四轮移动机器人智能预瞄轨迹跟踪控制

针对后轮驱动四轮移动机器人存在非完整约束、模型复杂等特点,提出一种基于多预瞄点的轨迹跟踪混合控制算法。该算法设计从仿人驾车的角度出发,根据不同路况通过模糊控制在线调节机器人的速度、预瞄点个数和预瞄距离。采用免疫控制方法在线整定PID控制器的参数。从控制稳定性角度出发提出轨迹偏离度评价指标。仿真结果表明该控制器的有效性。     

智能汽车自动驾驶的控制方法研究

为了解决智能汽车在无人驾驶的情况下自动跟随前方车辆行驶的问题,在预瞄跟随理论基础上提出一种自动驾驶的控制方法;该方法适用于控制一列智能车队,智能汽车通过接收前车发送的行驶状态来计算出前方路况,通过模糊自适应PID控制器来控制车辆驾驶;首先基于预瞄跟随理论设计一个汽车自动跟随模型,并指明需要跟随的物理量;然后,设计了一个模糊PID控制器来实现对给定物理量的跟踪;最后在dSPACE和飞思卡尔模型小车所搭建的实验环境下去验证控制方法的可行性;仿真实验结果表明该方法能够保证智能汽车具有良好的路况计算和车辆跟踪的精度,且具有较好的鲁棒性。     

轮式机器人模糊遗传PID转向控制实验研究

为了对模型复杂的轮式地面机器人进行转向控制，应用了模糊遗传PID控制方法。先用模糊神经网络建立车体模型，再用遗传PID进行参数寻优，最后用优化参数控制机器人转向。该方法能直观地判断PID参数是否有效。经过对车体转向控制的实验研究，控制效果良好。     

简易机器人寻迹的设计

机器人寻迹技术广泛应用于工业农业生产.本设计使用51系列单片机对一个轮式机器人进行控制.通过灰度传感器实现简易机器人的简单寻迹,用户可以根据需要对系统设定一个灰度初值,通过数据采集系统对外界的灰度进行采集,将采集到的数据与设定的初值比较,判断当前机器人的位置,从而确定机器人接下来的运行方式.本设计制作的简易机器人能够实现机器人在任意弯曲的轨迹自动寻迹,并能够快速准确的做出反应.     

移动机器人寻迹算法研究

传统的寻迹算法控制下的移动机器人通过复杂路径时常产生路径识别错误。针对这种情况,首先将移动机器人的寻迹过程抽象成运动学模型,然后将模糊PID算法应用于机器人控制,并针对交叉路径的识别问题提出了改进的寻迹算法。实验证明：采用所述算法后,机器人能正确地识别交叉道,实现了对复杂路径的准确、快速跟踪。     

自主轮式机器人THMR－V的混合模糊逻辑控制

轮式机器人的控制问题是控制研究的关键问题之一，对高速自主导航的轮式机器人，控制器的实时性、精确性和鲁棒性要求很高．在本文中，根据PID控制和模糊逻辑控制的各自优点，将传统的PID控制与模糊逻辑控制结合起来，提出了一种混合模糊逻辑控制算法. 经实验检验，该算法具有很高的实时性、控制精度和鲁棒性，能够满足机器人高速自主导航的需要．     

轮式移动机器人智能变结构控制算法研究

针对参数摄动和存在外部扰动的轮式移动机器人的运动控制问题,设计一种多模态控制和模糊PID控制可相互切换的智能变结构控制器.从轮式移动机器人的运动学特性出发,根据轮式移动机器人误差的状况,提出多模态控制和模糊PID控制相结合的控制方法.同时,多模态控制按照误差的变化情况来划分控制模态,是一种更加合理地模仿人思维的控制方法.仿真结果表明,与传统的PID和模糊PID控制方法相比,能较好地弥补了系统参数摄动的影响,提高了机器人运动控制品质.     

