双轮差速移动机器人轨迹跟踪混合控制算法研究

针对双轮差速移动机器人轨迹跟踪问题,提出一种基于前馈运动学和带有干扰观测器的解耦动力学的混合控制算法。首先,对双轮差速移动机器人的运动学、动力学以及位姿误差进行数学建模。其次,为保证移动机器人轨迹跟踪的快速收敛,采用前馈控制并结合位姿误差设计出运动学控制器;为保证移动机器人在速度上的跟踪性能,采用前馈解耦补偿器,加入干扰观测器,运用具有积分链式结构的微分器,设计出动力学控制器;将动力学控制器加入到运动学控制器中,设计了前馈运动学和带有干扰观测器的解耦动力学的混合控制器,并用Lyapunov函数直接法证明了系统的收敛性和稳定性。最后,通过仿真和样机验证,机器人稳定运行时左右摆差可达±9mm,证明了该混合控制算法的有效性和可行性。

适于双轮差速机器人运动的光滑A算法

在智能移动机器人的定位和导航系统中,路径规划是其中的核心问题。传统的A＊算法是一种基于栅格的最小路径方法,通过这种方法得到的路径与实际中的最小路径相比,存在路径长、多拐点、不平滑等缺点,不利于双轮差速机器人的运动。在这里,利用Floyd算法将A＊算法进行优化,缩短A＊算法得到路径的长度,降低A＊算法的拐点,利用圆弧平滑方法将拐点处进行光滑处理,最终得到一条适合双轮差速机器人的行驶路线,降低路径长度约4%-10%,减少累计转折次数约66%-80%。

基于双轮差速机器人的轮式里程计设计与实现

使用双轮差速机器人作为基础,进行无人驾驶控制的深入研究。其中对于里程计的设计和实现,是通过航位推算对机器人位置的确定,与为双轮机器人的运动学模型相结合,配合PID控制调速将差速使用于推算过程加以实现的。达到提升轮式机器人的航位里程的推算准确性的效果,并通过自主设计的双轮机器人为平台加以设计调整,功能实现,并达到预期效果。

一种空间受限环境下双轮差速机器人的位置调整算法

针对在空间受限的环境下,双轮差速机器人如何有效地进行位置调整,以避开障碍物并达到目标位置的问题,本文提出一种简易高效的位置调整算法。本文首先详细阐述了算法的实现过程,基于Gazebo和ROS2的仿真实验平台,并设计了四种最常见的窄巷道场景,通过仿真实验验证了算法的有效性和实用性。在详细阐述该算法时,我们介绍了其两步核心策略。首先,机器人通过原地旋转的方式,对各个方向进行采样,以确定在不发生碰撞的前提下可实现的最大旋转角度范围。其次,基于该旋转角度范围,机器人通过遍历不同角度的直行路径,在考虑障碍物的情况下,生成一系列潜在的运动轨迹。为确定最优轨迹,我们采用了一种基于目标点接近程度和用时的评分机制,在所有潜在运动轨迹中,选择最符合要求的路径作为控制目标路径。Addressing the question of how a two-wheeled differential robot can effectively make position adjustments to avoid obstacles and reach a target position in a space-constrained environment, this paper proposes a simple and efficient position adjustment algorithm for two-wheeled differential drive robots to effectively navigate and avoid obstacles in constrained environments, ultimately reaching a target position. The implementation process of the algorithm is elaborated in detail, leveraging the Gazebo and ROS2 simulation platforms. Four common narrow corridor scenarios are designed to validate the effectiveness and practicality of the algorithm through simulation experiments. The algorithm comprises two core strategies. Firstly, the robot rotates in place to sample various directions, determining the maximum achievable rotation angle range without colliding with obstacles. Secondly, based on this rotation angle range, the robot generates a series of potential motion trajectories by traversing straight paths at different angles, taking into account the presence of obstacles. To determine the optimal trajectory, a scoring mechanism is adopted, which considers both the proximity to the target point and the time required. Among all potential motion trajectories, the path that best meets the requirements is selected as the control target path.

基于双摄像头扫码的AGV运动轨迹修正方法

针对双轮差速驱动的AGV运动路径偏差控制,提出一种双摄像头扫码方法,采用二维码导航技术与惯性导航技术相结合的多传感器定位方式对AGV运动轨迹进行修正。利用车头中心处摄像头进行二维码识别,提取二维码在图像坐标系中的坐标,获得AGV位置与角度偏差信息,通过车身中心摄像头的图像处理结果对AGV位置信息进行核定,实现对其运行轨迹的控制与修正。通过实验验证了该方法有效性,其降低了导航路径误差,提高了运动轨迹精度。