基于位置约束的两轮驱动机器人路径跟踪控制方法

两轮驱动机器人的应用越来越广泛,但由于两轮驱动机器人属于欠驱动系统,输入量不能使机器人按任意轨迹运动,因此较难控制。针对两轮驱动机器人的路径跟踪控制问题,分析了两轮驱动机器人运动模型,提出了一种新的路径跟踪控制方法。通过左右轮的双闭环PID控制来约束两轮机器人的速度和位姿,同时,在期望路径附近建立矢量场,引入位置约束,促使两轮机器人在偏离期望路径时能够快速回归,完成路径跟踪任务。搭建了两轮驱动机器人硬件实验平台,实现了两轮驱动机器人的路径跟踪控制。实验结果表明,两轮驱动机器人能够准确跟踪期望路径,对于设置的一种较复杂路径跟踪实验,得出的各跟踪点的相对误差的均方差为0.86%,最大相对误差为3.64%。

基于MATLAB的双后轮机器人的路径识别与跟踪的研究

以双后轮驱动机器人为对象,主要研究了其运动结构模型,并用MATLAB完成了对机器人路径识别与跟踪的仿真。采用了改进的PID算法来对机器人进行控制,使机器人能更好地运动。

高地隙四轮独立驱动喷雾机路径跟踪模型预测控制

针对传统燃油驱动、前轮转向的高地隙喷雾机传动效率低、碳排放高、环境污染、智能化水平低、灵活性差等问题,本研究提出了一种适用于无人驾驶的高地隙四轮独立驱动(Four Wheel Independent Drive,4WID)喷雾机。其采用混合动力、前后双转向桥的4WID,转向半径小,前后轮的运行轨迹高度一致,能够减少田间植保作业时的压苗现象。考虑水田极端作业环境下驱动轮的滑移、陷坑等问题,基于喷雾机线性时变的运动学模型(LTV),构建了考虑驱动轮滑移的分层路径跟踪控制。上层模型预测控制(Model Predic⁃tive Control,MPC)器根据预期路径、车辆当前位置,获得喷雾机的转向角和运动速度,实现路径跟踪。下层以模糊控制和积分分离PID控制构建驱动轮滑移控制器,从而实现路径跟踪、运动速度、驱动轮滑移的有效控制,提高了喷雾机在复杂作业环境中的稳定性和路径跟踪精度。采用Adams/Matlab的联合仿真结果表明,在复杂的工况条件下,喷雾机驱动轮的滑移率依然控制在±20%之内,防止驱动轮发生过度滑移对车速和转向角产生不良影响,有利于喷雾机稳定性的提升。本喷雾机能够快速准确地跟踪期望路径,与未考虑驱动轮滑移的控制相比,能够适应更加复杂的工作环境,跟踪精度有明显提升。