局订阅号:82-946《现场总线技术应用200例》测控自动化王宝磊:硕士研究生基金项目:颁发部门:国家自然科学基金委,项目名称:不确定非完整运动学控制系统的鲁棒镇定,编号:60874002,申请人:王朝立;颁发部门:上海市教委,名称:上海市重点学科建设项目,编号:S30501,申请人:王朝立;颁发部门:上海市教委,名称:基于双目视觉反馈的非完整移动机器人跟踪,编号:JWCXSL1102,申请人:王宝磊;颁发部门:上海市教委,名称:上海市高等教育内涵建设“085”工程,申请人:王朝立基于双目视觉伺服反馈的非完整移动机器人轨迹跟踪Tracking Control for Nonholonomic Mobile Robots with Binocular Vision Servo Feedback(上海理工大学)王宝磊王朝立李菲张旭飞WANG Bao-lei WANG Chao-li LI Fei ZHANG Xu-fei摘要:针对双目视觉伺服的非完整移动机器人轨迹跟踪问题,研究了目标轨迹的识别定位及相关信息提取的辨识方法,结合非完整约束特性对(2,0)型移动机器人进行运动学建模并对轨迹跟踪问题进行描述,基于Backstepping 思想进行控制器设计,利用Lyapunov 函数证明了系统的稳定性。
最后利用计算机仿真和实际机器人实验证实了控制系统的有效性。
关键词:非完整;移动机器人;轨迹跟踪;双目视觉;控制中图分类号:TP29文献标识码:A Abstract:This paper discusses the problem of tracking control for nonholonomic mobile robots with binocular vision servo feedback.The methods for recognizing trajectory and obtaining related information are researched.The (2,0)type nonholonomic robot kinematics model and the tracking problem description is proposed.A controller is designed based on the Backstepping theory and proved by Lyapunov function.The system validity is certified by simulation and real robot experiment.Key Words:Nonholonomic;Mobile robot;Tracking;Binocular vision;Control文章编号:1008-0570(2012)10-0124-03引言非完整移动机器人是指受不可积Pfaffian 约束的移动机器人,其轨迹跟踪问题是指要求机器人参考点位置跟踪一条随时间变化的轨迹。
论MATLAB仿真与移动机器人轨迹跟踪控制随着德国工业4.0和中国制造2025发展战略的提出,自动化技术正广泛应用服务于各领域,代替部分人工劳动力的同时也降低了生产成本,提高了劳动效率。
轮式移动机器人因在物流等领域的广泛应用而成为智能控制、自动化控制和运动控制的重要研究平台,然而轮式移动机器人是一个非线性的非完整系统,具有非完整约束条件特性,使其在轨迹跟踪控制时带来了很大的难度,传统的PID控制算法在轮式移动机器人轨迹跟踪控制的研究上取得了一定成果,但是随着环境的复杂化和不确定性,使得传统的控制方法达不到需要的控制效果。
近年来,随着现代控制方法的不断发展,非完整移动机器人轨迹跟踪控制也取得了很多的控制方法,主流的方法有自适应控制、反演控制、滑膜结构控制和智能控制。
本文通过对轮式移动机器人应用机械原理的方法描述其运动学模型并得到模型中各物理量之间的数学关系。
再通过设计合理的控制器,使得移动机器人能够快速稳定跟踪目标路径轨迹。
1 轮式移动机器人运动学模型1.1 建立运动学模型如图1所示,将后轮驱动前轮转向四轮移动机器人简化成双轮自行车模型(图1中阴影部分),其后輪为驱动轮,前轮为转向轮,可以在水平轴上自由转动,实现车辆转向,图1中各个参数如下:为全局坐标系;为移动机器人局部坐标;为移动机器人旋转中心;为转向轮转角;为运动速度;为移动机器人姿态;为前后轴距;为后轮转向半径;为前轮转向半径。
