基于MPC的履带车步进行驶控制器设计

针对摊铺后处理履带车人工步进行驶易与摊铺路面发生碰撞,且难以摆正终点的车辆位置的问题,设计了一种基于MPC的履带车步进行驶控制器。该控制器基于四次多项式轨迹规划,规划步进轨迹,依据碰撞约束及终点平稳性设计目标函数;基于四次多项式规划结果,采用非线性MPC算法及线性MPC耦合PID算法进行轨迹跟踪仿真对比。仿真结果表明,控制器满足碰撞约束及轨迹平稳性要求,线性MPC算法实时性及轨迹跟踪效果更好,对提高路面摊铺后处理质量有重要意义。     

考虑横摆稳定性的无人车轨迹跟踪控制优化研究

横摆稳定性和轨迹跟踪性能对无人车至关重要。为此,提出一种基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器,将考虑瞬时极限性能的稳定性判据添加到控制器约束中,并且利用性能驱动的方式对控制器的参数进行优化。首先根据车辆3自由度动力学模型建立横摆角速度-质心侧偏角相平面,分析前轮转角对相平面平衡点的影响,通过建立相平面的等倾几何曲线,分析车辆的稳定性特征,设计出基于包络线的横摆稳定性判据。然后将模型预测控制器的代价函数参数化,根据性能目标设计特定场景的全局代价作为评价函数,利用贝叶斯优化进行预测时域和代价函数权重两类参数的优化,实现目标任务全局性能最优。仿真和实车试验表明,所提算法在保证车辆稳定的前提下,发挥了车辆的动力学极限,采用的贝叶斯优化方法对轨迹跟踪模型预测控制器的参数进行了优化,实现了轨迹跟踪性能的提高。     

基于MPC的智能车轨迹跟踪算法

针对前轮转向的智能汽车,设计了一种轨迹跟踪控制算法。基于车辆运动学模型,建立了车辆轨迹跟踪状态空间方程,采用模型预测控制算法,以考虑乘坐舒适性下动态跟踪偏差最小为控制目标,同时考虑车辆实际情况对模型添加了控制约束和状态约束,通过滚动优化和反馈校正实现了带约束的智能车轨迹跟踪的最优控制。为了验证该算法的性能,将该算法在常用于自动驾驶仿真的PreScan上进行了硬件在环仿真试验,并与LQR算法作比较。结果表明,该算法能有效适用于约束条件下的智能车轨迹跟踪控制。     

基于免疫算法的差速驱动智能车辆轨迹跟踪研究

将车轮运动看成一种无侧滑、纯滚动运动.简化车辆运动模型为两轮共轴但独立差速驱动.并将基于免疫学原理中的人工免疫算法引入到车辆运动控制中.通过对车辆的轨迹跟踪仿真实验,验证免疫算法在车辆控制过程中的优劣.仿真结果表明,将人工免疫算法引入车辆运动控制中取得了良好的效果,具有良好的控制性能.     

基于分层控制器的轮式滑移转向机器人轨迹跟踪控制

针对采用滑移转向方式的轮式机器人,分析了其运动学模型与动力学模型,提出了用于轨迹跟踪控制的分层控制器。基于滑移转向机器人的运动学模型,设计了用于上层轨迹跟踪的模型预测控制器,实现轨迹的快速跟随;基于滑移转向机器人的动力学模型,设计了用于底层速度与横摆角速度跟随的滑膜控制器,实现运动速度的快速跟踪;通过跟踪微分器对轮速微分信号进行滤波,避免噪声的影响。最后通过Simulink与Trucksim联合仿真,验证了所提出的分层控制器的有效性。     

折臂式高空作业车轨迹跟踪与控制研究

针对折臂式高空车自动化控制程度较低的问题,以某型号18 m折臂式高空作业车为研究对象,应用机器人学理论,通过建立其运动学模型,实现了作业平台的轨迹跟踪控制,为最终实现折臂式高空车常用工况下的自动控制打下基础.为解决折臂式高空车臂架液压系统控制精度低,控制存在滞后问题,建立了臂架液压系统的数学模型,针对该模型设计自整定模糊PID控制系统,在MATLAB/Simulink环境下,对控制系统进行仿真验证,仿真结果表明,加入自整定模糊PID控制器后,臂架系统的响应速度增加,稳态误差消除,跟随能力加强.     