智能车辆路径跟踪的模糊预瞄控制方法研究

论文首先介绍了智能车辆的基本硬件组成,然后结合智能车辆路径跟过程中转向控制方面的特点,提出了一种将模糊与预瞄控制理论相结合的控制策略,介绍了模糊预瞄控制器的原理、结构及其设计过程.试验表明,论文提出的控制策略可以较好地跟踪既定轨迹,并且在道路弯曲度较大时能够实时调节预瞄点个数,从而提高车辆对弯道路径跟踪的预测性、智能性和鲁棒性.     

基于DSP的清洗机器人模糊控制系统设计

本文以TMS320F2812芯片为控制核心,设计了基于DSP的中央空调清洗机器人模糊控制系统.完成了清洗机器人控制电路软硬件结构设计、转速闭环系统的模糊PID控制算法设计以及系统的联调.实验结果表明:该机器人控制灵活、精度高.系统工作稳定,具有很高的应用价值.     

室内环境中脑控轮椅的路径跟踪控制

为了实现室内环境中脑控轮椅的自主导航,提出了一种简单有效的路径跟踪控制方法;给定的路径通常被表示为一系列离散点,根据这一特点,提出了分段直线路径跟踪方法,即依次跟踪由前后两个路径点构成的直线路径到达目标点;基于预瞄点技术并结合模糊算法和传统的PID控制方法设计控制器,完成各分段直线路径的跟踪,并给出了有效的切换条件;实验结果表明,文章提出的路径跟踪控制方法能够使脑控轮椅在室内环境中精确地跟踪给定路径.     

基于测距红外传感器的轮式迷宫机器人设计

本设计基于轮式迷宫机器人红外检测系统多采用5组或6组一体式红外接收传感器,无法进行测距,设计者使用了4组测距式红外传感器的轮式迷宫机器人。给出了电路设计、传感器布局、直行姿态调整以及快速过弯的方案。实验结果表明,该设计方案可行,轮式迷宫机器人工作稳定可靠,速度较快。     

电动并联六轮足机器人的运动驱动与多模态控制方法

提出一种并联六轮足移动机器人．该机器人设有多模式Stewart型腿结构,其负载能力大,集成了轮式运动和足式运动的优点,可实现足式、轮式、轮足复合式运动．首先,阐述了机器人设计思路,对电动并联六轮足机器人的硬件系统和控制系统进行设计．其次,针对足式运动模式,设计了一套完整的足式“三角”步态和稳定行走算法,该算法可降低足端与地面之间的垂直方向冲击,防止足式运动拖腿或打滑;针对轮式运动模式,设计并介绍了6轮协同控制和轮式协同转向原理;针对轮足复合式运动模式,介绍了变高度、变支撑面、变轮距、主动隔振控制原理,重点分析了主动隔振控制和变轮距控制,可实现主动隔振及姿态平稳控制,提高了机器人在崎岖颠簸地形下的轮足复合式运动的稳定性．最后,对电动并联六轮足机器人的足式、轮式、轮足复合式运动模式进行实验,实验结果验证了本文提出的并联六轮足移动机器人设计的可行性和各运动模式下驱动与控制算法的有效性．     

轮式足球机器人平滑运动轨迹控制算法的研究--Robocup系列研究之四

介绍一种轮式足球机器人的平滑运动轨迹控制算法。为了更简洁有效地驱动足球机器人平滑快速地跟踪目标位置与姿态，在控制其移动的过程中应平滑连续地改变其速度和方向。提供了一种基于双积分系统时间最优Bang-Bang控制的轨迹生成及控制算法，在模拟引导轨迹的引导下进行连续的速度控制引导机器人平滑高速跟踪运动轨迹并按要求调整其末端姿态。通过一系列的仿真结果来体现该控制算法的高效性和准确性。     

滑动与打滑条件下的轮式移动机器人自抗扰跟踪控制

针对具有未知的滑动与打滑的轮式移动机器人(WMR),提出了一种基于自抗扰思想的跟踪控制策略.首先建立了滑动与打滑条件下的轮式移动机器人动力学模型.其次,由反步法设计运动学控制器,基于模型设计线性扩张观测器和动力学控制器,并给出了控制器稳定性分析.最后与积分滑模控制进行了仿真对比,结果表明该控制方法的误差收敛速度更快.观测器能够精确估计滑动与打滑及动力学不确定性对机器人的扰动,提高了轮式移动机器人轨迹跟踪的鲁棒性.     

