基于神经网络的移动机器人预瞄轨迹跟踪控制算法研究

轨迹跟踪控制是移动机器人运动控制中很复杂的问题。针对该问题,设计一种基于神经网络的预瞄轨迹跟踪控制算法。为了保证机器人具有较好的轨迹跟踪性能,借鉴驾驶车辆的预瞄模型,即控制驱动轮输出转矩,使得机器人在预瞄时间内到达预瞄位置。建立移动机器人动力学方程,搭建移动机器人动力学simulink模型,通过仿真获取在移动机器人不同状态下的实验数据。采用BP神经网络对实验数据进行训练,对驱动轮的驱动扭矩进行控制。最后通过仿真实验对该轨迹跟踪控制算法的有效性进行验证。

面向公路线形评价的驾驶人方向控制模型

为了客观地评价公路线形设计成果,基于驾驶人轨迹预瞄理论,结合汽车的实时状态拟合预瞄轨迹,考虑汽车转向传递特征和操作的滞后性,建立了驾驶人方向控制模型,并在VB 6.0环境下编制了程序,进行了车辆运行的仿真试验。结果表明:所建模型可计算汽车行驶时的横向加速度和方向盘转角,能较好地反映公路的行车舒适性和安全性,并可用于公路线形的评价;汽车初始速度为0和54 km/h的运行结果仅在起始路段有显著差别;在汽车运行稳定后,横向加速度和方向盘转角的变化与平面线形的变化基本一致。