AGV轨迹跟踪自适应模糊控制器设计

AGV运动模型是一种非线性系统,传统控制方法难以完成AGV轨迹准确跟踪的任务要求,鉴于此提出了一种自适应模糊控制方法。该方法通过判断AGV的位姿误差来控制模糊控制器的输出,实时调整基于李雅普洛夫稳定性设计的速度控制器的比例因子。运用Matlab对所设计的控制系统进行仿真,结果表明,AGV能有效跟踪任意合理的参考轨迹,具有良好的控制性能。     

基于模糊神经网络控制的AGV避障路径规划仿真

自动导引车(AGV)作为一种现代化物流设备,在许多领域得到了越来越广泛的应用。AGV在行进过程中的主要任务是避障及路径规划。针对AGV的避障路径规划问题,定义了AGV的行驶环境,提出了AGV避障路径规划的模糊神经网络控制方法,设计了模糊神经网络控制器,并用Matlab进行了仿真。仿真结果表明该模糊神经网络控制器满足控制要求,该研究为进一步精确控制AGV奠定了基础。     

Mecanum轮全向AGV增量线性时变模型预测控制器设计

针对工业用途中Mecanum轮驱动的全向AGV轨迹跟踪控制精度问题,设计了一种基于增量线性时变模型预测控制的轨迹跟踪控制器。先对AGV进行运动学分析并建立运动学模型,基于此,使用近似线性化和离散化处理,构建AGV的线性时变控制模型;采用仅含控制增量的优化目标函数求解,且在控制周期内考虑系统的控制量极限约束与控制增量约束,并引进松弛因子,防止控制量跳变和无最优解发生;施加求得控制增量序列的首个元素作用于控制系统;重复循环,实现控制器对Mecanum轮全向AGV的精准控制。不同工况下的仿真和实验结果表明,该控制器能够有效提高全向AGV的轨迹跟踪控制精度,同时保证了轨迹跟踪的实时性与稳定性。     

基于PLC的磁导航AGV路径跟踪模糊控制研究

由于AGV具有非线性和非完整约束特性,导致很难对其建立精确的数学模型,用传统的控制方法进行控制会产生严重的滞后,造成轨迹跟踪时会产生较大的偏差且不能及时纠正,对AGV导航精度造成很大影响。而模糊控制是一种非线性控制方法,可以有效改善这种情况。设计了用于AGV路径跟踪的模糊控制器,并阐述了此模糊控制器在西门子PLC上的实现方法。经现场实测,运用此模糊控制器的AGV有良好的导航精度,纠偏迅速。     

差速驱动AGV建模和轨迹跟踪控制研究

针对应用于工厂物料运输的差速驱动AGV,在实际工作中轨迹跟踪控制将会受外界干扰等因素的影响,提出了一种自适应模糊滑模轨迹跟踪控制律.首先建立了差速驱动AGV的数学模型;然后针对AGV运动学模型设计了Backstep-ping方法控制律,得到虚拟控制速度;针对其动力学模型设计了以力矩为控制输入的自适应模糊滑模控制律,使得其能够对虚拟速度进行跟踪,其中利用模糊系统的万能逼近特性,逼近滑模控制器的切换部分来避免滑模控制的抖振现象;采用Lyapunov稳定性理论分析证明了控制系统的稳定性.最后仿真试验表明了所设计的控制律能有效的跟踪参考轨迹.     

