高速工况中无人驾驶车辆轨迹跟踪控制技术

为提高无人驾驶车辆在高速工况中轨迹跟踪控制的稳定性,设计一种模糊控制与模型预测控制相结合的车辆轨迹跟踪控制器,针对大曲率或低附着系数道路环境中车辆行驶轨迹易出现偏移与车身失稳问题,应用模糊控制器根据当前车辆相关状态参数对于预测时域N_P与控制时域N_C进行模糊调节,同时给予前轮转角补偿修正。通过搭建MIL联合仿真平台,验证该控制器在高速工况中车辆轨迹跟踪控制效果。结果表明：相比于传统MPC控制器,该控制器可有效避免车辆高速行驶中响应滞后与轨迹偏移问题,提高无人驾驶轨迹跟踪控制的精确度与稳定性。     

基于紧约束鲁棒模型预测控制的无人车辆轨迹跟踪控制

针对无人驾驶车辆的轨迹跟踪问题,基于车辆非线性动力学模型,设计了一种紧约束鲁棒模型预测控制(MPC)方法。首先,利用魔术公式轮胎模型,结合车辆3自由度系统,构建了具有有界干扰的车辆线性离散误差模型;其次,采用紧约束控制策略设计系统的鲁棒优化问题;最后,通过在线优化得到最优控制序列,并离线构造之后多个时刻满足约束条件的可行控制序列。仿真结果表明,所提算法能够使车辆稳定快速跟踪上参考轨迹并有效提高系统计算资源利用率。     

半挂式车辆自主驾驶的轨迹跟踪控制研究

该文针对半挂式车辆的自主驾驶,设计一种基于迭代线性二次型调节器(iLQR)的轨迹跟踪控制器。通过深入研究转向过程中半挂式车辆的运动,建立满足非完整性约束的非线性车辆运动学模型,并根据期望轨迹对其进行线性化,得到线性的轨迹跟踪误差模型。基于扩展卡尔曼滤波器设计车辆状态观测器,估计车辆的航向角。通过对期望轨迹进行基于三次Bezier曲线的自适应拟合得到轨迹跟踪的前馈控制信息,并利用iLQR得到最优控制序列。基于Simulink进行半挂式车辆轨迹跟踪的仿真实验析,结果显示该控制器能够使半挂式车辆快速且稳定地跟踪期望轨迹,并且满足跟踪精度的要求。     

基于Gazebo的地下矿可视化建模和控制仿真技术

在开发无人驾驶车辆控制策略的过程中,仿真对在不同环境中测试软件组件、车辆运动行为和控制算法非常重要。该文介绍了一种基于Gazebo的地下矿无人驾驶车辆可视化建模和控制仿真技术,以搭建地下矿仿真环境、无人驾驶车辆模型以及测试MPC控制算法。结果表明,在Gazebo中正确创建地下矿环境及无人驾驶车辆模型后,可以获取较真实的车辆运动学模型,从而对MPC控制算法进行测试,并可以将车辆实际运动轨迹和参考轨迹等关键信息可视化,呈现良好的仿真效果。     

基于预测函数控制的液压振动伺服系统控制器设计

以液压伺服振动控制系统为对象,研究了以质量、弹簧和阻尼环节构成的液压动力机构的动力学控制模型,分析了被控对象具有的非线性、时变和模型不确定性等特点,针对控制系统需要快速、准确跟踪设定值轨迹的要求,提出了一种基于预测函数控制算法的解决方案,并设计了液压振动伺服驱动系统的预测函数控制器,给出了具体的设计步骤和参数选择方法。论文针对实验室液压振动试验装置进行了伺服控制参数计算,建立了输入和输出的状态空间控制模型,并将开环增益作为摄动参数进行仿真分析,仿真和实验结果表明:提出的控制策略具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,能够有效地提高液压振动伺服控制系统动态跟踪的准确性,具有较高的工程应用价值。     

一种FFFSR轨迹跟踪及振动抑制的改进预测控制方法

讨论了动力学约束和有界扰动条件下,自由漂浮柔性空间机器人(FFFSR)关节轨迹跟踪控制与柔性振动抑制的问题。提出一种基于预测控制的优化控制器设计方法,分别设计了跟踪控制器和轨迹规划器。跟踪控制器采用广义预测控制方法,生成使机械臂快速稳定跟踪期望轨迹的优化控制律;改进常规获取期望轨迹的柔化控制方法,设计基于约束预测控制方法的轨迹规划器,综合考虑动力学约束与柔性振动抑制,实时为跟踪控制器生成由初始位置到目标位置的优化期望轨迹,确保机械臂快速稳定跟踪到目标位置,并有效抑制柔性振动。数值仿真结果验证了所设计控制策略的可行性与有效性。     

