CN113759919B - 一种移动机器人轨迹跟踪方法及系统 - Google Patents

一种移动机器人轨迹跟踪方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113759919B
CN113759919B CN202111061948.4A CN202111061948A CN113759919B CN 113759919 B CN113759919 B CN 113759919B CN 202111061948 A CN202111061948 A CN 202111061948A CN 113759919 B CN113759919 B CN 113759919B
Authority
CN
China
Prior art keywords
angle
fuzzy
track
deviation
pid controller
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202111061948.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113759919A (zh
Inventor
娄兵兵
孙金菊
詹鹏飞
王俊石
王琼
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Qingdao Huasheng Intelligent Equipment Co ltd
Original Assignee
Huasheng Intelligent Automation Equipment Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Huasheng Intelligent Automation Equipment Co ltd filed Critical Huasheng Intelligent Automation Equipment Co ltd
Priority to CN202111061948.4A priority Critical patent/CN113759919B/zh
Publication of CN113759919A publication Critical patent/CN113759919A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113759919B publication Critical patent/CN113759919B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本发明涉及一种移动机器人轨迹跟踪方法及系统。该方法包括以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差为输入，以舵轮角度为输出，构建纯跟踪控制器；根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差和位置偏差变化率，采用模糊控制器以及PID控制器，构建位置模糊PID控制器；根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差和角度偏差变化率，采用模糊控制器和PID控制器，构建角度模糊PID控制器；根据实时获取的移动机器人的运行轨迹和预设轨迹，采用并联的纯跟踪控制器、位置模糊PID控制器和角度模糊PID控制器确定舵轮输出角度；利用舵轮输出角度控制移动机器人。本发明能够提高移动机器人轨迹跟踪的精确度以及鲁棒性。

Description

一种移动机器人轨迹跟踪方法及系统
技术领域
本发明涉及轨迹跟踪领域，特别是涉及一种移动机器人轨迹跟踪方法及系统。
背景技术
移动机器人的应用越来越广泛，其中，自动引导车(Automatic Guided Vehicle，AGV)能够根据非接触式导航信息自动导引，实现货物的搬运，是智能化工厂柔性产线、装备以及仓储的重要设备及技术。
随着智能化工厂改进的发展，对AGV搬运货物的精度要求也越来越高，已经达到毫米级别的要求，这就对AGV的导航及控制提出了更高的要求。现有技术中，多采用PID控制的方法控制AGV跟踪预设轨迹。然而，采用PID控制的方法得到的AGV到达库位点的位置与库位点预设位置、AGV到达库位点时的姿态与预设姿态之间存在较大的偏差。此外，由于AGV的工作环境多变，易受到外界噪声的干扰，采用PID且多台AGV自身的参数也多有不同，基于PID控制方法自身的局限性，该方法无法适用充分满足各种应用场景
现有技术同样有利用反演滑模控制实现跟踪AGV路径(CN201911327666.7)，然而，该方法引入的控制器为非线性控制器，在理论分析中具有鲁棒性较好的特点，但滑模控制中由于控制器的非线性使得系统的控制信号产生高频的斗振，而实际系统中所有的控制器带宽都是有限，无法实现高频的切换，且高频的震动会导致元器件的损坏，降低执行器和AGV的使用寿命。
因此，基于现有技术中的问题，亟需一种新的控制方法以提高移动机器人轨迹跟踪的精确度以及鲁棒性。
发明内容
本发明的目的是提供一种移动机器人轨迹跟踪方法及系统，能够提高移动机器人轨迹跟踪的精确度以及鲁棒性。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种移动机器人轨迹跟踪方法，包括：
实时获取移动机器人的运行轨迹；
