磁带导引AGV的自抗扰循迹控制方法

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所属分类:AGV设计资料
摘要

本文研究了磁带导引自动导引小车(AGV)的循迹控制问题,设计了一种线性自抗扰控制器,以达到AGV精准循迹、抗干扰能力强的控制要求。首先,建立了磁带导引AGV循迹误差系统的数学模型,将循迹控制系统的不确定动态描述为系统的加性总和干扰,通过设计扩张状态观测器对这些干扰量进行实时估计,进一步,设计线性自抗扰控制器对这些干扰进行动态线性化补偿,从而降低AGV循迹模型的不确定性及循迹过程中外部随机干扰对循迹控制性能的影响。最后,搭建了磁带导引AGV实验平台,并在该平台上验证了所提出方法的有效性和优越性。

0 引 言

自动导引小车(automatedguidedvehicle,AGV)是指经电磁、激光、惯性等导引装置引导并沿设定路径行驶,能够自主导航的移动机器人,其主要作用为运输和移载货物,具有自动化程度高、调度管理简单便捷、性能安全可靠等优点。近年来,AGV作为自动化程度极高的机器人被广泛应用于柔性制造、仓储管理、货运码头等场景。AGV实现自主运动的关键在于导航,而其中的磁带导航因为高性价比、高可靠性和灵活性在实际中获得广泛应用。

磁带导引AGV的导航控制问题已经有许多研究成果。陈谦益、李季等采用开环控制实现AGV的循迹控制,但其导航可靠性差。黄胄采用PID实现AGV循迹的闭环控制,但易出现循迹抖振现象,动态响应效果差。杨先龙对AGV的偏差和偏差变化率进行模糊化,通过决策逻辑实现AGV循迹的模糊控制,但模糊控制规则需要大量的实践经验和数据支持,会受到人主观因素影响而不能完全归总,且因缺乏“自我学习”的能力很难消除稳态误差。王琳华、陈盈等将PID与模糊控制相结合,采用模糊规则对PID控制参数进行在线调整,虽然具有一定的鲁棒性,但对复杂多变的应用环境适应性较差。陈俊提出的自适应反演滑模控制方法具有响应快、良好的瞬时性能和鲁棒性,但易出现抖振现象,直接影响控制效果。此外还有预测控制、自适应控制、神经网络控制、H∞算法以及其他智能控制方法。

综上可知,磁带导引AGV的循迹控制方法有很多,且有各自的适用场合。本文将自抗扰控制方法应用于磁带导引AGV循迹控制系统,将循迹控制系统的不确定动态描述为系统的加性总和干扰,通过设计扩张状态观测器对这些干扰量进行实时估计;进一步地,设计线性自抗扰控制器对这些干扰进行动态线性化补偿,从而降低AGV循迹模型的不确定性及循迹过程中外部随机干扰对循迹控制性能的影响,实现磁带导引AGV循迹的高性能控制。最后,搭建了AGV循迹控制实验平台,并通过实验研究验证了所提出控制方法的有效性和优越性。

1AGV自抗扰寻迹控制

1.1磁带导引AGV循迹误差模型

本文考虑两轮差速轮式AGV,对AGV的机械结构进行简化,得到如图1所示的磁带导引AGV循迹误差模型。如图所示,差动AGV两前轮作为驱动轮,实现差速转向,两后轮作为从动轮,起支撑作用。

磁带导引AGV的自抗扰循迹控制方法

图 1 磁带导引 AGV 循迹误差模型示意图

图中各符号说明如下:
O'——— AGV 两驱动轮中心点;
D——— AGV 两驱动轮中心之间的距离;
vl——— AGV 左驱动轮速度;
vr——— AGV 右驱动轮速度;
vc——— AGV 移动速度;
1——— 导引磁带;
eθ——— AGV 中轴线与磁带中心线的夹角;
ed——— AGV 质心与磁带中心线的垂直距离;

假设 AGV 质地均匀,质心为两驱动轮中心点,且 AGV 运动过程中左右驱动轮与地面纯滚动无滑动。基于该假设,磁带导引 AGV 的循迹误差模型可描述为

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