根据移动机器人运动学模型三个公式,利用Matlab/Simulink模块搭建运动模型并描述其参数变量之间的关系,本次仿真实验使用的工具是MathWorks公司的产品Matlab2015a版本,在Matlab/Simulink环境中搭建模块。
其搭建结果可以表示为如图2所示。
由图2可知,移动机器人有两个输入,分别为车的速度和车轮转角,三个输出,图中添加了轮式移动机器人速度限制模块(vel limit)、加速度限制模块(acceleration limit)、转向角限制器(streering angle limit)、手动中断模块(handbrake)等,确保移动机器人在运动过程中速度、加速度和转向角在一定范围内,保证其在突发情况下的安全性。
《非完整移动机器人路径规划与轨迹跟踪控制的研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展,移动机器人成为了机器人领域研究的热点之一。
其中,非完整移动机器人因为其运动特性和广泛应用场景,受到了广泛的关注。
然而,由于非完整移动机器人的运动约束和复杂环境的影响,其路径规划和轨迹跟踪控制仍然面临诸多挑战。
本文将重点研究非完整移动机器人的路径规划与轨迹跟踪控制,以期为机器人的智能化和自主化提供支持。
二、非完整移动机器人概述非完整移动机器人是一种运动约束较为特殊的机器人,其运动状态受限于非完整约束条件。
常见的非完整移动机器人包括轮式机器人、履带式机器人等。
由于非完整约束的存在,非完整移动机器人的运动轨迹和姿态控制相对较为复杂。
因此,对非完整移动机器人的研究具有重要意义。
三、路径规划技术研究路径规划是非完整移动机器人研究中的重要一环。
本部分将详细介绍路径规划的相关技术。
首先,全局路径规划是机器人根据环境信息规划出一条从起点到终点的全局路径。
这一过程中,需要考虑到环境因素、机器人的运动特性等因素。
目前常用的全局路径规划算法包括随机路标图算法、网格法等。
这些算法可以在已知环境信息的情况下,为机器人规划出较为平滑且高效的路径。
其次,局部路径规划则是在机器人实际运动过程中,根据实时环境信息调整其运动轨迹的过程。
这一过程中,需要考虑到机器人的运动约束、实时环境感知等因素。
常见的局部路径规划算法包括基于控制的方法、基于优化的方法等。
这些算法可以根据实时环境信息,为机器人提供更加灵活的路径规划方案。
四、轨迹跟踪控制技术研究轨迹跟踪控制是非完整移动机器人的另一重要研究方向。
本部分将详细介绍轨迹跟踪控制的相关技术。
首先,传统的轨迹跟踪控制方法主要基于PID控制算法、模糊控制算法等。
这些方法虽然可以实现对机器人的基本控制,但在面对复杂环境和多变任务时,其控制效果并不理想。
因此,研究人员开始尝试引入更先进的控制算法,如基于优化算法的轨迹跟踪控制方法等。
《非完整移动机器人路径规划与轨迹跟踪控制的研究》篇一一、引言在当代自动化技术发展的背景下,非完整移动机器人的应用逐渐扩大,其在各种环境中进行自主路径规划和轨迹跟踪的能力已成为科研与工业应用中的关键问题。
路径规划是机器人运动的核心部分,其精确性及效率直接影响着机器人的工作效果。
轨迹跟踪控制则是确保机器人准确沿着规划路径进行移动的保障。
本文旨在深入探讨非完整移动机器人的路径规划与轨迹跟踪控制问题,分析其技术难点与挑战,并提出有效的解决方案。
二、非完整移动机器人概述非完整移动机器人是指无法在所有方向上自由移动的机器人,其运动学特性受限于其物理结构。
这类机器人包括轮式、履带式等,广泛应用于工业制造、环境监测、军事侦察等领域。
由于非完整移动机器人的运动学特性,其路径规划和轨迹跟踪控制相较于完整移动机器人更为复杂。
三、路径规划技术研究(一)问题描述非完整移动机器人的路径规划主要是在给定的环境中寻找一条从起点到终点的最优路径。
这需要考虑到机器人的运动学约束、环境因素以及能量消耗等因素。
在复杂的环境中,如何快速准确地找到最优路径成为了一个挑战。
(二)方法研究针对非完整移动机器人的路径规划问题,目前主要采用的方法包括基于采样的方法、基于图搜索的方法以及基于优化的方法等。
其中,基于优化的方法在考虑多种约束条件下具有较好的效果,成为研究的热点。
此外,随着人工智能技术的发展,基于深度学习和强化学习的路径规划方法也逐渐成为研究的新趋势。
四、轨迹跟踪控制技术研究(一)问题描述轨迹跟踪控制是非完整移动机器人实现精确运动的关键技术。
在路径规划的基础上,机器人需要通过轨迹跟踪控制技术准确沿着规划路径进行移动。