以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差为输入，以舵轮角度为输出，构建纯跟踪控制器；
根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率，采用模糊控制器以及PID控制器，构建位置模糊PID控制器；所述位置模糊PID控制器以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率为输入，以第一修正角度为输出；
根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率，采用模糊控制器以及PID控制器，构建角度模糊PID控制器；所述角度模糊PID控制器以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率为输入，以第二修正角度为输出；
根据实时获取的移动机器人的运行轨迹以及预设轨迹，采用并联的所述纯跟踪控制器、所述位置模糊PID控制器以及所述角度模糊PID控制器确定移动机器人的舵轮输出角度；
利用所述舵轮输出角度控制所述移动机器人。
可选地，所述以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差为输入，以舵轮角度为输出，构建纯跟踪控制器，具体包括：
利用公式d(t)＝arctan(2Lsin(a(t))/kvx(t))确定舵轮角度；
其中，d(t)为当前时刻下纯跟踪控制器输出的舵轮角度，k为跟踪系数，通过实验确定，vx(t)为当前时刻下移动机器人的运行速度，L为移动机器人的轴距，即舵轮到旋转中心点的距离，a为当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差。
可选地，所述根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率，采用模糊控制器以及PID控制器，构建位置模糊PID控制器，具体包括：
根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率，采用模糊控制器，确定第一位置模糊量、第二位置模糊量和第三位置模糊量；
根据位置偏差、第一位置模糊量、第二位置模糊量和第三位置模糊量，采用PID控制器，确定第一修正角度。
可选地，所述根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率，采用模糊控制器以及PID控制器，构建角度模糊PID控制器，具体包括：
根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率，采用模糊控制器，确定第一角度模糊量、第二角度模糊量和第三角度模糊量；
根据角度偏差、第一角度模糊量、第二角度模糊量和第三角度模糊量，采用PID控制器，确定第二修正角度。
可选地，所述根据实时获取的移动机器人的运行轨迹以及预设轨迹，采用并联的所述纯跟踪控制器、所述位置模糊PID控制器以及所述角度模糊PID控制器确定移动机器人的舵轮输出角度，具体包括：
实时获取的移动机器人的运行轨迹以及预设轨迹确定当前时刻运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及位置偏差；
根据当前时刻下角度偏差，采用纯跟踪控制器确定舵轮角度；
根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及当前时刻下位置偏差变化率，采用位置模糊PID控制器，确定第一修正角度；
根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及当前时刻下角度偏差变化率，采用角度模糊PID控制器，确定第二修正角度；
利用所述第一修正角度和所述第二修正角度以及修正所述舵轮角度的加和，确定当前时刻下舵轮输出角度。
一种移动机器人轨迹跟踪系统，包括：
运行轨迹获取模块，用于实时获取移动机器人的运行轨迹；
纯跟踪控制器构建模块，用于以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差为输入，以舵轮角度为输出，构建纯跟踪控制器；
位置模糊PID控制器构建模块，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率，采用模糊控制器以及PID控制器，构建位置模糊PID控制器；所述位置模糊PID控制器以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率为输入，以第一修正角度为输出；
角度模糊PID控制器构建模块，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率，采用模糊控制器以及PID控制器，构建角度模糊PID控制器；所述角度模糊PID控制器以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率为输入，以第二修正角度为输出；
舵轮输出角度确定模块，用于根据实时获取的移动机器人的运行轨迹以及预设轨迹，采用并联的所述纯跟踪控制器、所述位置模糊PID控制器以及所述角度模糊PID控制器确定移动机器人的舵轮输出角度；
移动机器人轨迹控制模块，用于利用所述舵轮输出角度控制所述移动机器人。
可选地，所述纯跟踪控制器构建模块具体包括：
舵轮角度确定单元，用于利用公式d(t)＝arctan(2Lsin(a(t))/kvx(t))确定舵轮角度；
