基于软约束调整方法的区域预测控制

针对复杂工业过程控制中带有区域约束要求的多变量预测控制问题,提出了一种软约束调整方法。依据控制要求的不同,将输出变量分为两类,即质量变量和一般约束变量,并结合工程经验合理选择变量的权重。将线性二次高斯方法引入到软约束的调整中,并兼顾系统的期望目标,以获得满意的优化结果。仿真结果表明所提方法不需要判断输出变量是否违反区域控制要求,也避免了复杂的交互矩阵计算问题,更符合实际工业生产需要。

基于均匀B样条曲线的移动小车路径规划方法

传统路径搜索算法不能满足移动小车行进过程中的安全性和运动可行性的需求,因此提出一种基于均匀B样条曲线的移动小车路径规划方法。前端采用运动学路径搜索方法,在离散化的控制空间中寻找一条无碰撞的、运动可行的、时间最短的初始路径。后端利用均匀B样条曲线的凸包性质,将障碍物的距离信息和移动小车的运动约束有效地结合在一起,通过软约束方法优化初始路径的光滑度和安全性。采用重新规划路径机制,使得移动小车能够在动态环境下找到一条安全的路径。实验结果表明:在各种复杂的仿真环境中,该方法具有良好的安全性和运动可行性。