基于一种新误差模型的移动机器人模糊控制

建立了移动机器人的数学模型,并进行离散化. 针对大初始偏差问题提出一种新的误差模型,设计了2个基于人工驾驶思想的模糊控制器. 角速度控制器用距离误差和角度误差作为控制量,加速度控制器用距离误差作为控制量,同时对角速度和加速度进行控制以实现移动机器人路径跟踪. Matlab仿真结果表明该控制器的有效性.     

模糊逻辑控制在焊枪位置调整中的应用

设计了适合轮式轨道焊接机器人进行焊枪位置实时调整跟踪的模糊控制器,通过计算机实现了模糊控制功能,并进行了模拟仿真实验和实际的跟踪调整实验.结果表明,该模糊控制器可用于焊枪位置误差的控制过程,有利于提高跟踪精度和保证跟踪的稳定性,具有一定的应用价值.     

基于生物启发的水下机器人路径跟踪控制

针对常规反步控制方法在路径跟踪中出现的速度跳变与推进器驱动饱和等问题,将生物启发神经动力学模型应用到水下机器人路径跟踪控制中。利用生物启发神经动力学模型的渐变和有界输出等特性,设计基于生物启发的反步路径跟踪控制器,并同传统反步跟踪控制器进行对比分析。仿真结果表明:在较大的初始跟踪误差下,所设计的跟踪控制器可以有效克服水下机器人跟踪控制中的速度跳变,避免推进器的驱动饱和,满足水下机器人推进器的推力约束。     

改进多目标PSO算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器

为进一步提高模糊PID控制器应用于关节机器人轨迹跟踪控制的效果,本文提出了一种改进的多目标粒子群(PSO)算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器的方法.首先,设计了一种关节机器人轨迹跟踪模糊PID控制器;其次,考虑控制器输出力矩和轨迹跟踪控制偏差2个优化目标,设计了改进多目标PSO算法实现模糊PID控制器隶属函数与模糊...     

RoboCup中型组足球机器人运动控制算法

针对RoboCup机器人路径规划和位姿控制的特点,以二维模糊控制器为基础．分别设计了基于误差分析的论域自调整伸缩因子和基于路径的误差累积因子,提出了一种基于误差累积因子的论域自调整模糊控制算法．仿真及试验结果表明,该算法具有控制精度高、实时性强,能快速、准确地跟踪期望路径的特点．     

移动机器人路径跟踪模糊整定的比例微分控制

针对数学模型复杂的移动机器人的路径跟踪问题,使用模糊整定的比例微分控制算法.该控制方法参考模糊控制的思想,将位置和方向误差分成若干个模糊集合,使比例微分控制器参数能够根据机器人的状态进行调节.仿真结果表明,该方法在机器人的路径跟踪控制中效果良好.     

车辆轨迹的预瞄与模糊分数阶比例—积分—微分控制

为提高无人车辆轨迹控制的精度,提出了一种基于预瞄误差建模和优化模糊分数阶比例-积分-微分(proportion-integration-differentiation, PID)控制的车辆路径跟踪方法。根据车辆动力学特性,引入预瞄横向误差模型,以预瞄横向误差为输入,车辆前轮转角为输出,调整转角角度减小偏差实现轨迹跟踪,设计模糊分数阶PID跟踪控制器。该控制器在PID的基础上结合分数阶理论,同时利用粒子群算法优化的模糊控制器对参数进行在线调整。在CarSim/Simulink联合仿真平台进行仿真研究。研究结果表明,所设计的控制器可行有效,为轨迹控制的研究提供了参考。     

基于模糊免疫PID的驾驶机器人车辆路径及速度跟踪控制

为了实现装备驾驶机器人车辆的路径及速度跟踪控制,提出了1种基于模糊免疫比例积分微分(PID)的控制方法。通过比较车辆实际行驶路径与期望路径的侧向偏差,模糊免疫比例路径跟踪控制器控制转向机械手操纵方向盘。通过计算期望车速与实际车速的偏差,模糊免疫PID速度跟踪控制器控制制动/油门机械腿分别操纵制动/油门踏板。通过引入车速反馈不断更新汽车的侧向加速度增益,实现了车辆转向控制与纵向车速控制的解耦。Carsim/Simulink软件的联合仿真结果显示,车辆路径跟踪和车速跟踪的最大误差分别为0.28 m和1 km/h。     

