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。     

基于动态矩阵控制的自主移动机器人模型预测控制方法研究

自主移动机器人运动转向系统的精确控制是其实现直线运行、原地转向功能和完成自主巡航、自治搬运任务的重要基础。为实现对机器人运行转向系统的有效控制,通过分析自主移动机器人的运动转向系统的数学模型,构建出传递函数的表达形式,提出了一类基于动态矩阵控制(dynamic matrix control, DMC)的模型预测控制方法。此外,面向自主移动机器人的运动转向系统,利用Matlab平台开展了基于DMC的模型预测控制方法的仿真研究,仿真结果表明,在运动转向系统的控制过程中,基于DMC的预测控制方法同传统比例-积分-微分(proportion-integral-derivative,PID)控制器相比,在抑制超调、防止稳态误差等方面具有更强的控制性能;开展针对模型失配问题的仿真研究,进一步证明了该算法的鲁棒性和适应能力。同时,通过无障碍和有障碍两类情形下的机器人行走实验,验证了机器人运动系统的有效性。     

采用改进神经网络PID控制的移动机器人轨迹追踪控制研究

为了提高双轮移动机器人运动轨迹追踪精度,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,并对控制效果进行仿真验证。创建双轮移动机器人模型简图,给出运动轨迹误差方程式。在传统PID控制基础上增加BP神经网络结构,引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制调整参数,给出双轮移动机器人PID控制参数优化流程。采用数学软件MATLAB对双轮移动机器人轨迹追踪误差进行仿真验证,并与传统PID控制追踪误差进行对比。仿真曲线显示:在理想环境中,双轮移动机器人采用两种控制方法都能较好地实现轨迹追踪,追踪误差较小;在干扰波形环境中,传统PID控制双轮移动机器人追踪误差较大,而改进PID控制双轮移动机器人追踪误差较小。采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,可以提高移动机器人运动轨迹追踪精度。     

模糊免疫算法的轮式移动机器人PID控制优化设计

PID控制技术是轮式移动机器人的自适应控制方案中的主要控制方法,这种方法存在一定的不足,如在系统响应速度无法满足机器人的实时控制需求时,调控精细度相对欠缺,因此,必须加以改进。建立轮式移动机器人运动学模型,将模糊机制、免疫算法相结合,用于对机器人控制的PID参数优化,采用误差绝对值时间积分性能为参考指标,设定系统的适应度函数,对该算法进行仿真,结果证明该算法明显提高了PID控制精度和响应速度。     

基于神经网络PID的AUV控制方法研究

针对水下机器人各自由度之间存在较强的耦合和非线性特征，其精确的数学模型很难获得的问题，建立了水下机器人空间运动的数学模型，并根据实际需要和控制器设计的方便进行了适当简化，得到了水下机器人自由度运动模型．在此基础上，使用了基于神经网络的PID控制方法．结合水下机器人六自由度水动力模型，建立了基于BP网络的PID的水下机器人控制器，并进行了仿真环境下的试验．试验结果表明，以上控制方法较为适合水下机器人的运动控制．     

仿生水下机器人的增强学习姿态镇定

针对一类双波动鳍仿生水下机器人的姿态镇定问题,提出一种基于增强学习的自适应PID控制方法.对增强学习自适应PID控制器进行了具体设计,包括PD控制律和基于增强学习的参数自适应方法.基于实际模型参数对偏航角镇定问题进行了仿真试验.结果表明,经过较小次数的学习控制后,仿生水下机器人的偏航角镇定性能得到明显改善,而且能够在短时间内对一般性扰动进行抑制,表现出了较好的适应性.     

输入饱和约束下的非完整移动机器人轨迹跟踪控制

在控制输入饱和的约束条件下,以非完整移动机器人的运动学模型为对象,研究了移动机器人的轨迹跟踪控制问题,提出了一种光滑时变的控制器.基于Lyapunov方法,证明了所设计的轨迹跟踪控制器能够满足控制输入饱和的约束条件,并且能够保证闭环系统一致稳定,当机器人的期望线速度不为零时,闭环系统能够全局渐近稳定.仿真结果验证了该控制器的有效性.     

基于干扰观测器的多移动机器人编队鲁棒控制

针对多移动机器人存在模型参数不确定性和外部扰动的编队控制问题,提出了一种多移动机器人编队的鲁棒控制方法。在运动学层面依据领航机器人和跟随机器人位姿的偏差,建立领航机器人和跟随机器人的编队误差动态模型,在此基础上为跟随机器人设计镇定编队误差的辅助速度控制器。以辅助速度控制器的输出作为跟随机器人动力学模型的速度给定信号,并在动力学层面设计基于干扰观测器的自适应滑模控制算法,从而改善普通滑模控制中抖振突出的问题,保证编队控制的稳定性和鲁棒性。对编队控制系统进行仿真验证,结果表明了所提控制方法的有效性。     

火灾预警巡检机器人轨迹跟踪控制

针对如何减小火灾预警巡检机器人在目标轨迹跟踪过程中产生的角度和距离偏航问题,提出一种基于Backstepping的轨迹跟踪快速响应控制算法。首先根据机器人行驶偏差与轮速之间的关系,推导出移动机器人运动学模型,利用Backstepping构造出跟踪控制器,在控制器中引入虚拟反馈函数,调节控制器的跟踪效果;然后借助Lyapunov稳定性理论证明收敛性;最后,借助仿真实验和实物验证算法的有效性。研究结果表明所提出的轨迹跟踪控制方法可以使机器人减少轨迹跟踪过程中的误差,并最终使系统趋于稳定。     

基于复合控制器的两轮机器人平衡控制研究

两轮自平衡移动机器人是一种高阶次、不稳定、非线性的典型控制系统.以其为研究对象,采用Lagrange方程建立其动力学模型,经过线性化处理得到其一定约束条件下的线性化模型.采用线性二次型调节器与PID控制相结合的方法可有效克服线性化过程中约束条件对系统的影响,并且以数字信号处理器芯片TMS320LF2812为控制器核心,实现了两轮机器人较大倾角范围的动态平衡控制.物理实验表明：使用LQR与PID复合控制器对两轮机器人实体控制的有效性.     

