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1.
为了提高飞机地面自动导航路径跟踪的控制精度,提出了基于模糊自适应控制的智能飞机牵引机器人纯追踪路径跟踪方法。首先建立了牵引机器人-飞机两轮简化模型,进行了路径跟踪运动分析;基于此分析,以牵引机器人-飞机系统运动速度和轨迹误差为输入,以预测距离为输出,通过模糊自适应控制实时调整纯追踪算法预测距离,设计了基于自适应模糊控制的路径跟踪控制器;通过几何仿真和虚拟样机仿真两种方法分别对所提出的方法进行了验证。结果表明,牵引机器人-飞机系统在变速运动时,路径跟踪的轨迹误差能控制在0.5 m左右,完全满足飞机地面自动牵引滑行的精度要求,验证了所提方法的有效性和适应性。 相似文献
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根据农业机械田间地头转向的特点,提出了一种基于改进纯追踪模型的农业机械地头转向控制方法。以简化二轮车作为运动学模型,使用直线组合进行地头转向路径规划,采用BP神经网络实现动态调节前视距离改进纯追踪算法,用该算法进行路径跟踪,实现地头转向动作。MATLAB/Simulink仿真结果表明,该基于改进纯追踪模型的农业机械地头转向控制方法路径规划简单、占用空间小、跟踪精度较高。 相似文献
3.
针对自动导引车(AGV)轨迹跟踪问题,在确定其可行驶区域的基础上,考虑自动导引车的大小和形状,本文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,得到车辆动力学线性模型;其次,运用模型预测控制方法,利用预测路径与期望路径之间的误差,通过优化得到使性能指标最优的控制序列;最后,在MATLAB软件上对轨迹跟踪控制器进行仿真.实验结果表明,AGV可以稳定地跟踪参考轨迹,且距离偏差和角度偏差都在给定的可行范围内,证明了提出的基于模型预测控制的轨迹跟踪算法具有良好的跟踪性能. 相似文献
4.
针对民航飞机动态飞行可视化中滞后和跳跃问题,研究并提出了一种基于预测的民航飞机实时轨迹可视化算法.算法包括轨迹点预测,目标点行进和误差修正三部分.轨迹点预测基于GM (1,1)算法进行改进,在每次迭代时依据所有先验点和搜索方向动态调整发展系数.目标点行进基于预测坐标点提出TSUS (Time Slice Uniform Speed)算法,TSUS算法保证了在既定时间内目标确实移动到目的地,且能够根据初始速度方向调整轨迹弧度.误差修正采用分段式误差修正策略,以平衡不同情况下精确性和实用性.实验表明,提出的算法模型可用于民航飞机可视轨迹渲染中,且能获得良好的效果,提高系统的可用性和用户体验. 相似文献
5.
无线传感器网络节点无论在军用还是民用领域都非常适合进行活动目标的追踪任务。基于现有的常用定位算法的分析与研究,针对所提出方法在实际应用中存在如何提高定位精度与减少网络计算开销的难题,提出一种基于最小二乘二步优化目标定位算法;采用分段低阶曲线拟合法计算目标轨迹并预测目标路径,一种路径模型选择机制保障低阶曲线轨迹的拟合精度并降低计算开销,以及目标意外丢失后的恢复策略。仿真结果表明,改进后的目标跟踪算法改善了目标定位和目标位置预测效果,获得跟踪精度较高、网络计算开销较低的效果。 相似文献
6.
海底采矿车多工作于稀软底质,其面临的外部扰动较大,难以快速收敛跟踪误差,精准地跟踪预设轨迹。为此,本文提出了一种海底采矿车的滑模预测控制(sliding model predictive control,SMPC)轨迹跟踪算法。基于海底采矿车的运动学模型,首先设计滑模控制率实现轨迹跟踪误差快速收敛,其次利用少预测时域的线性时变模型预测控制算法(linear time varying model predictive control,LTV-MPC)优化该滑模控制率。而后,通过证明滑模控制率收敛和模型预测控制稳定,保证了闭环控制系统的稳定性。RecurDyn&Simulink联合仿真结果表明,与单一的滑模控制(sliding mode control,SMC)和线性时变模型预测控制算法相比,所提出的SMPC轨迹跟踪算法提高了轨迹跟踪精度,且算法具有较好的实时性。 相似文献
7.
基于多路线追踪的机器人局部路径规划与实验 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高智能送餐机器人局部路径规划的稳定性和实用性,针对在机器人初始姿态与预设路径偏差较大时使用传统纯追踪模型受限的问题,使用多次追踪的方式对传统纯追踪模型算法进行改进。通过建立机器人简化模型,设计多条具有相切几何关系的追踪路线,达到减小前视距离取值的目的,解决了因前视距离取值不当引起的追踪抖动和追踪拟合程度下降的问题,并通过仿真和实验分析,验证了改进后算法的适用性和高效性。 相似文献
8.
自动驾驶汽车可以根据轨迹预测算法计算周边车辆的运动轨迹,并作出反应以降低行车风险,而传统的轨迹预测模型在长时间序列预测的情况下会产生较大的误差。为解决这一问题,提出了一种以Informer算法为基础的轨迹预测模型,并根据公开数据集NGSIM进行实验分析。首先通过对称指数移动平均法(sEMA)对原始数据进行滤波处理,并在原有的Informer编码器中加入了联合归一化层对不同车辆进行特征提取处理,减少了不同车辆之间的运动误差,通过考虑车辆的本身速度信息与周围环境的车辆运动信息,提高了预测精度,最后经过解码器得到未来时刻的车辆轨迹分布。结果表明,模型对车辆的轨迹预测误差在0.5 m以内;通过对轨迹预测的MAE与MSE结果分析可知,预测时间超过0.3 s以后,Informer模型的轨迹预测效果明显优于其他算法,验证了模型和算法的有效性。 相似文献
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针对飞机蒙皮铣削精度低的问题,提出一种考虑铣削力的模型预测控制铣削方法。首先,构建以机械臂为工具的自动化铣削系统,利用矢量法推导机械臂正反解运动学模型。其次,提取飞机蒙皮三维轮廓,采用离散法进行曲线偏移,规划铣削加工路径;在此基础上,利用五阶B样条曲线拟合路径得到加工轨迹。然后,建立铣刀与工件接触数学模型,以铣削力与速度比、轨迹误差与控制输入为目标函数,采用预测模型反馈校正控制跟踪轨迹。最后,利用激光跟踪仪测量蒙皮修切精度。修切的重复定位精度与绝对定位精度分别在±0.1 mm和±0.3 mm以内。相较于传统基于激光跟踪仪测量的铣削方法,采用本方法可获得到较高的铣削加工精度。该方法可用于机器人铣削加工以及其他自动化加工任务。 相似文献