基于NGPC的UUV路径跟随控制

针对水下无人潜航器（UUV）路径跟随问题,提出了一种基于模型的非线性反馈跟随控制方法.考虑UUV两输入、三输出的非线性跟随模型,选择与输出误差和控制误差相关的性能指标函数,利用基于最小化指标函数的非线性广义预测控制算法设计路径跟随器.针对UUV跟随模型简化后不确定性对路径跟随效果的影响,在控制闭合回路中提出了基于积分形式的水动力参数辨识方案,以减小路径跟随过程中规划路径和实际跟随路径之间的位置误差.最后,通过湖试验证了所提出方法的有效性.     

多铰接结构的现代无轨列车路径跟随研究

现代无轨列车是一种新型公路运输车辆,其融合了汽运车辆建设成本低和轨道车辆载运量大的技术优势.针对多铰接现代无轨列车车体编组多,运动自由度大,曲线路径行驶时后方车辆会偏离前方车辆的运动轨迹的问题,建立了跟随误差模型,分析影响路径跟随性的因素,提出一种曲线路径行驶的路径跟随策略.采用航向角预测跟随控制策略,设计中间车轴的铰接角和后车轴的转向角控制规律,以增量PID算法补偿阿克曼转向模型误差,提高系统稳定性.最后在圆曲线路径和"S"曲线路径工况下测试车辆各轴的行驶轨迹.仿真结果表明:车辆的位置跟踪误差保持在0.03 m以内,航向跟踪误差最大在4.5°以内,车辆具有较好的路径跟随性能.     

四轮移动机器人跟随控制

针对轮式移动机器人路径跟随问题,提出一种多移动机器人路径跟随控制方案.首先对其运动学模型经过适当增补,将基于输入输出反馈线性化的横向位置跟踪控制方案和基于古典校正的纵向跟随控制方案相结合,这2种方案互为前提,相互依托,进而制定出相应的多移动机器人路面跟随控制方案.研究结果表明:该方法简单实用,无论在横向位置跟踪和纵向位置跟随上都得到较好的控制效果,动态特性好,稳态精度高.     

基于激光传感器定位的非完整AGV导引控制

针对非完整AGV (automatic guided vehicle)复杂非线性系统的高精度自由路径导引控制问题,提出一种基于激光传感器定位的路径跟随控制方法。首先在Serret-Frenet框架下建立AGV路径跟随运动学误差模型;然后基于Lyapunov直接法设计渐进稳定路径跟随控制器,解决AGV非完整约束控制的困难。最后采用多点激光反馈三角测量方法,实现AGV的精确实时定位。仿真结果表明,该控制器能够快速消除路径跟随误差,AGV系统运行平稳,能够精确跟随规定路径。     

模型不确定下无人艇编队鲁棒自适应循迹控制

针对存在外界环境干扰和模型中不确定性的编队问题,设计了鲁棒自适应控制.通过计算预定路径上的期望点与船舶当前位置之间的偏差,使用反步法设计路径跟随子控制器,保证每艘无人艇在水平面中沿着参考路径行驶.编队协调子控制器采用鲁棒自适应控制方法设计,通过调整跟随艇的速度以实现设定的编队队形,同时自适应地估计出外界环境力和由模型参数不确定导致的系统不确定项的界值.仿真结果验证了所提出的路径跟随编队控制方法的有效性.     

无人驾驶高速4WID-4WIS车辆路径跟踪单点预瞄控制

针对无人驾驶高速四轮独立驱动独立转向(4WID-4WIS)车辆的驱动冗余、强非线性和不确定特性,提出一种基于控制分配和自抗扰控制法的路径跟踪单点预瞄控制方法。首先建立车辆单点预瞄路径跟踪系统的动力学模型。然后构建以控制分配器为核心的控制系统,使用自抗扰控制方法设计单点预瞄解耦控制器;提出目标生成器的类惯性环节算法,讨论其合理性;给出4WID-4WIS车辆路径跟踪控制分配问题的求解方法。最后进行仿真,结果表明所提方法能够实现快速、高精度的双移线圆弧路径跟踪控制。     

四轮转向汽车路径跟随控制

路径跟随控制是汽车实现自动驾驶的重要工具,已在前轮转向汽车上取得了较好的效果,但是前轮转向汽车的路径跟随控制不完全适用于四轮转向汽车.对此,基于横向误差,提出一种四轮转向汽车路径跟随模糊控制算法.首先,建立响应面模型作为优化目标函数.然后,利用遗传算法对模糊控制器进行优化设计.最后,通过Carsim-Simulink联合仿真实验,对该算法进行验证.仿真结果表明,路径跟随横向误差得到有效降低,车身质心侧偏角也控制在0.6°以内.该算法能够实现精准的路径跟随,并提高汽车的操纵稳定性.     