基于改进RBPF算法的轮式机器人SLAM导航系统设计

传统的机器人导航系统在复杂的地形环境中常常无法引导机器人躲避突然出现的障碍物,无法精准采集数据;为此提出一种改进RBPF算法的轮式机器人SLAM导航系统,对系统硬件和软件进行设计;改进RBPF算法是一种滤波算法,将激光雷达与里程计的信息作为提议分布,提高了导航精度;系统硬件主要由导航功能模块、底盘驱动模块、控制模块组成,利用RPLIDAR A1型激光雷达设计导航功能模块,并设计底盘驱动模块和控制模块;软件设计中,以改进RBPF算法为基础,设计了轮式机器人SLAM导航系统的实现程序,应用算法代入的方式加强了普通轮式机器人导航算法对粒子计算与卡尔曼滤波的敏感程度;实验结果表明,在有障碍物的室内场景中,与传统滤波算法以及基于软件库系统相比,改进RBPF算法规划的路径更短,导航错误点出现率降低了30%左右。     

基于视觉导航的轮式移动机器人横向最优控制

近年来，基于机器视觉导航的轮式移动机器人在农业领域中被广泛研究．本文运用 最优控制算法对其进行横向控制，但是，农田非结构化自然环境的机器视觉识别耗时导致反 馈通道传输延迟明显，最优控制器的性能因之而下降．因此，本文又根据轮式移动机器人运 动学模型预测其行为，修正了滞后的反馈信息．仿真结果表明，该算法能实现轮式移动机器 人精确可靠的横向控制，具有较强的纵向速度自适应能力．     

一维云模型控制器在平衡控制系统中的应用

云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,该理论从提出至今,主要以理论研究和仿真实验为主。针对云模型理论的研究现状,提出了基于单片机的一维云模型控制器的设计方法,应用该方法设计的云模型控制器成功实现了对轮式机器人平衡系统的控制。轮式机器人动态平衡实测数据表明,一维云模型控制器可以保证轮式机器人定位系统具有良好的控制性能和较强的干扰性,证明了该设计的有效性和科学性,为今后云模型控制器设计提供了一定的参考。     

具有参数不确定性的轮式移动机器人自适应backstepping控制

针对参数不确定的轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,设计自适应跟踪控制器.基于移动机器人的动力学模型,采用backstepping积分方法,通过逐步递推选择适当的Lyapunov函数,设计基于状态反馈的自适应控制器,并进行了相应的稳定性分析.与传统PID控制进行仿真对比,结果表明提出的自适应控制策略能较好地补偿系统参数摄动的影响,提高了移动机器人的轨迹跟踪性能和鲁棒性.     

Control based on perspective lines of a non-holonomic mobile robot with camera-on-board

This paper addresses the control of wheeled mobile robots based on visual information of perspective lines. These lines can be generated by the projection of environment lines like those formed by the intersection of walls and floor, the structural features delimiting paths, or by painted lines on the floor. The control objective is to navigate at a desired speed along the lines, keeping a specified separating distance from them. No assumption is made on the absolute location of either the robot or the lines. A smooth time-invariant controller is proposed in order to command the angular velocity of the robot, while the linear velocity is generated to achieve a cautious and smooth motion. By invoking the LaSalle's invariance principle convergence is shown to a proper invariant set which guarantees accomplishment of the control objective. Finally, experimental results illustrating the performance of the control system are presented.