基于跟踪误差模型的无人驾驶车辆预测控制方法

针对无人驾驶车辆的轨迹跟踪问题,在分析车辆运动学模型的基础上,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,得到车辆运动学线性跟踪误差模型,该模型可以用来预测车辆的未来行为。其次,利用此跟踪误差模型作为预测模型,应用线性模型预测控制方法,通过优化得到使性能指标最小的控制序列,将控制序列的第一步作用于系统。最后,建立了3种典型的道路试验曲线,并且在基于实时多体动力学软件Vortex搭建的虚拟仿真平台中对轨迹跟踪控制器进行了仿真。仿真结果表明,该控制器可以保证无人驾驶车辆快速且稳定地跟踪参考轨迹,距离偏差和方位偏差都在合理的范围内,且实时性可以达到要求。     

基于线性误差模型研究铲运机的路径跟踪与控制

路径跟踪是地下铲运机实现自动化作业的基本任务之一,一般要求跟踪路径以道路中心线为期望值。参考Corke等人提出的地下铲运机经典运动学模型,对地下铲运机路径跟踪特性进行了研究,基于转向角、铰接角等建立了地下铲运机运动学状态空间表达式。另一方面,利用MATLAB对地下铲运机铲装轨迹进行仿真,分析目标轨迹曲线与仿真轨迹曲线的误差,验证目标轨迹曲线的准确性,为地下铲运机导航控制器的设计提供参考。     

基于参考轨迹实时修正的机器人轨迹跟踪控制方法

针对动力学不确定性的机器人轨迹跟踪问题,本文提出一种基于参考轨迹实时修正的机器人轨迹跟踪控制方法。将轨迹跟踪中已产生的误差进行累加,实时前馈补偿到参考轨迹上即将被跟踪的点上。给出了该方法的控制框图,由控制框图导出跟踪误差与命令误差之间的关系式。关系式表明只需控制器中的控制算法保证速度误差稳定,即可保证跟踪误差收敛。此外,提高补偿增益的值可以提高误差的收敛速度。分析PD控制律能满足所提方法的收敛条件。给出了所提方法中参数的调节方案。通过仿真和实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,各个关节跟踪轨迹1得到的误差绝对值均不大于0.008 7 rad;跟踪轨迹2得到的误差绝对值均不大于0.005 9 rad。     

基于硬件在环仿真实现的纯跟踪轨迹控制

在传统验证平台一般都是利用Simulink+Carsim进行联合仿真,缺少在Ros中的调试,这样与实际情况不符.将在搭建Ros+Carsim+Simulink硬件在环环境中进行纯轨迹跟踪的验证.实验结果中设计轨迹与真实轨迹吻合度较高,即该仿真平台可以作为轨迹跟踪实验的实验平台.     

工业机器人的时间最优轨迹规划

随着我国工业逐步向现代化迈进,工业机器人的作用越来越重要。做好机器人的最优时间轨迹规划是实现机器人最优控制的一个重要前提。规划时间最优轨迹的目的就是最大程度的提高机器人的操作速度以缩短其运行的时间,最终提高机器人的工作效率。本文对工业机器人的时间最优轨迹规划问题作了一个简要的概述。     

基于MPC的地下铲运机自主驾驶控制研究

随着矿山开采工作的不断深入,操作工人的工作强度和安全风险不断提高,地下铲运机自主驾驶系统可有效缓解这一现象,全局路径规划和轨迹跟踪是解决这一问题的关键技术。对于全局路径规划问题,建立地下铲运机的行驶环境栅格地图,并基于改进遗传算法进行全局路径规划,获得适应地下铲运机行驶的最优全局路径。对于轨迹跟踪,基于地下铲运机的运动学模型,采用模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)设计路径跟踪控制器。通过MATLAB/Simulink仿真分析,可以规划出适合地下铲运机行驶的最优全局路径,并在路径跟踪控制器的控制下,地下铲运机能有效跟踪规划出的路径,跟踪误差控制在0.2 m以内,可以实现地下铲运机的自主驾驶。     

基于驾驶员视角的汽车行驶轨迹跟踪模型

从驾驶员视角出发,构建汽车行驶轨迹跟踪数学模型,运用Matlab／Simulink工程软件和C语言,建立驾驶员-环境-汽车闭环系统仿真模型。利用Matlab平台遗传算法（GA）仿真包,以驾驶员道路跟随精度、车辆侧向加速度和转向盘忙碌程度所构成的综合评价指标为目标函数进行分析,获得模型参数最优值。模拟和试验结果表明：模型设计合理,能较好地反应熟练驾驶员正常驾驶特征。     

无人驾驶拖拉机路径跟踪联合控制研究

为实现无人驾驶拖拉机的路径跟踪控制,提高其智能化水平,以中国·徽拖HT1804F型拖拉机为研究平台,建立拖拉机-路径侧向动力学模型,采用滑模控制方法设计了一种基于横向偏差和航向偏差的拖拉机路径跟踪联合控制算法,然后基于CarSim与Simulink设计了联合仿真试验.结果表明,该路径跟踪联合控制算法能够使拖拉机稳定、精...     

