畜牧养殖环境监测自主移动平台轨迹跟踪控制算法-AGV吧

0 引言

准确高效地采集畜牧环境参数是反馈控制畜牧环境的基础，随着产业自动化与智能化的发展，自动化与智能化装备代替人工劳动成为产业重要组成部分。以自主移动平台（以下简称平台）为载体，集各种传感器于一身的智能装备可替代人工劳动，定时对畜牧环境进行巡检和环境监测是未来畜牧环境监测的一个重要发展方向。而以平台为主的类机器人轨迹跟踪也成为重要的研究方向。

移动机器人和无人驾驶车辆的轨迹跟踪问题，在过去数十年中得到广泛研究。在国内，宋立博等通过对移动机器人的运动学模型进行分析，并提出不同工作环境和场景下移动机器人的轨迹跟踪算法，并通过仿真取得较好的效果，但所提出的算法只是理论分析和仿真，没有通过试验验证其算法。李逃昌等应用纯数学跟踪方法对农业移动机器人作业路径进行跟踪试验，由于定位的难度高导致定位的精度较差，并且存在较大的控制迟滞性，因此跟踪精度不高。在国外，Oriolo等12]研究了无障碍环境下移动机器人的运动控制问题，通过线性化反馈控制双轮差动移动机器人，相较于具有非完整约束特性的移动机器人而言，具有完整约束特性的双轮差动移动机器人的可控能力较强，控制更为简单。Velasco-Vila等针对移动机器人的轨迹跟踪问题，提出了一种基于室内视觉绝对定位系统测量的局部状态反馈算法，并在试验平台上证明了该算法的准确性，但是该定位方式具有局限性，不能很好的解决光线较暗环境下移动机器人轨迹跟踪问题。Del Rio等通过建立移动机器人的运动学和动力学模型，采用直接控制移动机器人执行器输出的力的大小方法，实现移动机器人速度和转向控制，但在实际应用中，难以对移动机器人的力学模型进行具体量化分析，因此，很难被运用到实际工程中。在应用领域，近年来，随着仓储物流的快速发展，国内外仓库内使用搬运移动机器人（automated guided vehicle)对物品或者货架进行搬运成为了主流，但在畜牧养殖环境监测领域暂未发现有移动机器人的研究和使用。

针对上述问题，本文采用平台搭载环境监测传感器方法，定时巡检和监测畜牧环境信息。所研究的平台可归类为非完整约束移动机器人，对具有非完整约束的移动机器人轨迹跟踪控制的研究，是解决畜牧环境监测平台轨迹跟踪控制的重要途径[162]。通过对平台的运动学模型和误差模型分析，提出基于现Lyapunov函数和反推（Backstepping)时变状态反馈轨迹跟踪控制算法，使平台按照预定的轨迹进行运动和巡检，此期为畜牧环境监测自主移动平台轨迹跟踪提供参考。

1 系统结构与模型

1.1 平台装置结构

平台由安全检测系统、传感器、电气设备、I/O模块、工控机、电源、上位机等组成。平台长宽高尺寸分别为0.5m×0.4m×0.77m，质量30kg。平台由4个轮组成，分别为2个转向轮和2个驱动轮。轴距为0.35m。转向轮通过舵机驱动实现转向，转向角范围为-0.52~0.52 rad，在实际运动过程中，为保护其转向机械结构，取转向角范围为-0.49~0.49rad。驱动轮采用直流伺服电机驱动，驱动速度范围为0~0.3m/s。平台采用激光定位方式，顶部安装激光定位传感器NAV350。具体结构如图1所示。

当平台运行时，状态指示灯亮绿灯，NAV350扫描周围环境检测反光标贴，获取平台全局坐标实时位姿，角度编码器和速度传感器分别实时获取转向轮转角大小与平台运动速度大小。传感器采集的数据通过I/O模块输入工控机，系统获取各个传感器数据。

1.2 平台运动学模型分析

假设室内路面平坦、运动速度可变，平台为实心轮胎并无侧偏、无纵侧滑移，根据运动学原理，建立如图2所示的运动学关系模型。