基于模型预测的自动导引车区间轨迹跟踪控制

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所属分类:AGV设计资料
摘要

针对自动导引车(automatic guided vehicle,AGV)轨迹跟踪问题,在确定其可行驶区域的基础上,考虑自动导引车的大小和形状,本文设计了一种基于模型预测控制理论的轨迹跟踪控制方法.首先,将车辆运动学模型进行线性化处理,得到车辆动力学线性模型;其次,运用模型预测控制方法,利用预测路径与期望路径之间的误差,通过优化得到使性能指标最优的控制序列;最后,在Matlab软件上对轨迹跟踪控制器进行仿真.实验结果表明, AGV可以稳定地跟踪参考轨迹,且距离偏差和角度偏差都在给定的可行范围内,证明了提出的基于模型预测控制的轨迹跟踪算法具有良好的跟踪性能.

1 引言

自动导引车(automatic guided vehicle, AGV), 在 智能交通系统的发展下, 已经成为一个吸引众多学者 关注的对象. 对AGV跟踪控制的研究使AGV能够在 不同条件下安全地进行操纵,是实现AGV智能化和实用化的一个重要部分[1–2]. 而如何根据当前车辆动态 信息和车辆前方道路情况来设计转向和速度控制法 则, 是解决路径跟踪控制问题的关键[3]. 实现AGV安 全稳定的路径跟踪控制具有十分重要的意义,因此, 学 者对AGV的路径跟踪控制展开了深入研究.

文献[4]考虑了机器人动力学模型参数的不确定 性, 同时, 为了克服速度和力矩的跳变, 加入了神经动 力学模型对控制器进行优化, 提出了一种自适应和神 经动力学相结合的轮式移动机器人路径跟踪控制方 法. 文献[5]针对Mecanum轮全方位移动AGV的路径 跟踪问题, 提出了一种基于位姿状态和有限控制步数 的路径跟踪优化控制方法, 且实验表明, 对于不同速 度, 该算法均能快速、稳定地消除位姿偏差. 文 献[6]利用Backstepping控制算法, 针对车辆轨迹跟踪 问题设计了智能小车(intelligent vehicle, IV)空间数学 模型跟踪控制器. 仿真结果表明, 采用该方法设计的 控制器可以快速跟踪预先设定的轨迹, 并且在跟踪过 程中保证了较高的全局稳定性. 文献[7]提出了基于跟 踪误差模型的无人驾驶车辆预测控制方法, 保证了无 人驾驶车辆快速且稳定地行驶且实时性达到给定要 求. 张经天等人[8]提出了一种分段预测控制模型, 将 预测控制器分为3段, 之后解析得到最优控制变量. 文 献[9]对使用二维码作为定位模块的视觉自动导引车 的轨迹跟踪问题进行研究, 并利用一种基于最优偏差 路径的模糊比例-积分-微分纠偏算法, 该方法既提高 了无轨导引AGV的导航精度, 也较好地满足系统运行 的稳定性和伺服驱动能力. 以上这些方法均可以有效 跟踪自动导引车的期望路径, 但是都没有对车辆进行 区间控制约束.

而在 实 际 应 用 过 程 中, 忽 略 道 路 宽 度 可 能 使AGV偏离期望的道路区间, 忽略AGV的尺寸和形 状可能使AGV发生碰撞. 基于此, 近年来, 学者们开始 对AGV运行过程中的区间控制约束进行研究. 文 献[10]提出了区间路径跟踪描述方法, 并提出了利用 模型预测控制的水平移动控制方法来讨论区间路径 跟踪问题, 该方法能够有效地避免在追踪更复杂道路 时出现碰撞道路边界的现象. 文献[11] 提出了隐式线 性模型预测控制方法来设计移动水平路径跟踪控制 器. 该控制器采用了不同的采样时间和预测范围, 有 效地处理了建模误差, 提高了路径跟踪精度. 但是文 献[10–11]只对前轮转向角进行了约束, 速度却是固定 的, 然而, 在实际情况中, AGV的速度往往是可控的. 因此, 本文在对AGV进行区间轨迹跟踪控制时, 将该 方法进行改进, 使被控AGV速度可变, 且稳定在一定 的范围内. 同时, 对目标函数也进行了一定的改进, 使 其能够快速稳定地沿着期望路径行驶.

本文基于模型预测方法对AGV区间轨迹跟踪问题 进行了研究, 主要工作为: (1)在AGV沿着期望速度在 可行区域内行驶过程中, 结合实际情况, 给AGV的实 际行驶速度增加一个可控范围, 将其设置为控制变量; (2)对目标函数进行了一定的改进, 在AGV行驶过程 中, 增加了对偏航角的限制, 可使AGV更加迅速稳定 地行驶在可行区域内.

2 问题描述

传统轨迹跟踪问题都是将AGV看作一个刚性点, 不考虑AGV的尺寸和形状, 本文采用文献[10]提出的 区间路径跟踪描述方法对AGV进行区间轨迹跟踪研 究, AGV道路模型如图1所示. AGV检测到的可行区 间为f1(x)和f2(x) 之间的区间, 所围可行区间的中心 线即为期望路径.

基于模型预测的自动导引车区间轨迹跟踪控制

图 1 车辆道路模型

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