基于积分模型预测控制的全向移动机器人轨迹跟踪研究

为了减小全向移动机器人在运行中所产生的稳态误差,提出了一种具有积分作用的模型预测控制方法,即积分模型预测控制(IMPC)。积分模型预测控制不仅能够保留模型预测控制中预测和优化的功能,并且可以抑制系统稳态误差,从而使控制器具有更好的鲁棒性和跟踪能力。为了验证积分模型预测控制的先进性,将积分模型预测控制器与传统模型预测控制器进行性能对比,采用四差速全向移动机器人作为模拟实验模型,测试了2种控制器在3种不同路径下的轨迹跟踪性能。测试结果证明,积分模型预测控制器比传统模型预测控制器拥有更好的跟踪性能,验证了所提出方法的有效性和先进性。     

基于MMPC的无人汽车轨迹跟踪控制

提出了一种用于无人汽车轨迹跟踪的控制算法。首先,将兼顾安全性、舒适性的无人汽车轨迹跟踪控制问题转换为多约束模型预测控制(MMPC)问题;然后,将目标函数和多个变量约束转化为以拉格朗日乘子为决策变量的二次规划(QP)标准形式,并提出倒序乘子求解法求取拉格朗日乘子近似解,从而得到控制序列的次优解。将本文提出的倒序乘子求解法与常规QP求解方法进行对比,本文提出的算法在保证求解精度的前提下,大幅提升了求解效率。在Carsim-Matlab仿真平台上对本文提出的无人汽车轨迹跟踪MMPC控制器进行了仿真验证,结果表明所提出的控制方法具有良好的跟踪性能和实时性。     

下肢外骨骼矫形器的动力学建模与运动控制研究

对用于步行训练的下肢外骨骼矫形器的动力学与运动控制进行了研究.首先利用拉格朗日法建立了下肢外骨骼矫形器在跑步机上双足步行的动力学模型;在此基础上,设计了实现下肢外骨骼矫形器的轨迹跟踪控制的计算力矩加比例微分反馈控制系统,并采用Lyapunov方法,分析了控制系统在建模存在误差情况下的稳定性和收敛性;最后,在Adams-Matlab虚拟样机协同仿真平台上进行了下肢外骨骼矫形器的步行仿真实验,结果表明该控制方法对下肢外骨骼矫形器的轨迹跟踪控制是有效的.     

基于模型预测控制的水下机器人动态目标跟踪控制

针对水下动态目标跟踪问题,研究了基于模型预测控制(MPC)的水下机器人跟踪控制方法。首先,对于多波束前视声纳图像所采集的图像,通过滤波去噪、阈值分割及特征提取处理,得到动态跟踪目标的位置信息;然后构建无迹卡尔曼滤波器预测动态目标的轨迹信息,通过与卡尔曼滤波器对比,体现了无迹卡尔曼滤波对动态目标预测结果的准确性;最后,应用模型预测控制器实现对动态目标的水下跟踪,解决了反步控制算法中速度超限的问题,使跟踪结果更加稳定可靠。实验与仿真表明所提动态目标跟踪控制方法有效可行。     

人机交互遥操作机器人软体手位置跟踪设计与实现

针对遥操作机器人在深海等未知环境中抓取软体物体或易碎物体的工作需求，提出了一种人机交互遥操作机器人的主从软体手位置跟踪方法。首先，介绍了主从软体手控制系统的构成与工作原理，该系统主要包括主端控制回路、通信链路和从端控制回路，用于控制软体手的抓取动作。然后，阐述了软体手指的建模过程与控制器设计，采用假设模态法进行建模，并在软体手指的位置跟踪控制中引入模型预测控制算法，以解决软体从手跟踪软体主手性能差的问题。最后，设计并研制了软体主手、软体从手及其控制系统，其中软体从手以硅胶为原料并嵌入固体材料来增大刚度，同时开展了软体从手跟踪软体主手抓握目标物体的实验。仿真结果表明，所设计的模型预测控制器能有效解决软体手指因模型失配而引起的控制精度下降问题；实验结果表明，所研制的软体从手能有效跟踪软体主手并实现目标物体的抓握，整个控制系统运行良好。研究结果为人机交互遥操作机器人软体手的跟踪控制应用提供了参考。     

柔性关节空间机械臂奇异摄动自适应PD控制仿真研究

建立了柔性关节机械臂空间漂浮和地面调试两阶段的动力学模型,并为柔性关节机械臂末端轨迹跟踪控制设计了基于奇异摄动的自适应PD控制算法,实现了对机械臂末端位置跟踪在空间漂浮和地面调试两阶段的控制。用奇异摄动法实现了将高阶系统降阶为两个低阶系统,即快子系统和慢子系统,再针对两子系统分别设计控制器。对控制系统进行了稳定性分析和仿真验证,结果表明设计的控制算法既可以实现在地面装调时的轨迹跟踪控制,也可以较好地实现空间漂浮状态下的轨迹跟踪控制。     

卡尔曼滤波器在光电经纬仪中的应用

为了解决光电经纬仪电视跟踪系统脱靶量滞后对控制系统跟踪精度及稳定性的影响，将预测滤波技术应用到光电跟踪系统中，提出了极坐标下卡尔曼滤波算法，目标模型采用等速运动并附有时间相关的随机加速度，增加了延时补偿。仿真结果表明，跟踪误差减小，当跟踪目标从视场消失时，控制系统按照预测的目标信息跟踪。     