其中，d(t)为当前时刻下纯跟踪控制器输出的舵轮角度，k为跟踪系数，通过实验确定，vx(t)为当前时刻下移动机器人的运行速度，L为移动机器人的轴距，即舵轮到旋转中心点的距离，a为当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差。
可选地，所述位置模糊PID控制器构建模块具体包括：
位置模糊量确定单元，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率，采用模糊控制器，确定第一位置模糊量、第二位置模糊量和第三位置模糊量；
第一修正角度确定单元，用于根据位置偏差、第一位置模糊量、第二位置模糊量和第三位置模糊量，采用PID控制器，确定第一修正角度。
可选地，所述角度模糊PID控制器构建模块具体包括：
角度模糊量确定单元，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率，采用模糊控制器，确定第一角度模糊量、第二角度模糊量和第三角度模糊量；
第二修正角度确定单元，用于根据角度偏差、第一角度模糊量、第二角度模糊量和第三角度模糊量，采用PID控制器，确定第二修正角度。
可选地，所述舵轮输出角度确定模块具体包括：
运行数据获取单元，用于实时获取的移动机器人的运行轨迹以及预设轨迹确定当前时刻运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及位置偏差；
纯跟踪控制器控制单元，用于根据当前时刻下角度偏差，采用纯跟踪控制器确定舵轮角度；
位置模糊PID控制器控制单元，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及当前时刻下位置偏差变化率，采用位置模糊PID控制器，确定第一修正角度；
角度模糊PID控制器控制单元，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及当前时刻下角度偏差变化率，采用角度模糊PID控制器，确定第二修正角度；
舵轮输出角度确定单元，用于利用所述第一修正角度和所述第二修正角度以及修正所述舵轮角度的加和，确定当前时刻下舵轮输出角度。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明所提供的一种移动机器人轨迹跟踪方法及系统，通过根据实时获取的移动机器人的运行轨迹以及预设轨迹，采用并联的所述纯跟踪控制器、所述位置模糊PID控制器以及所述角度模糊PID控制器确定移动机器人的舵轮输出角度，多个控制器同时进行，节省了运算时间，并且舵轮输出角度通过加和得到，移动机器人的执行机构无需进行更加复杂的运算，从而有效提高了移动机器人轨迹跟踪效率。进一步地，移动机器人的运行误差通过多个控制器进行修正，进而提高了移动机器人的轨迹跟踪精度，提高了移动机器人的工作性能。通过引入并联的控制器方法，控制器同时运行，提高了移动机器人的跟踪误差的收敛速度，保证移动机器人能够迅速跟踪至轨迹。通过引入模糊PID控制器，能够自适应调整移动机器人的位置PID控制器和角度PID控制器的参数，进一步缩短了移动机器人的误差的收敛时间，同时提高了控制系统的稳定性和鲁棒性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所提供的一种移动机器人轨迹跟踪方法流程示意图；
图2为本发明所提供的一种移动机器人轨迹跟踪方法原理示意图；
图3为纯跟踪控制器几何学示意图；
图4为模糊PID控制器的控制系统框图；
图5为模糊PID控制器的工作流程图；
图6为本发明所提供的实施例中本方法和现有技术中AGV运行200次获取数据的角度误差；
图7为本发明所提供的实施例中本方法和现有技术中AGV运行200次获取数据的位置误差；
图8为本发明所提供的一种移动机器人轨迹跟踪系统结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种移动机器人轨迹跟踪方法及系统，能够提高移动机器人轨迹跟踪的精确度以及鲁棒性。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明所提供的一种移动机器人轨迹跟踪方法流程示意图，图2为本发明所提供的一种移动机器人轨迹跟踪方法原理示意图，如图1和图2所示，本发明所提供的一种移动机器人轨迹跟踪方法，包括：
如图2所示，输入量为当前时刻下AGV的预设轨迹上AGV的位置，包括三个变量(xr，yr，θr)，其中，(xr，yr)为预设位置坐标，θr为预设的AGV在当前位置下的偏航角。输出量为当前时刻下AGV的实际坐标，包括三个变量(xp，yp，θp)，其中，(xp，yp)为AGV当前的实际位置的坐标，θp为AGV在当前位置下的实际的偏航角。
S101，实时获取移动机器人的运行轨迹；
作为一个具体的实施例，在AGV运行的过程中，实时采集AGV的运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差与位置偏差；实时采集位置偏差的变化率和角度偏差的变化率(相邻两个采样时间内t时刻和t-1时刻AGV的位置偏差的差值和角度偏差的差值)。
S102，以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差为输入，以舵轮角度为输出，构建纯跟踪控制器；