基于轨迹控制的AGV运动控制器设计研究

对基于计算机视觉的AGV路径跟踪技术进行了研究,提出了基于轨迹控制的AGV运动控制器设计新方法,重点解决AGV路径跟踪效果与高速运动稳定性问题。首先对AGV工作环境与计算机视觉的特点进行分析,设计了适合AGV路径跟踪的图像处理流程。然后在深入分析两轮差速驱动运动平台的基础上,提出了基于轨迹控制的AGV运动控制器设计新方法。该控制器以AGV相对路径所处的状态量为输入,输出AGV控制指令——两轮的速度差和运动时间,从而控制AGV按指定轨迹运动,实现轨迹控制即AGV路径跟踪的目标。试验结果表明,AGV路径跟踪技术对直线和弧线具有较好的跟踪效果且AGV运动平稳。     

基于双幂次趋近律的单舵轮AGV双闭环轨迹跟踪滑模控制策略

为了实现单舵轮自动导引车(Automated Guided Vehicle, AGV)轨迹跟踪的快速稳定响应,设计了一种基于双幂次趋近律的单舵轮AGV双闭环轨迹跟踪滑模控制策略。建立了单舵轮AGV的运动学模型,构建包括外环位置子系统和内环姿态子系统的双闭环轨迹跟踪控制方案;采用基于双幂次趋近律的滑模变结构控制算法,分别设计了前轮速度和前轮转角控制律,并利用李雅普诺夫稳定性理论分别对所设计的外环位置子系统和内环姿态子系统进行稳定性证明;MATLAB软件仿真结果表明,相较于基于指数趋近律的单舵轮AGV双闭环轨迹跟踪滑模控制器,基于双幂次趋近律的单舵轮AGV双闭环轨迹跟踪滑模控制器在保证单舵轮AGV轨迹跟踪稳定性的同时具有更快的响应速度。     

自主导航小车(AGV)轨迹跟踪的模糊预测控制

针对非完整约束的轮式移动机器人WMR轨迹跟踪问题,以差速驱动式轮式移动机器人XAUT.AGV100为研究对象,对WMR的运动控制问题作了进一步的研究。本文在分析现有移动机器人运动控制方法的基础上,充分利用模糊控制和预测控制的优点,将模糊控制的思想引入到预测控制中,设计了模糊预测控制算法,并采用此方法控制自主导航小车AGV以提高其轨迹跟踪的快速性和运动的平稳性。理论仿真分析和实验研究均证明,采用所设计的模糊预测方法控制AGV,可有效提高AGV轨迹跟踪的快速性和运动平衡性。     

基于模糊Q学习算法的AGV路径规划研究

路径规划是AGV控制系统中的关键技术.文章在分析了AGV路径规划方法的基础上,对于未知环境下AGV的局部路径规划问题,设计了一种改进的模糊Q学习路径规划策略,并给出具体执行步骤,最后用Matlab进行了仿真.仿真结果表明该方法规划的轨迹平滑、实时性好、具有良好的效果,该研究为进一步控制AGV奠定了基础.     

差速驱动AGV时变反步鲁棒自适应轨迹跟踪控制

为确保差速驱动AGV在不确定性干扰以及复杂环境下，能够进行移动、搬运等任务，同时保证运动精度及稳定性，提出了一种时变反步鲁棒自适应轨迹跟踪控制策略，用于解决差速驱动AGV的轨迹跟踪控制问题。首先，对差速驱动AGV进行数学描述，对其运动学和动力学分析建模；其次，根据运动学模型，基于李雅普诺夫稳定性理论，设计时变反步运动控制器作为外环控制器；然后，依据其非线性动力学模型设计鲁棒自适应滑膜控制器作为内环控制器；仿真实验结果表明，制定的控制策略有效，保证了对有界干扰以及模型参数不确定性的鲁棒性，并能快速达到稳定。     

重载AGV液压转向模糊PID控制

重载AGV在满载工况转向时,转向阻力明显增大,给转向控制系统敏捷、精确控制造成困难.为此,提出一种基于模糊PID的控制方法,以实时、动态的修正转向系统控制参数.根据AGV转向系统结构建立了控制模型,搭建了模糊PID控制器,制定了隶属度函数及模糊规则,并根据转角偏差及偏差变化率更新控制器的参数,使液压调整量根据需要进行动...     