这需要考虑到机器人的动力学特性、传感器噪声以及外部干扰等因素。
(二)方法研究目前,常用的轨迹跟踪控制方法包括基于PID控制的方法、基于模糊控制的方法以及基于优化控制的方法等。
其中,基于优化控制的方法在考虑多种约束条件下具有较好的效果。
《非完整移动机器人路径规划与轨迹跟踪控制的研究》篇一一、引言随着机器人技术的飞速发展,移动机器人在工业、军事、医疗、服务等领域的应用越来越广泛。
非完整移动机器人作为移动机器人的一种,其运动学模型具有非完整约束特性,使得路径规划和轨迹跟踪控制问题变得复杂而重要。
本文旨在研究非完整移动机器人的路径规划与轨迹跟踪控制问题,以提高机器人的运动性能和适应复杂环境的能力。
二、非完整移动机器人概述非完整移动机器人是指其运动学模型具有非完整约束特性的机器人。
这种机器人通常具有非线性、非完整约束和不确定性的特点,导致其路径规划和轨迹跟踪控制问题具有一定的挑战性。
本文以轮式移动机器人为研究对象,对其路径规划和轨迹跟踪控制进行深入研究。
三、路径规划研究路径规划是非完整移动机器人研究的重要问题之一。
本部分将从路径规划的算法、优化方法以及适应性等方面进行详细阐述。
1. 路径规划算法路径规划算法主要包括基于几何的方法、基于采样的方法和基于优化的方法等。
针对非完整移动机器人的特点,本文将重点研究基于优化的路径规划算法,如基于梯度下降法、动态规划法等。
这些算法能够根据机器人的运动学模型和约束条件,优化出最优的路径。
2. 路径规划优化方法针对路径规划中的优化问题,本文将研究多目标优化、实时优化等方法。
多目标优化能够同时考虑路径的长度、平滑性、安全性等多个因素,提高路径的综合性能。
实时优化则能够在机器人运动过程中实时调整路径,以适应复杂环境的变化。
3. 路径规划的适应性非完整移动机器人在实际运行中会遇到各种复杂环境,如障碍物、地形变化等。
为了提高机器人的适应性,本文将研究基于环境感知的路径规划方法,通过传感器获取环境信息,实现动态路径规划和避障。
四、轨迹跟踪控制研究轨迹跟踪控制是非完整移动机器人研究的另一个重要问题。
本部分将从轨迹跟踪控制的算法、稳定性分析以及鲁棒性等方面进行详细阐述。
1. 轨迹跟踪控制算法轨迹跟踪控制算法主要包括基于模型的控制方法和基于学习的控制方法等。
《非完整移动机器人路径规划与轨迹跟踪控制的研究》篇一一、引言在现今的机器人技术领域中,移动机器人的路径规划与轨迹跟踪控制是一个核心的研究课题。
随着机器人技术的不断进步,特别是在物流、医疗、农业等众多行业中的广泛应用,如何提高移动机器人的运行效率及精准度已经成为机器人研发过程中的关键一环。
本研究专注于非完整移动机器人的路径规划与轨迹跟踪控制问题,通过理论与实践相结合的方法,力求提升机器人的运行效能和适应复杂环境的能力。
二、非完整移动机器人概述非完整移动机器人是指那些无法进行全方位运动,只能在某一维度或平面上进行移动的机器人。
这种类型的机器人由于其结构特性和运动学约束,其路径规划和轨迹跟踪控制较之其他类型的机器人更为复杂。
其结构主要包括动力系统、传感器系统、控制系统等。
在实际应用中,这种类型的机器人多用于室内或特定环境下的物流配送、卫生清洁等任务。
三、路径规划方法研究对于非完整移动机器人的路径规划问题,目前存在多种解决方案。
其中包括基于规则的方法、基于优化的方法以及混合方法等。
在本研究中,我们提出了一种基于遗传算法与模糊逻辑相结合的路径规划方法。
该方法首先通过遗传算法优化出一条初始路径,然后利用模糊逻辑对初始路径进行微调,以适应动态变化的环境和未知的障碍物。
通过实验验证,该方法在保证路径安全性的同时,也大大提高了机器人的运行效率。
四、轨迹跟踪控制研究对于非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题,主要涉及到对机器人动力系统的精确控制以及反馈系统的设计。
在本研究中,我们采用了一种基于PID(比例-积分-微分)控制器的轨迹跟踪控制方法。
该方法通过对机器人的速度和位置进行实时监测和调整,实现了对机器人运动轨迹的精确控制。
同时,我们还设计了一种基于机器学习算法的反馈系统,以适应不同环境下的运动需求。
五、实验与分析为了验证所提出的路径规划与轨迹跟踪控制方法的实际效果,我们在多种环境下进行了实验。
实验结果表明,所提出的基于遗传算法与模糊逻辑的路径规划方法能够有效地规划出安全且高效的路径;而基于PID控制器的轨迹跟踪控制方法则能实现对机器人运动轨迹的精确控制。