四轮转向智能车辆轨迹跟踪及稳定控制研究

为了改善智能车辆轨迹跟踪过程中的行驶稳定性,针对四轮转向车辆提出了一种轨迹跟踪及稳定控制方法。首先建立了车辆三自由度动力学模型,然后应用模型预测控制算法设计轨迹跟踪控制器。考虑了四轮转向车辆的动力学特性和不同路面附着对轮胎侧偏角控制的影响,在跟踪算法中引入零质心侧偏角控制和动态轮胎侧偏角边界控制方法,实现车辆的稳定控制。最后,通过对接路面工况下的仿真,验证了所提出的控制方法能够保证车辆在轨迹跟踪过程中具有良好的稳定性。     

基于模型预测控制的排爆机器人轨迹跟踪算法研究EI北大核心CSCD

排爆机器人在复杂、危险环境下代替人作业拥有非常重要的地位。排爆机器人对期望轨迹的跟踪是避免发生危险最重要的环节。基于模型预测控制算法提出了排爆机器人末端轨迹跟踪算法。给出了机械臂状态空间的离散模型,已知当前时刻位置状态和下一时刻位置输入状态,预测未来某时域内的输出状态;然后根据给定性能指标和约束条件,求解未来一段时域内的输入序列,对实际输出进行反馈校正;最后,采用实验仿真对比测试,验证了该算法的有效实时性,结果表明,基于模型预测控制的机器人末端轨迹跟踪算法具有良好的动态实时跟踪能力,实现了目标轨迹的有效跟踪。     

无人驾驶混合动力汽车轨迹跟踪节能控制融合研究

为进一步提高无人驾驶混合动力汽车轨迹跟踪精度和能耗经济性,提出了一种轨迹跟踪节能控制融合策略。首先,建立车辆运动学模型,采用模型预测控制策略对车辆进行轨迹跟踪控制;在此基础上,以速度为交互变量,提出了一种三阶段动态规划节能控制策略,在线优化最优经济性函数,以降低整车能耗总成本;最后,选择相互独立的纯跟踪轨迹跟踪算法与功率跟随节能控制策略进行比较。结果表明,所提出的轨迹跟踪节能控制融合策略提高了轨迹跟踪效果,降低了整车能耗总成本,轨迹跟踪精度提高了70.47%,纯电动和混合驱动模式下能耗总成本分别下降了4.52%和25.10%。     

离心力影响条件下的履带车滑移转向性能分析

针对传统履带车转向力学模型不考虑离心力的影响,为了准确计算履带车实际转向过程中的各个转向性能参数,在深入研究履带车转向机理的基础上,建立了综合考虑离心力和履带滑移/滑转等影响因素下的履带车转向数学模型,并以某一具体车型为例进行了数值求解。研究结果表明:车辆转向过程中产生的离心力会对转向性能产生影响,与传统转向模型分析结果相比,考虑离心力影响时的履带接地段压力呈现梯形状分布并非传统上认为的均匀分布;车辆在黏性度大的土壤上行驶时履带的滑移/滑转也会影响转向性能。实车试验也验证了模型的正确性。该研究成果为履带车的设计与优化以及平稳转向控制等提供理论依据。     

基于模糊控制的AGV轨迹跟踪研究

针对AGV轨迹跟踪问题,采用模糊控制原理,设计了一种模糊控制器。通过对AGV运动学模型的分析,得到了控制AGV在绝对坐标系中位姿变化的2个变量,并将这2个变量作为模糊控制器的输出变量,实现对AGV的轨迹控制。利用Matlab进行仿真,仿真结果较理想。     

基于滑动动力学模型的机器人轨迹跟踪控制

针对三轮全向移动机器人在运动过程中产生的滑动现象,提出一种基于滑动动力学模型的轨迹跟踪控制方法。在三轮全向移动机器人运动学以及动力学建模的基础上,通过分析轮毂滚动方向和滚子滚动方向上的车轮接触摩擦力,提出了一种滑动动力学模型,并将该模型引入三轮全向移动机器人闭环运动控制系统,以提高其轨迹跟踪控制精度。在Matlab/Simulink平台上进行轨迹跟踪控制仿真。结果表明,基于滑动动力学模型的三轮全向移动机器人运动控制系统具有较好的稳定性和准确性。     

综合履带焊接车液压控制系统研究

综合履带焊接车专为野外管线焊接施工开发研制,是一种集行走、发电、焊接、吊装等作业于一体的新型管道施工机械,主要针对无电源无公路的工程环境。车辆行走履带、焊机电源用发电机、车载起重机等均采用液压驱动,该文介绍了综合履带焊接车结构组成、液压系统工作原理及发电机液压调节系统闭环控制方案。     

