拖挂式移动机器人的多约束避障轨迹规划

基于七次多项式曲线研究了拖挂式移动机器人多约束避障轨迹规划问题,建立了具有非完整约束特性拖挂式移动机器人的前向和后向运动学模型。在速度、加速度、急动度、曲率和曲率导数等多约束条件下,提出基于七次多项式曲线的避障轨迹规划方法。考虑平稳性、舒适性和交通效率等设计了优化目标函数,对七次多项式曲线参数进行优化。仿真结果表明,所提出的基于七次多项式曲线的避障轨迹规划方法,能够得到多约束条件下满足最优避障时间和最优避障距离的避障轨迹规划结果。

基于策略梯度及强化学习的拖挂式移动机器人控制方法

针对拖挂式移动机器人的反向泊车运动控制问题,提出了一种基于策略梯度及强化学习的拖挂式移动机器人控制方法。首先,在Gym软件中搭建了具有单节拖车的拖挂式移动机器人的运动学仿真模型,并设计了稳定的反向泊车运动控制律。其次,构建了基于Tensorflow框架的神经网络模型,设计了相应的损失函数,并利用策略梯度算法更新神经网络的参数,以训练机器人的反向泊车运动。仿真实验结果表明,经过训练的拖挂式移动机器人能够有效地学习反向泊车运动控制策略,并稳定地实现反向泊车运动。不同参数下的实验结果验证了基于策略梯度算法的强化学习模型的有效性。

两种连接形式的拖挂式移动机器人路径跟踪控制

拖挂式移动机器人是一种具有不同连接形式的多车体系统.本文对标准连接和非标准连接的拖挂式机器人,研究了前向和倒车路径的跟踪控制.首先,建立系统的运动学模型并进行运动特性分析:其次,基于Lyapunov方法提出一种与期望路径具有一致运动方向的单体机器人全局路径跟踪控制器;然后将其引入到两种拖挂式机器人的前向跟踪控制中,并分别通过运动学变换和反演控制实现了两种连接形式下的倒车跟踪控制,从而使多节车体始终保持一致的运动方向。避免了不合理位形的出现.仿真结果表明该方法的有效性.

拖挂式移动机器人的结构优化

分析了拖挂式移动机器人运动过程中连杆长度与相邻车体间夹角的关系.从连杆长度这一参数入手进行结构优化,在满足相邻车体间夹角约束的前提下,把系统最小转弯半径降到了最低,从而有效提高了机器人跟踪路径的能力.所得结论可用于指导机器人系统的结构设计.在此基础上,进一步提出了实现连杆动态伸缩控制的思想.

多转向驱动拖挂式移动机器人镇定控制

研究一类特殊的移动机器人系统-多转向驱动拖挂式移动机器人(Multi-steering tractor-trailer mobile robot,MSTTMR)的镇定控制问题.首先,通过状态坐标变换和控制输入变换将具有任意节车体的多转向驱动系统的运动学模型转化为多输入幂式形式;然后,基于幂式形式设计一种ρ指数级收敛的镇定控制器,并证明其稳定性.针对两车体系统的镇定控制仿真表明该方法的有效性.