自主寻迹智能小车的激光路径跟随系统设计

文章针对光电式智能小车的路径信息采集与跟随问题,通过理论分析与计算,提出了一种基于自主寻迹智能小车的激光路径跟随系统设计方案。该方案将激光传感器安装在高性能舵机上,用控制舵机转角的方式使激光传感器时刻跟随路径,从而控制智能小车的转向机构、电机驱动机构等部件,提高了智能小车寻迹行驶的速度,降低了智能小车冲出跑道的概率。     

基于主动转向的车辆路径跟随广义预测控制

为了增强车辆在外界干扰存下的路径跟随性能,提出了一种基于广义预测控制(GPC)的主动转向控制器来保证车辆对于路径的跟踪能力.采用受控自回归积分滑动平均模型(CARIMA)作为预测模型,通过带遗忘因子的最小二乘法辨识方法获得CARIMA模型参数,避免了由于车辆非线性造成的参数化建模不准确、繁琐问题.使用车辆路径侧向跟踪误差作为控制器输入,方向盘附加转角作为输出,与驾驶员方向盘转角进行综合,获得车辆方向盘最终转角.在Simulink-CarSim联合仿真环境下,验证了所设计控制器在双移线工况有强侧向风干扰时车辆对路径的跟随性能.     

基于多目标PID的拖挂式房车差动制动控制系统设计

为了保证拖挂式房车制动时具有良好的横摆稳定性及行驶路径,提出以房车铰接角和横摆角速度为控制目标的差动制动控制方法.考虑电磁制动器机电耦合特性,建立了基于线性六自由度的牵引车-房车转向制动力学模型;建立拖挂式房车稳态行驶时铰接角模型,引入多目标PID加权控制算法和多目标PID协调控制算法,应用差值制动控制横摆力矩的原理,使房车铰接角和横摆角速度准确跟随目标期望值,实现房车制动时具有良好的横摆稳定性及行驶路径.基于TruckSim与Simulink的联合,进行了脉冲、阶跃转向工况下的仿真试验.仿真结果表明,提出的加权控制和协调控制均能保证拖挂式房车在制动时具有良好的行驶路径及横摆稳定性;相比于无差动制动,这两者使房车相对横摆角减小约25%;相比于以横摆角速度为目标的差动制动,这两者使房车的行驶路径偏差减小约20%.     

基于遗传算法的汽车式移动机器人路径规划方法

对文题进行了数学描述，提出了一种基于遗传算法的汽车式移动机器人最短距离路径规划新方法，探索了解决非完整系统路径规划问题的新途径．利用经改装的遥控汽车模型进行了路径规划实验，取得了令人满意的实验结果     

基于滚动优化原理的类车机器人路径跟踪控制

针对存在非完整约束的类车移动机器人路径跟踪问题,提出了带约束曲线拟合的路径跟踪策略。借鉴预测控制中的滚动优化原理,通过运用微分平坦方法对所规划路径进行轨迹生成,进而完成路径跟踪过程。同时,基于滚动优化原理的跟踪方式也满足了路径跟踪对实时性的要求,移动机器人在遇到未知障碍情况下能够完成主动避障动作。为验证该方法的有效性,文章最后进行了仿真实验,结果表明,类车机器人在满足执行机构约束以及几何约束的条件下,能够成功避开障碍物,并且具有良好的跟踪性能。     

动态环境下基于行为动力学的移动机器人路径规划

通过非线性微分方程描述的移动机器人各种行为模式的演变,模拟人类路径规划方式,应用行为动力学方法对动态环境下移动机器人路径规划问题进行了研究。首先,确定了路径规划的行为变量和行为模式,构建了机器人的航向角动力学模型与速度动力学模型,并分析了不稳定不动点,以及给出相应的解决方法;其次,为了得到更好的规划路径,采用竞争模型进行行为模式权值的自适应调节;最后的仿真结果表明模型是正确的,以及权值调节是有效的。     

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.     

