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2023中国自动化大会

作者：谢浩王浩然郭樟煌赵俊四川轻化工大学自动化与信息工程学院

在存在复杂障碍物的室内环境中,路径规划和轨迹跟踪是移动机器人实现自主导航的关键技术。针对移动机器人的轨迹跟踪问题,首先根据麦轮机器人系统的精确离散化运动模型设计控制协议并对其稳定性进行证明,运用MATLAB仿真软件设计轨迹跟... 详细信息

在存在复杂障碍物的室内环境中,路径规划和轨迹跟踪是移动机器人实现自主导航的关键技术。针对移动机器人的轨迹跟踪问题,首先根据麦轮机器人系统的精确离散化运动模型设计控制协议并对其稳定性进行证明,运用MATLAB仿真软件设计轨迹跟踪仿真实验来验证该控制协议的可靠性,在完成基于ROS系统的路径规划器及轨迹跟踪控制器的基础上,进行机器人实机验证,提出了一种新的麦轮机器人控制方法。

关键词：路径规划轨迹跟踪 ROS 全向移动机器人运动学控制器

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基于条件积分算法的无人驾驶车辆轨迹跟踪鲁棒控制方法

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机械工程学报 2018年第18期54卷 129-139页

作者：章仁燮熊璐余卓平柏满飞付志强同济大学汽车学院上海201804 同济大学智能型新能源汽车协同创新中心上海201804

提出一种基于条件积分算法的无人驾驶车辆轨迹跟踪鲁棒控制方法,使无人驾驶车辆跟踪一个给定的参考轨迹。所设计的轨迹跟踪控制器由两个子控制器构成,运动学控制器和动力学控制器。基于条件积分算法,运动学控制器考虑到车辆质心位置存... 详细信息

提出一种基于条件积分算法的无人驾驶车辆轨迹跟踪鲁棒控制方法,使无人驾驶车辆跟踪一个给定的参考轨迹。所设计的轨迹跟踪控制器由两个子控制器构成,运动学控制器和动力学控制器。基于条件积分算法,运动学控制器考虑到车辆质心位置存在误差和横摆角速度上界的情况,根据车辆相对轨迹的非线性运动学关系得到有界的车辆期望横摆角速度来实现车辆相对轨迹的侧向位移误差的全局渐进稳定。之后为满足期望横摆角速度需求,设计动力学控制器。基于条件积分算法,动力学控制器考虑到车辆参数的不确定性和执行器约束,根据车辆动力学方程得到有界的车辆前轮转角控制率来实现横摆角速度跟踪误差的渐进稳定,最终使车辆行驶在期望的轨迹上。并且控制算法在实现被控量渐进稳定的同时,给出车辆航向角和质心侧偏角稳态时的理论值。最后通过仿真验证车辆在较大的初始位移误差、航向角误差和侧向加速下能够实现车辆良好的轨迹跟踪效果,并且通过实车试验验证控制方法的有效性。

关键词：无人驾驶车辆轨迹跟踪条件积分算法运动学控制器动力学控制器

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轮式移动机器人自适应轨迹跟踪控制

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控制工程 2021年第12期28卷 2420-2425页

作者：孙忠廷柏建军陈炳旭陈云杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018 杭州电子科技大学浙江省物联感知与信息融合技术重点实验室浙江杭州310018

针对轮式移动机器人质心和驱动轮轴线中心不重合的情况,基于运动学模型研究了轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题。首先,提出了一种新的Lyapunov函数,并利用该函数设计了一种运动学控制器,避免了初始误差较大时,跟踪误差收敛不到零的情... 详细信息

针对轮式移动机器人质心和驱动轮轴线中心不重合的情况,基于运动学模型研究了轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题。首先,提出了一种新的Lyapunov函数,并利用该函数设计了一种运动学控制器,避免了初始误差较大时,跟踪误差收敛不到零的情况。其次,考虑轮式移动机器人质心和驱动轮轴线中心之间距离不确定的情况,给出了一种自适应控制算法,用以补偿不确定参数导致的系统误差。最后,仿真实验结果验证了所提控制器的有效性。

关键词：移动机器人轨迹跟踪自适应控制运动学控制器

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基于运动学模型的机械臂迭代学习控制

基于运动学模型的机械臂迭代学习控制

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作者：林清钊浙江大学

学位级别：硕士

在轻工业、手工业等行业的生产过程中,存在着大量高强度的重复性工作,这类工作适合使用机械臂系统代替人类完成。在汽车、电子等行业中,机械臂已经被大量投入使用,相关的机械臂系统控制技术也已比较成熟;但是,现有的成熟机械臂系统大多... 详细信息

在轻工业、手工业等行业的生产过程中,存在着大量高强度的重复性工作,这类工作适合使用机械臂系统代替人类完成。在汽车、电子等行业中,机械臂已经被大量投入使用,相关的机械臂系统控制技术也已比较成熟;但是,现有的成熟机械臂系统大多使用国外知名厂商生产的精密机械臂,系统的购买和维护成本很高,我国中小型企业难以负担设备引入的高额成本。因此,选取合适的低成本机械臂系统、提出适合于实际工况的机械臂控制方案,对于提升中小型轻、手工业企业的自动化程度有很大的实际意义。本文选取一类配备运动学控制器的机械臂系统作为研究对象,设计了三种不同形式的迭代学习控制器用以解决不同情况下的控制问题,为这一类机械臂系统的控制器选取问题提供了一套比较完整的解决方案。本文的主要研究内容如下:(1)针对机械臂对象模型未知的情况,选取了一种无模型的PD型闭环迭代学习控制算法。首先,由于迭代学习算法本身非常适合解决非线性系统轨迹跟踪问题,因此选取迭代学习控制作为机械臂系统的基本控制方案;之后,本文对比了闭环迭代学习算法与开环算法的特点,选取了对于环境干扰抑制效果较好的闭环形式迭代学习算法;最后,考虑到PID形式的控制器结构简单、鲁棒性强的特点以及迭代学习过程本身在迭代轴上的积分效应,选取了PD型闭环迭代学习律作为机械臂系统的控制算法。仿真实验证明了该算法对于解决机械臂轨迹跟踪问题的有效性。(2)针对机械臂对象参考模型已知的情况,提出了一种基于固定运动学模型的迭代学习控制算法。通过使用机械臂对象的参考模型作为先验知识,利用运动学逆解得到的参考关节角指导迭代学习过程,该算法能够有效加快系统跟踪误差的收敛速度。仿真结果显示,通过使用基于固定运动学模型的控制算法,系统误差收敛速度明显提升。(3)针对机械臂参考模型与实际对象偏差较大的情况,提出了一种基于自适应模型的迭代学习控制算法。该算法使用卡尔曼滤波方法对机械臂运动学模型参数进行在线估计,每次迭代后更新对象的参考模型用于下一步迭代学习控制。仿真实验结果表明,通过使用基于自适应模型的算法,机械臂系统在对象参考模型失配较为严重的情况下依然能够顺利完成轨迹跟踪的任务。(4)搭建了机械臂硬件平台,并基于该平台对上文中的无模型与基于固定模型的迭代学习控制算法进行了初步实验。实验结果显示,由于观测误差等因素的存在,系统输出存在一定波动;但是随着迭代的进行,机械臂末端执行器的输出轨迹与期望轨迹之间的误差能够逐渐减小。本文对上述实验结果进行了误差分析。

关键词：机械臂系统运动学控制器迭代学习控制运动学模型模型失配

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