基于神经PID带位置补偿器的AGV旋转平台随动控制

0 引言

随着近几年电商的急速发展，传统的物流仓储行业面临了极大的挑战，如何提高存储效率、提高存储密度、实现对数量巨大、品类繁多商品的搬运和分拣同时降低劳动强度和分拣的出错率成为各大电商普遍面临的问题，自动导引AGV（Automated Guided Vehicle）成为各大物流仓储行业寻求突破口的关键。提高AGV的灵活性，实现AGV旋转平台的位姿调节和控制在电商用AGV中越来越重要。因此，实现AGV旋转平台随动控
制的动态性能和随动控制的精度是至关重要的。

参考文献［6］提出了一种随动控制方法用于高精度的随动控制，该方法首先对被跟踪的对象即主动系统进行分类，采用改进最小二乘法和多项式拟合相结合的方法实现高精度的随动控制。参考文献［7］针对大功率随动实验台中多台电机的同步控制提出了一种同步控制策略，并将滑模变结构控制引入到控制算法中，为了抑制系统的高频抖动，该文引用开关切换函数，但该方法只能起到一定的一种作用，而无法从根本上避免此类问题。参考文献［6］和参考文献［8］均实现了较高的位置跟踪，但在有严格的速度或角速度要求的随动系统中同时跟踪过程中的误差积累有一定要求，即希望随动系统对速度和角速度有较高的跟踪精度和响应时间，同时希望系统在运行的过程中系统的位置或角度误差控制在一定范围内，对于这样的系统参考文献［6］和［8］显然就显得有所欠缺了。针对此类问题，同时避免文高频抖动问题，提出了一种带位置补偿器的BP神经网络PID控制。

1 AGV旋转平台模型建立

AGV旋转平台的随动控制是指当AGV进行路径跟踪运动时，以AGV车体的旋转角速度为输入，对车上的旋转平台的控制，从而实现对旋转平台搬运的货物位姿的调节。因此如何保证AGV在运行的过程中保持AGV的旋转平台按预定速度稳定运行，并且在AGV搬运货物过程的连续运行过程中，保证系统的角度响应延迟或系统波动造成的误差累积是要解决的问题，首先建立系统的输入输出模型。

采用两轮差速驱动的AGV。差速驱动的AGV通过左轮的速度Vl和右轮的速度Vr差实现AGV的转向的，在转向的过程中AGV的底盘也在做平面运动，现分析AGV旋转平台的转动。如图1所示为AGV旋转平台运动学的模型，建立AGV在笛卡尔坐标系中的运动学方程。图中∑XOY为笛卡尔坐标系，AB为AGV底盘的宽度，即两驱动轮的间距D。图中的旋转平台和底盘之间有相对旋转运动。设某一瞬时AGV的运动状态如图1所示，此瞬时AGV绕瞬心C作瞬时转动，C为此刻的瞬心，AC为此时AGV绕瞬心C转动的转动半径，由理论力学的知识可知，此时AGV作平面运动，在笛卡尔坐标系中的角度度为ω，即绝对角速度为：

若在在运行过程中，需确保AGV上的旋转平台的绝对位姿保持不变，即旋转平台的绝对角速度ωｐ＝0，则在运行过程中即可保证AGV在运行中所搬运货架的位姿的绝对朝向保持不变。在如图1所建立的笛卡尔坐标系中，规定角速度的方向为顺时针时为正，反之，当角速度方向为逆时针时为负。设在图示的瞬时旋转平台控制器的角速度输出为ωｏ，则有：