基于可拓控制的无人驾驶车辆路径跟踪研究

为了提高无人驾驶车辆路径跟踪的精确性和稳定性,基于可拓控制原理设计了2种控制策略可切换的路径跟踪控制器。其中,初始偏差较大和低速时采用滑模控制策略,在充分保证跟踪精度时提高跟踪的实时性,高速时则采用带有约束控制的模型预测控制策略以提高车辆行驶的稳定性。最后通过搭建CarSim与Simulink联合仿真平台,在目标路径为双移线工况下进行不同车速的仿真。结果表明,所设计的可拓控制器能有效提高无人驾驶车辆的路径跟踪精度和稳定性。     

模型跟踪主动四轮转向汽车最优控制研究

基于车辆线控转向技术,根据最优控制理论,提出了一种汽车前、后轮转角主动转向控制新策略。以汽车侧向动力学二自由度模型为基础,确立了车辆转向理想跟踪模型,设计了四轮主动转向最优控制器,对所设计的控制器进行了仿真分析与验证。仿真结果表明:所设计的前、后轮转角最优控制器改善了车辆瞬态与稳态响应特性,且能很好地跟随理想车辆转向模型,提高了车辆的操纵稳定性。     

基于趋近律滑模控制的智能车辆轨迹跟踪研究

针对目前已有智能车辆轨迹跟踪控制存在跟踪精度低、鲁棒性弱等问题,结合滑模控制响应迅速、抗干扰能力强的优点,提出一种基于趋近律的滑模控制方法。提出的趋近律通过特殊幂次函数和反双曲正弦函数的组合,提高了系统状态的趋近速度并且平滑和限制了抖振现象,可实现控制车辆平顺快速跟踪参考轨迹。在Simulink软件上搭建了车辆运动学模型并进行轨迹跟踪仿真实验,通过与双幂次趋近律滑模控制进行对比验证了控制效果。仿真实验结果表明,相对于双幂次趋近律滑模控制,提出的趋近律滑模控制的车辆能更快地跟踪到参考轨迹,横向和纵向误差收敛速度明显增快,航向角抖振现象减弱,系统具有更快的趋近速度,并且抖振现象被削弱。     

基于LQR与前向增益的无人车辆轨迹跟踪控制

为了提升无人车辆轨迹跟踪性能,提出了一种基于LQR与前向增益的无人车辆轨迹跟踪控制方法.基于牛顿矢量力学体系进行车辆动力学建模,基于该模型进行状态观测器、LQR(Linear QuadraticRegulator)控制器以及前向增益的设计,以达到期望的轨迹跟踪速度、低能量损耗和零稳态误差.基于CarSim与MATLAB...     

喷洒作业下四旋翼植保无人机的轨迹跟踪控制

针对所搭载药箱内药液变化导致四旋翼植保无人机喷洒作业品质下降的问题,为实现喷洒作业下四旋翼植保无人机的轨迹跟踪控制,提出一种喷洒作业下四旋翼植保无人机的轨迹跟踪控制方法.在考虑喷洒作业下药液变化影响的前提下,建立了四旋翼植保无人机的非线性动力学模型.在原有PD控制的基础上,引入模糊控制器对控制参数进行在线自适应整定,从...     

带农具拖拉机地头转弯最佳路径设计

拖拉机在进行田间作业时,其自动行驶控制主要包含轨道设计和沿着所给轨道行驶的追踪控制两个方面.本研究采用最优控制理论,设计了带农具拖拉机利用前进挡工作时进行地头转弯的最佳路径.程序运行结果表明,其计算时间短,能够保证拖拉机自动行驶控制时的实时控制.     

农业机器人路径优化及轨迹跟踪研究—基于遗传算法

随着我国信息化水平的不断提高,以及机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业的不断发展,移动机器人达到了一个全新的高度,智能机器人被广泛应用到农业生产、工业生产和高等研究等各个领域。在机器人众多研究问题中,路径规划和轨迹跟踪一直是比较复杂并较难解决的问题。为此,基于遗传算法,根据移动机器人工作特点和运动特性,采用几何法建立了机器人工作空间的环境模型,并对路径进行了有效编码,为机器人实时规划出无碰撞、路线短的全局路径,对其运动轨迹进行有效跟踪。仿真实验表明:所设计研究的机器人全局路径规划和轨迹跟踪技术具有较好的效果,其在行进过程中能及时、有效地避开前方障碍,可靠性强,稳定性好,应用前景非常广阔。     

基于样条理论的泊车轨迹生成与仿真研究

为了减少泊车时间并且达到准确泊车的目的,通过分析泊车轨迹曲线的设计要求并综合考虑B样条曲线特点,提出基于多约束函数的泊车方法。研究泊车过程中潜在碰撞点,以泊车轨迹连续性为目标,建立相对应的约束函数。然后利用matlab软件非线性约束优化函数求得轨迹控制点,得出轨迹曲线。将得到的轨迹曲线进行存储,最终实现对泊车轨迹库的构建。根据泊车环境、车辆的初始位置进行决策,选取轨迹库中合适的泊车轨迹曲线,最终实时生成泊车所需要的运动轨迹。仿真结果表明,这种方法响应速度快、实时性强、可靠性高,生成的轨迹曲线符合泊车环境,减少了泊车用时。     

基于DBSCAN的农机作业轨迹聚类研究

农业机械在田间作业过程中,时间和空间维度上产生大量的作业数据,对农业机械作业轨迹数据进行聚类分析在农机作业状态分析和效率研究中具有重要意义。为此,应用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法对模拟农业机械作业轨迹进行分析,设计了基于密度聚类的农机作业状态分类算法。对模拟数据的聚类结果表明:该方法正确分类农机作业班次内的有效作业轨迹、空行转移轨迹和停歇轨迹的精度达到98.33%、70%和100%。聚类作业轨迹反映的农机利用率为95.35%,为农机田间作业轨迹研究提供了依据。