基于履带车自适应鲁棒控制器的研究

自适应鲁棒控制算法一直是非线性控制领域研究的热门课题。对于履带控制,正好是一个多输入多输出、非线性的系统,符合自适应鲁棒控制算法的设计思想,本篇论文以履带车行走控制为研究对象,对已建好的履带车样机为控制对象,使用MATLAB/Simulink仿真软件,对自适应鲁棒控制算法进行建模,设计出合适的控制律,从而驱动履带车行走的实际状态,最终得到履带车行走控制,快速且平稳的到达期望的状态。     

基于图像处理的相贯线焊缝轨迹跟踪系统研究

相贯线焊接是实际生产中常见的典型焊接形式,但其焊接难度较大,焊接精度不高。为了提高焊接质量,以相贯线焊缝为研究对象,采用视觉传感器进行焊缝识别和轨迹跟踪,为解决机器人焊接过程中焊缝轨迹跟踪精度不高的问题,对轨迹跟踪系统进行了控制设计,采用自适应模糊PID的控制方法对控制器进行设计,最后进行Matlab仿真。仿真结果表明,该方法具有良好的自适应性,能够实现焊缝的快速准确跟踪。     

液压挖掘机器人轨迹跟踪控制综合策略方案研究

针对液压挖掘机器人工作装置和液压系统高度非线性,单一的控制策略不能实现有效精确控制的特点。提出了挖掘机器人轨迹跟踪控制的综合策略。在传统的轨迹规划器中,加入了轨迹优化模块;在关节伺服控制中,采用了基于规则的智能PID控制策略;在泵控制中,采用了改进的负流量节能控制技术。实验结果证实了这种方案的有效性,可以在很大程度上提高挖掘机器人的轨迹跟踪精度,使操作更加平稳。     

基于参考轨迹的移动机器人避碰决策及轨迹跟踪方法

针对车间物流移动机器人轨迹跟踪的鲁棒控制问题,提出一种基于参考轨迹信息的避碰决策及轨迹跟踪控制方法。首先,基于参考轨迹全局信息构建了避碰触发条件,较现有的基于当前相对位置和相对速度信息的避碰条件更为精准,避免非必要的避碰动作;然后,综合考虑参考轨迹全局信息和避碰触发条件,设计了考虑避碰约束的移动机器人模型预测轨迹跟踪控制算法。仿真结果表明,本文所提方法在时间扰动和位置扰动下具有良好的避碰与轨迹跟踪性能,可实现多种场景下多移动机器人的鲁棒轨迹跟踪控制。     

基于混合滤波的无人机抗干扰轨迹跟踪控制

提出基于混合滤波的无人机抗干扰轨迹跟踪控制方法。构建无人机轨迹跟踪模型,结合采用混合滤波算法消除强耦合性、非线性和外界环境等带来的干扰,提高轨迹跟踪精度。通过串联终端滑模控制器实现无人机的位置控制与姿态控制,实现无人机抗干扰轨迹跟踪控制的目标。实验结果表明,所提方法的无人机抗干扰轨迹跟踪误差小、轨迹控制效果好及抗干扰能力强。     

履带车辆硬地面转向阻力矩算法的研究

提出履带车辆一边履带驱动、另一边履带制动实现转向时地面产生的阻力矩的计算方法。通过建立相对车辆静止的动坐标系,推导出履带板上任意点的运动速度方程。地面对履带板上接触点的摩擦力方向与该点的运动速度方向相反,从而确定出产生转向阻力矩的摩擦力的大小和方向,对转向中心取矩得到转向阻力矩。通过求解运动学方程组,得出转向阻力矩。研究表明,履带与地面问摩擦力沿履带方向的分力提供转向驱动力,垂直履带方向的分力产生转向阻力。该转向阻力矩计算方法比传统计算方法更加精确。     

基于T-S模糊神经网络的机械手轨迹跟踪

以两自由度并联机械手为研究对象,提出了一种以T-S模糊神经网络作为反馈器,以粒子群算法优化的BP神经网络学习作为前馈控制器的机械手自适应轨迹跟踪方案。并运用ADAMS软件建立虚拟样机模型与Simulink进行联合仿真实验。仿真结果表明设计的控制方案能够较好地控制机械手的轨迹跟踪。