基于非线性模型预测控制的移动机器人实时路径跟踪

针对移动机器人路径跟踪模型预测控制中,存在线性化预测模型削弱控制器对参考路径曲率突变和航向突变响应能力的问题,从非线性模型预测控制出发,提出了两种实时性优化方案,即减少控制步数或降低控制频率。仿真与实验结果表明,采用减少控制步数或降低控制频率方案优化后,非线性模型预测控制器在每一控制周期内的解算时间小于控制周期;减少控制步数相比降低控制频率或线性化预测模型具有更小的横向误差和航向误差,可以更好地保证控制器在跟踪曲率、航向变化较快的参考路径时的控制精度。因此,相比其他实时性优化方案,减少控制步数更加适用于农用机器人等对灵活性要求较高的移动装备。     

基于非线性模型的农用车路径跟踪控制器设计与试验

为提高农用车辆路径跟踪性能,提出一种基于非线性模型预测的路径跟踪控制方法。该方法将路径跟踪问题转换为求解满足速度、转角约束的最优值问题。首先将农用车的非线性运动学模型进行离散化推出递推模型,作为控制器的预测方程;然后建立以农用车运动学模型控制量为状态量的目标函数,设计各个变量的约束条件,把预测方程代入目标函数将其转化为基于递推序列的二次规划法响应问题,在此基础上进行梯度计算解决非线性的约束优化;最后,利用实时反馈与滚动优化实现控制器的闭环校正;重复以上过程,完成预测控制。Matlab仿真结果表明:非线性模型预测控制器能够实现对所设计路径的有效跟踪。相对应的场地试验结果表明:试验小车以2 m/s的速度跟踪参考路径时,最大横向偏差为-4.28 cm;3 m/s跟踪参考路径时,最大纵向偏差为-6.61 cm,可以满足农用车辆对于路径跟踪的精度要求。与线性模型预测控制器的对比试验表明:以3 m/s的速度跟踪圆形路径时,设计的控制器跟踪横向偏差降低了36.8%,纵向偏差降低了32.98%。     

农用四轴飞行器避障控制系统设计——基于机器视觉和超声波测距

首先,基于双目视觉和超声波测距介绍了农用四轴飞行器的障碍物感知原理;然后,基于整体框架和飞行器对避障控制系统进行了整体设计;最后,基于机器视觉和超声波测距实现了农用四轴飞行器避障控制系统。实验结果表明:当飞行器和障碍物达到设置距离时,飞行器能够快速进行悬停响应,并能及时进行避障操作,证明了农用四轴飞行器避障控制系统的可行性和有效性。     

基于CTM模型的入口匝道模型预测控制

入口匝道车流的无序汇入会影响快速路主线车辆的正常行驶,造成交通拥堵甚至交通事故。为了使城市快速路交通流保持稳定有序,提出一种基于元胞传输模型（Cell Transmission Model,CTM）的入口匝道模型预测控制方法。最优控制模型采用CTM交通流模型作为过程模型,综合考虑通行效率、匝道队列和控制信号波动构建目标函数,使用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）求解。仿真结果表明,相比于无控制算法,提出的匝道模型预测控制方法可以有效缓解交通拥堵、减少通行时间,使快速路系统取得良好的交通表现。     

基于模糊时间序列的农用拖拉机总数量预测

改进一种模糊时间序列,应用于全国农用拖拉机总数量预测,并为我国拖拉机的发展提供合理的指导建议。与经典层次模型Song模型和Chen模型预测全国农用拖拉机总数量比较,改进的模糊时间序列模型预测的平均误差率降低了10多倍,且其计算过程大大简化,易于运用。预测结果表明:我国农用拖拉机总数量在缓慢增长,其中农用大中型拖拉机增长率高于小型拖拉机,与实际土地整治、大中型机械取代小微型机械下田作业的状况相符;大中型拖拉机配备的农具台数增长率大于农用大中型拖拉机的增长率,但拖拉机产能过剩,造成浪费,政府应合理调控。     