电磁导向式差速型自动导向车导向控制仿真系统

针对电磁感应式差速型自动导向车 (AGV)的导向控制系统 ,提出一个相对简化的运动学参考模型 ,并以此作为AGV导向控制系统设计的基础 ,利用MATLAB/Simulink建立了控制仿真系统。通过该仿真系统可以验证诸如PID、模糊控制等AGV运行控制方式 ,检测AGV在多种干扰信号下的运行特性 ,以及测试由AGV车体结构上的变化所带来的影响。另外 ,在Simulink仿真环境中 ,可以直接通过图表方式监测任意状态变量的变化趋势 ,参数的更改相当便捷。试验证明 ,由该仿真系统模拟的参数比较接近实际监测到的数据 ,对于实际小车的控制具有一定的参考价值 ,为今后AGV控制系统的设计提供了依据。     

Controlling the navigation of automatic guided vehicle (AGV) using integrated fuzzy logic controller with programmable logic controller (IFLPLC)—stage 1

Material handling in manufacturing systems is becoming easier as the automated machine technology is improved. Nowadays, most of the research aims at increasing the flexibility and improving the performance of the automatic guided vehicle (AGV). In this paper, designed and made AGV in the Industrial Control Laboratory in Royce Lab at the University of Manchester Institute of Science and Technology will be presented. For controlling the navigation of the AGV, a newly developed controller integrated fuzzy logic with programmable logic controller will be used. By using integrated fuzzy logic controller with programmable logic controller (IFLPLC), the flexibility of AGV will be increased and we achieved great advantages, which can be used in future. Since this AGV uses programmable logic controller and fuzzy logic controllers together, then it will be useful for factories which implement flexible manufacturing system (FMS). Online maintenance and sending the commands to other machines from AGV and so on are the advantages that can be used in FMS. The aim of this paper is to propose the practical example of IFLPLC. The designed AGV is able to reach the target. Further researches are required for collision avoidance and selecting the best way in FMS     

基于自适应模糊滑模变结构的采煤机自动调高控制策略

针对采煤机自动调高和采煤工作面无人化存在的问题,提出了基于电液位置伺服系统的自适应模糊滑模变结构控制系统。分析了采煤机自动调高的依据条件,建立了采煤机调高系统的数学模型,得到了采煤机调高系统的控制变量。采用自适应模糊滑模变结构控制策略,设计了采煤机自动调高控制器,并分析了其稳定性。利用MATLAB对采煤机调高控制器进行了仿真,仿真结果表明,采用自适应模糊滑模变结构的控制系统可以实现采煤机截割预定轨迹的准确跟踪,相对于PID控制技术,其跟踪误差较小,控制效果较理想。     

基于S曲线加减速的AGV转向控制研究

分析了AGV传统转向实现方式的优缺点,引入数控系统中成熟的S曲线加减速的控制方法,对AGV的转向过程及转向轨迹进行了规划,并求解了AGV控制参数与其转向轨迹间的函数关系。通过计算机对优化的AGV转向控制进行仿真实验,仿真实验结果表明,对AGV转向角速度进行平滑处理能够提高转向过程中车体的稳定性。     

AGV路径规划与偏差校正研究

针对AGV(Automated Guided Vehicle)行走不平滑的问题,在研究路径对AGV行走性能影响的基础上,建立AGV几何模型,并对其进行运动学分析,结合Bezier曲线的特点和优势,运用改进的粒子群优化(improved Particle Swarm Op-timization,improved PSO)...     

Fuzzy logic cross-coupling controller for precision contour machining

This paper introduces a new cross-coupling controller with a rule-based fuzzy logic control. It is asserted that (i) fuzzy logic controllers provide a better transient response (which is essential for better contour accuracy during transient motions) than the conventional controllers, such as PID controllers, and (ii) cross-coupling controllers perform better than axial controllers in trajectory tracking by machine tools. In this paper, a fuzzy logic controller and a cross-coupling controller are combined to reduce contour errors. A simulation of the FLCCC was performed and the FLCCC was implemented on a CNC milling machine. The simulation and the experimental results show improved contour accuracy over the conventional cross-coupling controller.