割草机器人避障控制

针对以往割草机器人避障行为控制方法中存在避障路径不易跟踪以及对各类障碍物适应性较差等缺点,提出了基于测距传感器及模糊控制技术的割草机器人避障控制方法,并规划出易于路径跟踪的走折线运行方式．给出了传感器的布置,以超声波传感器测得的机器人左前方障碍物距离和右前方障碍物距离之差以及正前方障碍物距离作为模糊控制器的输入,而以小车方向角作为控制器输出,四周布置的红外传感器用于提高割草机器人在避障过程中的安全性．避障试验结果表明：该控制方法可行并具有灵活性和鲁棒性等优点,可通过改变控制器输入输出论域及折线段长度来设置避障过程中机器人与障碍物间的距离;所布置的传感器能够适应避障的需求．     

基于视觉的机器人模糊自适应阻抗控制

对未知环境下具有6个自由度工业机器人的视觉/力反馈混合控制进行研究.首先,建立被跟踪曲线图像特征与机器人关节角度的映射关系;其次,由机器人离散阻抗控制规律描述机器人末端在受限表面移动时与受限表面产生连续接触的条件,并根据接触力的变化对阻抗模型参数进行模糊调节;最后,在未知物体表面对末端固定安装单摄像机和力传感器的6个自由度机器人进行力跟踪试验研究.研究结果表明:该阻抗控制具有较强的未知物体表面曲线跟踪能力和较高的力控制精度,曲线跟踪算法简单,不要求对视觉传感器进行精确标定,模糊控制器实时地调整阻抗参数,使系统稳定而且具有良好的动态品质,是一种有效的视觉/力反馈混合控制方法.     

基于自适应模糊神经网络的机器人路径规划方法

为了解决传统反应式导航中的复杂陷阱问题,优化导航控制,减少计算复杂度,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制及改进型虚目标路径规划方法.首先根据移动机器人运动学模型,融合神经网络的自主学习功能与模糊控制的模糊推理能力,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制器,将生成的Takagi-Sugeno型模糊推理系统作为机器人局部反应控制的参考模型.该自适应模糊神经网络控制器实时输出扰动角度,在线调整移动机器人的预瞄准方向,使移动机器人能够无碰撞趋向目标.然后,提出了一种改进型虚目标方法,优先选择机器人可能逃脱陷阱状态的路径,简化了设计难度,改变了虚目标切换方式,避免了大量复杂计算.实验结果表明,提出的方法可以帮助机器人在全局信息未知的复杂环境中导航,在趋近目标点的过程中能有效避障,无冗余路径产生,且轨迹平滑.     

采用模糊免疫PID控制的移动机器人避障误差仿真研究

当前,移动机器人运动规划路径较长,实际运动轨迹与理论运动轨迹误差较大。对此,设计了移动机器人模糊免疫PID控制系统,并对控制系统输出误差进行仿真验证。建立移动机器人平面简图,给出机器人运动方程式,采用平面栅格来描述机器人运动规划路径。引用传统PID控制器并进行改进,设计了模糊免疫PID控制系统,给出了移动机器人PID控制输出系统在线调节流程。采用MATLAB软件对机器人输出误差进行仿真,比较PID控制和模糊免疫PID控制输出误差大小。结果显示:移动机器人采用传统PID控制系统,稳定调节时间为1.0 s,产生的最大误差为0.83 mm,系统输出误差较大;移动机器人采用模糊免疫PID控制系统,稳定调节时间为0.5 s,产生的最大误差为0.59 mm,系统输出误差较小。移动机器人采用模糊免疫PID控制系统,响应速度快,追踪误差较小,从而提高系统的稳定性。     

轮式移动机器人的模糊控制器

为准确反映移动机器人的实际运动情况,鉴于路径跟踪控制中可能出现的三类偏差.设计了两个模糊控制器,用以纠正移动机器人行走路径的偏差.MATLAB仿真结果表明:加入模糊控制器的系统,运动轨迹相对平缓、波动较小、收敛速度快.其动态和稳态输出特性均较好.该模糊控制器能够提高系统的控制精度,取得比较理想的控制效果.     