基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法

为实现差速驱动机器人在避障环境下的平滑最优路径规划, 提出一种基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法. 首先, 建立差速驱动机器人运动模型, 用于操控左右两个驱动轮线速率, 完成机器人转弯及非匀速运动; 其次, 利用Bézier曲线描述路径状态, 将路径规划问题转换为产生Bézier曲线有限点方位优化问题, 提升机器人的运动平滑性; 最后, 引入遗传算法将二维路径编码简化为一维编码问题, 将路边约束、 动态避障需求及最短路径需求混合成适应度函数, 使机器人尽快脱离局部极小解, 成功绕过障碍物抵达目标点. 仿真实验结果表明, 该方法的避障路径规划效果较好, 避障路径距离为30.19 m, 且避障用时低于对比方法, 最长避障用时为5.3 min.     

基于故障估计的无人车容错控制方法

考虑转向控制系统故障和未知干扰同时作用对无人车辆路径跟踪效果的影响,为提高无人车辆控制系统的可靠性,设计了一种无人车路径跟踪容错控制方法. 对转向控制系统输入性故障进行分析,结合未知干扰情况定义了名义故障并建立相应的数学模型. 利用高阶滑模观测器构造名义故障微分方程,并利用自适应容积卡尔曼滤波设计了车辆质心侧偏角和名义故障估计方法,从而为无人车容错控制提供可靠信息源. 基于滑模控制理论设计了无人车路径跟踪容错控制器并证明了其收敛性. 联合仿真和硬件在环试验结果表明,所提出的估计方法能够得到精确可靠的质心侧偏角和名义故障估计结果,且与无容错控制相比,所设计的路径跟踪容错控制器在面对故障和干扰时能够明显地提高车辆的控制性能,并同时保证车辆的路径跟踪能力及其自身的稳定性.      

微型货车高速转弯的改进模型预测防侧翻控制

为解决高速转向过程中,微型货车容易侧翻的问题,提出一种前馈反馈-史密斯预估-模型预测控制结合差动制动的防侧翻控制方法。首先建立三自由度车辆模型,得到纵向速度、横摆角速度、簧载滚转角的实际值,并与Carsim得到的理论值相减得到状态偏差,接着以车辆的归一化的零力矩点横向偏移为预警指标,设计模型预测控制(model predictive control, MPC)控制器计算附加横摆力矩,通过差动制动方法分配制动力矩,最终实现车辆防侧翻。通过Carsim和MATLAB/Simulink联合仿真,进行车辆转弯运动实验。实验结果表明,该控制方法可以有效提升微型货车在高速转向过程的稳定性,提高微型货车的安全性。     

一类带反馈控制的高维泛函微分方程的正周期解研究

具反馈控制的泛函微分方程模型比传统的微分方程模型能更加真实地反映客观现实.基于种群生态学中的数学模型为基础,研究如下一类带反馈控制的高维泛函微分方程模型■其中,P(t)=(pij(t))n×n是非奇异矩阵.该模型包括了许多具反馈控制的时滞微分方程(系统)的生物数学模型,具有重要的理论和现实意义.利用严格集压缩不动点定理的方法,获得了其正周期解存在性的新的充分条件.     

基于运动微分约束的机器人纵横向路径规划研究

传统机器人路径规划方法未解决机器人和局部路径连接处的运动微分约束问题;且可选路径均为近似结果,影响路径规划结果。为此,提出基于运动微分约束的机器人纵横向路径规划方法。利用微分约束设计纵横向协同三层规划方法,在进行局部规划的过程中,依据运动微分方程形成一段时间内的可行路径;在运动微分约束下,采用机器人与障碍物间的相对距离以及相对速度规划策略实现纵向规划,引入预瞄思想实现横向规划。按照纵横向规划结果及全局路径曲率设计纵横向综合控制器,使机器人实际运行路径与规划路径相同,以此实现机器人在复杂环境中的整体规划。实验结果表明,所提方法能够避开障碍物,规划路径短,机器人运行路径和规划路径偏差小。     

单柔性杆末端运动控制的一种逆动力学方法

给出了一种适合单柔性杆机构运动控制的逆动力学分析方法。该方法采用有限元法建立机械的分析模型,用子结构法降低问题的分析规模,得到一个可以直接求解的反映末端轨迹与关节输入力矩关系的二阶微分方程。该方法的计算量比较小,适合用于柔性臂末端点运动轨迹的实时控制。