基于非线性MPC的分布式驱动电动汽车转矩协调控制

为提高分布式驱动电动汽车在极限工况下的稳定性,提出一种基于非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control, NMPC)算法转矩协调控制策略。该策略基于NMPC的集中式系统整体优化方法,兼顾了整车稳定性控制和转矩优化分配,可以改善车辆行驶稳定性,确保车轮滑移率维持在稳定的范围内,提高车辆驱/制动的稳定性。首先利用MATLAB建立整车7自由度动力学模型,同时基于预测控制的算法框架搭建车辆动力学控制器模型。然后根据操稳性控制需求,同时考虑了轮胎的纵向滑移约束设计系统的目标函数;结合障碍函数方法,基于估计的期望动态滑移率实现对滑移率的边界约束。最后将期望值的跟踪控制和滑移约束控制转化为带约束的优化问题,求解得到各轮最优转矩分配。仿真结果表明:该转矩协调控制系统可以有效地改善车辆的稳定性,同时将轮胎滑移率控制在稳定范围内,提高车辆安全性。     

基于路径预测的自主车最优跟踪控制

针对自主车,提出了高速公路交通环境下的一种快速路径预测算法.通过引入一个车辆运动学预瞄模型,对自主车未来的行驶位置进行估计.并结合所提路径算法给出的目标道路位置,计算预测误差.设计了基于预测误差的最优反馈控制器用于实现路径跟踪.CarSim+Simulink仿真结果表明:所提最有控制器保证自主车在速度v＜16 m/s时...     

预测轨迹修正单检测型复合轴控制方法

提出并实现了基于实时预测轨迹修正的单检测型复合轴控制方法.利用一个目标探测与处理系统即可同时实现粗、精跟踪闭环.在目标提取困难时可有效提高跟踪可靠性,降低了光电跟踪设备对探测器的探测能力的苛刻要求及高度依赖性,同时,降低了粗精跟踪控制器带宽匹配的要求.本文在对比一般单检测型复合轴控制方法的基础上给出了实时轨迹修正单检测型复合轴控制方法的原理,速度修正所使用的预测滤波方法,以及跟踪实验结果.实验结果表明了该方法的有效性和可靠性.     

基于Matlab的轮式移动机器人仿真

根据移动机器人运动学模型和运动控制系统方框图,针对各环节给出了移动机器人轨迹跟踪问题仿真算法,并通过仿真实例给出该仿真算法的有效性。     

车载视频类运动目标跟踪方法探究

车载视频作为交通事件的主要取证方式之一,对于交通事件的判断、定责具有重要意义。通过对车载视频中目标车辆的跟踪,可以帮助确定目标车辆的行车轨迹,为交警提供有效的判断依据。本文对目前国内外目标跟踪方法进行了梳理,分析了基于主动轮廓跟踪、基于特征跟踪、基于区域跟踪以及基于模型跟踪四大类跟踪方法,并选取典型算法进行实验比对,最后展望了未来交通类视频目标跟踪可能的方向。     

基于传感器优化与鲁棒预测的等效加速度前馈

在一类仅安装MEMS加速度计和图像传感器的光电跟踪系统中,等效加速度前馈控制方法能够有效提高系统的跟踪能力.但是,加速度计低频噪声、目标合成轨迹延迟和运动模型不确定性,会对跟踪效果带来限制.因此,本文提出一种基于传感器优化与鲁棒预测的等效加速度前馈方法,来进一步提升系统的跟踪能力.使用加速度计测量值和系统加速度模型计算值进行频域融合,可以优化加速度计的低频性能;而采用鲁棒预测算法,能够减弱目标合成轨迹延迟及运动模型不确定性的影响,获得更准确的加速度前馈值.实验结果表明,该方法可以提高系统在0.1 Hz～4.5 Hz的跟踪能力.     

基于Tube的挠性航天器模型预测姿态控制及主动振动控制

针对大角度姿态机动的挠性航天器,将基于“管道”(Tube)的模型预测控制(Tube-based model predictive control, Tube-MPC)应用于挠性航天器的姿态控制中。首先,对不考虑扰动的挠性航天器的标称系统设计模型预测控制律,求解模型预测控制问题以确定飞行姿态角的标称轨迹。然后,针对带有扰动的挠性航天器的实际系统,将挠性附件振动和外部扰动作为复合扰动,设计辅助控制器使实际系统状态处于以标称轨迹为中心的Tube不变集内,驱使实际系统状态到达标称轨迹上,并沿着标称轨迹最终收敛于原点。基于Tube的模型预测姿态控制器在满足控制输入约束条件下能有效处理扰动,从而实现对姿态角指令的有效跟踪。同时,针对姿态机动过程引起的挠性附件振动,采用压电智能材料,设计了全阶滑模主动振动控制器。全阶滑模控制器可有效减少抖振,从而使挠性振动模态能够在有限时间内快速衰减。仿真结果表明,所设计的基于Tube的模型预测姿态控制器与全阶滑模主动振动控制器能有效地抑制挠性附件的振动和外界扰动,对姿态角指令有较好的跟踪性能。