基于深度学习的农用无人机自主避障研究

针对目前农用植保无人机(UAV)自主避障能力弱及避障系统繁琐等问题,提出了一种适用于植保无人机的基于深度学习的端到端自主避障方式。利用植保无人机挂载的双目相机实时采集图像,当检测到障碍物与植保无人机距离≤5m时,自主避障系统启动,将采集图像预处理后输入卷积神经网络,输出姿态角与油门量控制无人机自主飞行与避障,同时卷积神经网络通过手动飞行采集信息进行训练。实验结果表明:该方法能使植保无人机对农田常见障碍物房屋、树木、电线杆等做出自主避障,且模型具有一定的泛化能力,适当训练后,可将此避障方式应用于复杂环境下的植保无人机自主避障。     

基于模型预测控制的喷涂机器人协调控制策略

为了能够提高喷涂机器人控制的品质,深入地研究了模型预测控制技术在其中的应用.首先,研究了模型预测控制的数学模型;接着,分析了喷涂机器人的动力学模型;然后,进行了喷涂机器人模型预测控制器的设计;最后,进行了仿真分析,仿真结果表明该方法具有较好的控制效果.     

基于模型预测控制的汽车底盘协调控制策略

通过电子控制系统主动干预车辆的纵向、横向和垂向动力学特性,可以提高车辆的稳定性和操纵性,进而保证车辆的安全行驶。将主动转向、主动横摆力矩控制和主动悬架结合,根据轮胎的力学特性,利用模型预测控制策略,通过轮胎力分配,实现底盘三向动力学的协调控制,并进行了仿真验证,结果表明与两向动力学协调控制相比,该控制策略可以有效提高整车的主动安全性。     

基于模型预测算法的智能车辆横向控制研究

针对智能车辆的横向控制问题,采用3自由度车辆模型,设计了一种基于模型预测算法的车辆横向控制策略。将非线性的3自由度车辆模型进行线性化和离散化,得到线性离散的车辆模型。以前轮转角为控制量,横摆角偏差和横向位移偏差为输出量推导出车辆预测模型,并且建立目标函数和约束条件。最后通过驾驶员在环仿真实验验证,所提出的控制策略能有效实现智能车辆的横向控制。     

阿克曼转向农业机器人的多级模糊控制避障

针对大田作业农业机器人避障问题,引入多级模糊控制策略,通过三角信息融合法处理超声波阵列信息,并采用齐次坐标变换获取全局坐标系下的障碍物信息,将其分别作为主、子模糊控制器的输入.主模糊控制器实时调整子模糊控制器的量化因子和比例因子,子模糊控制器通过模糊推理获得农业机器人的几何中心速度和等效前轮转向角,并依据阿克曼转向原理...     

农业机器人避障路径智能规划研究

随着农业科技的发展,机器人技术凭借其作业效率高、人力资源投入少、安全隐患小等优点,在农业生产方面的应用越来越广泛.但是,机器人在未知的农业生产环境中,缺乏自动寻径功能,自适应运动能力较弱,在躲避障碍物方面的研究更是少之又少.为此,通过研究农业机器人运动系统结构及自我定位原理,建立了农业机器人运动模型,完成了避障路径规划...     

基于神经网络的移动机器人避障控制和决策

针对移动机器人避障的特点,提出了一种基于神经网络的动态避障控制方法。介绍了避障行为的决策、基于神经网络的机器人在避障过程中的运动控制等。该方法不用考虑障碍物的运动状态,简化了机器人避障的步骤,机器人能够根据各种情况灵活地判断是否避障以及灵活地选择适当的避障方式,提高了机器人避障的灵活性和鲁棒性。仿真试验证明这种方法是可行而有效的。     