基于新型PID神经网络的自适应控制系统研究

提出一种新的PID型神经网络的自适应控制系统,该控制系统采用对角递归神经网络辨识对象的正向模型,采用一种新型神经网络控制器产生控制量,与常规PID控制不同的是,该控制量不再是误差信号的比例、积分和微分量的简单线性组合,而是这些信号的一种非线性组合,从而可以有效地解决常规PID控制器存在的快速性和超调量之间的矛盾.仿真实验表明,这种新型控制系统具有较强的自适应性和鲁棒性.     

基于全局PID模糊滑模算法的机器人跟踪控制仿真

为了解决机器人跟踪控制过程中采用PID控制算法会出现抖动和误差的问题,提出一种机器人全局PID模糊滑模跟踪控制算法.通过将PID滑模控制和模糊控制相结合,设计了全局PID模糊滑模控制;基于模糊规则,对滑模控制增益进行自适应调整,从而消除建模误差和干扰,削弱了控制时产生的抖振、在线调整控制器参数和估计误差,并通过积分来消除外界干扰,因此提高了控制精度.仿真结果表明,与常规的PID算法相比,该方法在处理控制抖动和消除误差和干扰方面具有极高的鲁棒性.     

基于改进人工蜂群优化的精馏过程再沸器控制

该文提出一种基于改进ABC优化微分先行PID控制器的方法,即首先采用跟随蜂阶段基于当前局部最优解搜索策略、采蜜蜂和跟随蜂阶段邻域搜索概率提高传统ABC算法的收敛速度和局部搜索能力,然后将以误差性能指标ITAE为目标函数,运用改进的ABC对已建立的Simulink控制系统模型进行PID控制器参数的优化.仿真结果表明,采用该文方法,可以自动的确定精馏过程再沸器控制中PID控制器最优参数,使整个系统获得较好的控制性能.     

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.     

非完整约束下的轮式移动机器人轨迹跟踪

研究轮式移动机器人运动控制中非完整约束系统的轨迹跟踪性能。从非完整约束定义入手,通过非完整约束系统的判据和特点,推导几类典型的轮式移动机器人的运动学模型。通过一类控制Lyapunov函数来构造系统的控制器。利用Matlab/Simulink建立了非完整约束下的二轮和三轮机器人运动学模型,设计控制器实现机器人对圆形轨迹的跟踪。仿真结果显示:该控制器轨迹跟踪性能为稳态。通过轨迹曲线得到2种机器人的运动特点和相互关系。     

移动机器人PID运动控制器参数的模糊自整定

通过对移动机器人运动学模型进行分析 ,以基于视觉的双轮机器人为实验平台 ,论证了参数模糊自整定的PID控制技术应用于移动机器人运动控制中的可行性 .该方案根据控制要求 ,运用模糊推理技术 ,模仿人工整定控制器参数时的思维方式 ,对控制器参数进行调整 .不仅保证了准确性 ,提高了快速性 ,还增强了自适应能力 .实验证明此方法对移动机器人的运动控制是有效的 .     

基于单目视觉的移动机器人伺服镇定控制

针对轮式移动机器人的单目视觉伺服镇定问题,在深度信息、机器人坐标系与摄像机坐标系间平移参量未知、摄像头光轴具有固定倾角的情况下,建立了移动机器人在摄像机坐标系下的运动模型.针对该模型提出了一种基于平面单应矩阵分解的鲁棒自适应控制方法,保证了误差的全局指数收敛.仿真和实验结果表明:所设计的控制器可以保证移动机器人指数收敛到期望的位姿,同时所设计的鲁棒自适应控制器对参数不确定性具有一定的鲁棒性.     

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...     

基于反步法的机器人鲁棒跟踪控制

针对不确定性机器人的跟踪控制问题,设计出了基于反步法的控制器。该方法首先将机器人动力学模型通过线性反馈得到了两个子系统,然后对每个子系统分别构造李雅普诺夫函数来保证渐近稳定,从而达到了对机器人系统跟踪误差渐近稳定控制的目的.最后以两关节机器人为例进行仿真,仿真结果表明基于反步法的控制器是有效的.     

基于PID控制的跑步机器人控制算法研究与分析

如何提高学生参加长跑锻炼的兴趣,有效提高他们的耐力素质,是体育工作者不断探索的重要问题。本文提出了一种基于PID控制的跑步机器人控制算法。基于关节角度误差参数及运行误差的变化机器人,结合实际运行经验,建立了模糊规则表,PID参数自整定在线仿真。实验结果表明:PID控制方法具有良好的控制效果,能够使跑步机器人平稳地运动,实现对步态跑步机器人的初始控制。