基于灰狼算法优化PID的机器人路径跟踪控制

本文首先建立了两轮差速驱动移动机器人的运动学及动力学模型,并采用反步法设计了移动机器人路径跟踪控制规律,以此来计算控制量的期望值;然后提出了基于灰狼算法优化的PID控制,采用灰狼优化算法对PID控制参数进行自整定以提高控制系统的动态性能;最后仿真和实验结果表明,利用本文提出的控制算法能够有效稳定地控制移动机器人完成路径跟踪任务。     

动态扩散粒子群算法及在机器人路径规划上的应用

针对粒子群算法对高维函数优化性能不佳问题,提出了一种动态扩散粒子群算法,并将其应用于移动机器人路径规划中。该算法通过引进动态调节数,动态的选择粒子的运行轨迹,阻止种群在演化过程中搜索效率降低的缺陷,提高算法的寻优性能,在处理大规模函数优化及移动机器人路径规划方面具有更强的寻优能力及更高的搜索精度。     

基于Lyapunov直接法的移动机器人运动控制研究

针对移动机器人的运动学模型,以Pioneer 3DX型轮式移动机器人为研究对象,建立了采用两轮差动驱动控制方式的移动机器人运动学模型,提出了基于Lyapunov直接法的移动机器人运动控制方法,设计了移动机器人控制器。对设计的控制器进行了直线跟踪和圆轨迹跟踪仿真实验,仿真结果表明轮式移动机器人能够有效地跟踪期望轨迹。本文提出的方法不但能够增强移动机器人控制器的调节能力,而且在一定程度上简化了控制器的设计,可应用于移动机器人运动控制实际工程中。     

基于局部最小能量的移动机器人路径规划

从移动机器人运动能量损耗的角度对移动机器人全局环境未知时的路径规划问题进行了探索,提出了一种新的基于局部最小能量的路径规划算法.采用概率手段创建了平面环境中不同区域的能量损耗模型,通过引入复杂环境中移动机器人运动规划的最小能量法,设计了一局部能量函数对机器人进行实时局部最优路径规划.仿真试验表明该算法具有较强的适应能力和可行性,在高复杂度、高密度的未知障碍环境中移动机器人依然可以顺利抵达目标点.     

基于A~*与Floyd算法移动机器人路径规划研究

针对移动机器人在静态环境中的特点,为了提高路径规划效率和精度,设计了A~*算法与Floyd算法结合的路径规划。我们根据实际环境,在栅格地图的基础上,利用A~*算法进行初步路径规划,找到了一条可通行的最短路径,此路径存在节点部分折点处比较尖锐、不够平滑,不利于移动机器人行驶。因此,使用Floyd算法对路径平滑处理,简化了路径,并且在拐点处机器人能够更好的调整姿态,满足了路径规划的要求。     

室内环境下移动机器人地图构建与路径规划技术

本文通过对某一个移动机器人的路径规划进行分析,到对多个移动机器人的路径规划,最终到很多移动机器人进行地图构建。移动机器人所主要研究的方向是路径规划,地图构建以及实时定位的问题。     

动态环境中基于模糊概念的机器人路径跟踪控制

提出一种基于模糊概念的简单、有效的移动机器人路径跟踪控制方法。该方法针对障碍物与机器人的相对关系,提出以机器人自身为参考点,引入相对速度矢量来建立统一的动态环境模型,在此模型基础上将复杂的路径跟踪控制最终归结为简单的速度控制:线速度和角速度控制,并给出了综合评价方法。仿真实验表明,该控制方法能有效地实现机器人路径跟踪,且具有良好的动态避障性能。     

模糊PI控制在磁耦合谐振无线电能传输系统中的应用

为了提高磁耦合谐振无线电能传输系统的传输效率,综合考虑线圈的谐振频率和耦合系数,应用电路理论分析谐振状态对系统传输效率和传输功率的影响,进而提出了模糊PI自适应跟踪算法。通过跟踪检测逆变电路电流和电压信号,输入到模糊PI控制器对逆变电路的驱动频率进行调节,保证逆变电路电流电压同相位。仿真实验结果表明:基于模糊PI跟踪算法的无线电能传输系统能够对参数变化进行快速跟踪和调节,使系统工作在谐振状态,该跟踪算法相比传统的PI跟踪算法有更好的动静态性能。     

基于改进樽海鞘算法优化纯追踪模型的隧道台车路径追踪控制

提出一种基于改进樽海鞘算法优化纯追踪模型前视距离的台车路径跟踪控制方法,将纯追踪算法与集群智能优化算法相结合,对台车进行自动驾驶路径追踪控制研究。建立台车抽象数学模型,确定台车跟踪路径过程中的转向半径。基于提高全局搜索能力和局部深度寻优能力,对樽海鞘算法进行改进,并进行性能分析,结果表明改进的樽海鞘算法具有更快的收敛性。设计模糊纯追踪控制器,将其与改进樽海鞘算法优化纯追踪模型前视距离的控制器进行对中直线、变道回旋曲线及正弦曲线的路径追踪仿真试验,并将试验结果进行对比。对比结果表明,在追踪曲率变化很大的正弦曲线时,改进樽海鞘算法优化纯追踪模型前视距离的控制器可以更加稳定地对正弦曲线进行路径追踪,稳态横向误差与航向角误差均小于模糊纯追踪控制器,而且,改进樽海鞘算法优化纯追踪控制器还能有效提高收敛速度和稳定性。     

基于LQR的工程车辆自动驾驶路径跟踪技术研究

根据工程车辆自动驾驶系统架构,从作业协同角度提出路径跟踪精度及平顺性要求,分析工程车辆自动驾驶路径规划与跟踪工作原理,提出基于LQR的路径跟踪技术。建立车辆运动学模型,推导LQR优化求解过程。通过仿真分析及实车测试,验证LQR路径跟踪算法对工程车辆路径跟踪精度及平顺性具有较好效果,能够满足协同作业要求,有利于提高作业协同效率与质量。