基于DSP与超声波测距的农业机器人定位与避障控制

随着新兴电子集成技术和自动化技术的发展,控制系统已逐渐向数字化转变,高集成芯片广泛应用于自动化控制领域,体积小、运算能力强的嵌入式系统慢慢开始取代计算机。为此,首先分析了超声波测距功能及其优越性,采用三球定位技术,设计研究了一种基于DSP和超声波的全局定位系统;然后,采用多路超声波收发模块设计了基于超声波的自主避障控制系统,并提出一种新的模糊推理方法,实现机器人的避障和路径规划功能;最后,采用Visual C++可视化程序设计软件对避障系统进行仿真和场地试验,验证了系统的可靠性和可行性,为机器人的研究和发展提供了更加宽广的空间。     

基于篮球运动的避障系统开发设计

随着科技水平的提高,机器人的应用范围不断增加,其工作环境复杂多变,设计出一套应变能力强的避障系统必不可少。为此,阐述了基于篮球运动的避障系统设计,引用篮球运动中的个人防守技巧和立体型进攻防守技巧,研究篮球运动中进攻时的防守躲避意识,以动态窗法建立工作控制,并对工作环境信息实时采集分析,反应到控制系统,及时躲避障碍。农业机器人的行进方向采用模糊逻辑控制方法,避障系统设计则以VFH避障算法实现自主避障。避障系统设计中需要考虑动态障碍的运动学,才可及时自主避开。仿真试验结果证明了该避障系统的有效性和实时性。     

基于模糊控制系统的采摘机器人避障系统研究分析

针对目前使用的采摘设备落后、工作量大、稳定性差等问题,为了提高采摘机器人的环境适应能力,对采摘机器人的避障控制系统进行了分析,拟采用模糊控制系统的方法,来加强采摘机器人避障系统的能力和效率,减少采摘机器人避开障碍物及规划出适当路径所用时间。模糊控制使用超声波检测前方障碍物距离,以控制转轮速度和方向作为输入量,速比作为输出量,控制移动的速度和方向。为使采摘机器人避障路径规划尽可能短,采用改进的遗传算法和模糊控制系统建立基本模型。对采摘机器人的避障性能进行仿真试验,结果表明:基于模糊控制的采摘机器人的避障系统可以成功地避开障碍物及规划出最短行走路径,且能够快速定位树上的果实和准确地完成采摘任务,具有效率高、易操作、采摘成功率高等特点。     

基于DSP信号实时编码的采摘机器人避障控制研究

为了提高采摘机器人成功避障的性能,在采摘机器人机器视觉技术中引入了DSP实时编码技术,通过对成熟果蔬图像和视频的实时编码,获取果蔬位置和障碍物位置,达到成功避障的目的。根据机器人视频采集驱动的软件架构,对采集驱动进行了改造,在不增加前端外设的前提下实现了主动降帧,并根据DSP芯片的特点,对实时编码器进行了优化设计,大大提高了高分辨率图像实时编码的速率。最后,对机器人的距离位置测量和避障功能进行了测试,通过测试发现:在1.20~2.00m的距离范围内,测量的距离和实际距离的最大偏差不超过0.03m,6组避障测试中机器人成功避障的概率较高,其中最低也达到了97.28%,符合设计的要求。     

水果采摘机器人实时避障方法的研究

针对采摘机器人采摘作业时易受障碍物阻挡而影响其工作效率的弊端,提出了将避障问题转化为基于位置力控制问题的解决办法,采用弹簧阻尼模型实时计算机械手臂进入障碍物区域产生的虚拟力,通过采用外在力控制回路来调节手臂位置控制系统,达到消除虚拟力的目的,实现机械手避障.     

果园避障旋耕机的研究与设计

针对现有旋耕机果园作业时株距间的区域无法耕作、造成少耕漏耕现象,需要人工进行二次补耕的问题,将液压避障系统应用于果园作业,设计了一种果园避障旋耕机。通过理论分析与计算,确定了旋耕机各工作参数,并对各系统和主要工作部件进行了设计,进而确定了整机的结构与技术参数。该果园避障旋耕机结构简单、工作可靠,具有良好的使用价值与推广前景。