基于分层模糊控制的移动机器人路径规划

针对移动机器人的路径规划中,应用模糊控制算法时模糊控制变量过多以及响应速度较慢等问题,简化模糊控制器与移动机器人本身的关系,设计出一种简单的双层模糊控制器实现算法,第一层模糊控制器以距离和方位角为输入量,转角为输出量;第二层以距离和转角为输入量,步长为输出量。解决了一般模糊控制器中规则库爆炸的问题,提高移动机器人路径规划算法的效率。经MATLAB仿真,证明算法有效性。     

轮式移动机器人大转向航向跟踪控制

为了防止轮式移动机器人在大弯道路跟踪时出现过度转向而引起较大跟踪误差或偏离预定路径,提出了种能适应大转向的航向跟踪控制方法,利用机器人前轮偏角的绝对方向作为控制器反馈航向,仿真实验结果表明,该方法与以机器人车体航向作为反馈量的常规方法相比,在大转向航向跟踪时能有效志改善系统的动态特性,减少超调和振荡,提高基于航向控制的轮式移动机器人大弯道路径跟踪性能。     

基于模糊控制器的移动机器人路径规划仿真

借鉴模糊控制的思想来解决移动机器人路径规划中的避碰问题，介绍了模糊控制的理论基础，对路径规划算法进行了推导，在总结经验建立模糊规则的基础上，运用模糊推理，构造出一张实践效果较好的控制响应表．仿真结果表明，该算法应用于移动机器人路径规划具有正确性、实用性和智能性等，该方法计算量小，运算速度快，提高了机器人控制的速度．     

智能车辆导航系统的模糊控制方法

针对背景噪声及转弯曲率变化对智能车辆导航系统的横摆角速度控制精度影响较大的问题,提出一种智能车辆导航系统的模糊控制方法.首先,进行不同坐标系的坐标变换,将目标车辆实际的物理坐标信息变换到易于建模处理的车辆局部坐标系统;接着,通过计算预瞄路径的非线性函数实时构建了目标虚拟路径,并给出了车辆目标路径的横摆角速度变化率;最后,以期望横摆角速度和整车质心侧偏角作为模糊控制器的输入,以车辆行驶两轮差速值作为模糊控制器的输出,设计导航模糊控制系统.计算机仿真和实测结果表明:文中方法具有较高的控制精度.     

深海集矿机器人的自修正专家模糊控制

深海底自行走履带集矿机器人作业过程, 受作业环境和集矿机器人自身的影响, 具有未知性、随机性、非线性等特性. 针对该复杂控制过程, 采用一种基于自修正专家模糊控制的路径跟踪控制方案, 控制深海履带机器人行走. 该方案参考履带车辆转向运动学方程, 结合深海集矿机器人工况参数和作业环境, 将履带车辆人工操作经验整合为专家规则, 构成专家系统, 实现机器车绝对速度和方位角的闭环控制;采用具自调整功能的模糊算法, 对深海底履带集矿机器人的左、右履带速度进行控制. 仿真结果验证了该方案的可行性和有效性.     

基于变结构的移动机器人侧向控制器的设计

采用基于后推与模糊滑模控制相结合的方法设计了移动机器人的变结构状态反馈控制器,实现了对道路跟踪侧向误差的渐近镇定控制.应用Lyapunov定理推导了移动机器人满足非完整性约束的时变光滑状态反馈镇定控制律;将状态控制区域分为远离奇异点的稳定工作区域与含有奇异点的非稳定区域2部分.设计模糊控制嚣来控制移动机器人的状态从非稳定区域向稳定区域转变,并采用移动机器人Amigobot作为实验平台验证了控制器设计的有效性.研究结果表明:侧向误差较大时,模糊控制器确保移动机器人在稳定区域内沿着模态切换线减小误差;当侧向误差较小时,时变光滑状态反馈控制实现对移动机器人的平稳镇定.在控制器设计中,将移动机器人的平移速度视为渐变参数,根据侧向误差能量函数的变化进行模糊自适应调节.