如图3所示，路径l为AGV的预设行走轨迹，点G为当前时刻下AGV的预设位置，点P为当前AGV的实际位置(AGV的旋转中心点，P点为观测对象)，点D为AGV的舵轮的点(D点为被控对象)，长度L为AGV的轴距(舵轮到旋转中心点的距离)。
S102具体包括：
利用公式d(t)＝arctan(2Lsin(a(t))/kvx(t))确定舵轮角度；
其中，d(t)为当前时刻下纯跟踪控制器输出的舵轮角度，k为跟踪系数，通过实验确定，vx(t)为当前时刻下移动机器人的运行速度，L为移动机器人的轴距，即舵轮到旋转中心点的距离，a为当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差。
S103，根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率，采用模糊控制器以及PID控制器，构建位置模糊PID控制器；所述位置模糊PID控制器以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率为输入，以第一修正角度为输出；
S103具体包括：
根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率，采用模糊控制器，确定第一位置模糊量、第二位置模糊量和第三位置模糊量；
根据位置偏差、第一位置模糊量、第二位置模糊量和第三位置模糊量，采用PID控制器，确定第一修正角度。
S104，根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率，采用模糊控制器以及PID控制器，构建角度模糊PID控制器；所述角度模糊PID控制器以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率为输入，以第二修正角度为输出；
S104具体包括：
根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率，采用模糊控制器，确定第一角度模糊量、第二角度模糊量和第三角度模糊量；
根据角度偏差、第一角度模糊量、第二角度模糊量和第三角度模糊量，采用PID控制器，确定第二修正角度。
模糊PID控制器的控制系统框图如图的4所示，模糊PID控制器的工作流程图如图5所示，模糊PID控制器包括位置模糊PID控制器和角度模糊PID控制器。
其中，位置模糊PID控制器包括位置模糊控制器和位置PID控制器，位置模糊控制器有两个输入量，三个输出量，其中一个输入量为位置误差，另一个为位置误差的变化率(实际应用中为相邻两个采样时间内(t和t-1时刻)两个位置误差之间的差值)，输出为第一模糊量ΔKp1、第二模糊量ΔKi1和第三模糊量ΔKd1；位置PID控制器包括四个输入量，其中，一个输入量为位置偏差，另外三个输入量分别为位置模糊控制器输入第一模糊量ΔKp1、第二模糊量ΔKi1和第三模糊量ΔKd1，输出量为位置模糊PID控制器输出舵轮的第一修正角度。
角度模糊PID控制器包括角度模糊控制器和角度PID控制器，其中，角度模糊控制器有两个输入量，三个输出量，其中一个输入量为角度误差，另一个输入量为角度误差变化率(实际应用中为相邻两个采样时间内t和t-1时刻两个角度误差之间的差值)，输出为第一模糊量ΔKp2、第二模糊量ΔKi2和第三模糊量ΔKd2；角度PID控制器包括四个输入量，其中，一个输入量为角度偏差，另外三个输入量分别为角度模糊控制器输入第一模糊量ΔKp2、第二模糊量ΔKi2和第三模糊量ΔKd2，输出量为角度模糊PID控制器输出舵轮的第二修正角度。对第一修正角度和第二修正角度进行加和，可得输出舵轮的修正角度。最后初始化位置PID控制器和角度PID控制器中Kp10、Ki10、Ki10、Kp20、Ki20和Kd20。
模糊控制器的工作过程如下：
S1：确定输入隶属度函数。
其中，E和EC的输入量的输入隶属度函数，其中，输入量的模糊论域均为[-3，3]，共包括七个模糊子集NB[-3-3-2]、NM[-3-2-1]、NS[-2-10]、ZO[-101]、PS[012]、PM[123]、PB[233]。
确定位置偏差ed和相邻两个采样周期内位置偏差的变化ded的基本论域[-x1 x1]和[-x2 x2](实际测得的值)，确定ed→E，ded→EC的量化因子分别为x1/3和x2/3。(作为优选，x1＝0.1～0.01，x2＝0.01～0.0001)
S2：根据基本论域的ed和ded量化到E和EC后的值，并求出两个输入量在每个模糊子集中的隶属度。
S3：设置输出隶属度函数，即ΔKp、ΔKi、ΔKd的输出隶属度函数，且输出量的模糊论域均为[-3，3]，共包括七个模糊子集NB[-3-3-2]、NM[-3-2-1]、NS[-2-10]、ZO[-101]、PS[012]、PM[123]、PB[233]。
S4：设置模糊规则表，计算输出值在每个模糊子集中的隶属度。
S5：对输出值解模糊；
解除模糊公式：
上式中：μAi为输入量e在各个模糊区域间内的隶属度，μBi为输入量ec在各个模糊区间内的隶属度，zi平为模糊规则表中的取值。
S5：确定输出量量化因子，将求取得到模糊论域中的y量化到输出量的基本论域中。在位置模糊控制器中，输出量ΔKp的量化因子为10～100，ΔKi的量化因子为1～100，ΔKd的量化因子为1～100。
作为优选的实施方式，Kp10＝10～300，Kp20＝1～100；Ki10＝0～100，Ki20＝0～100；Kd10＝0～100，Kd20＝0～100。
S105，根据实时获取的移动机器人的运行轨迹以及预设轨迹，采用并联的所述纯跟踪控制器、所述位置模糊PID控制器以及所述角度模糊PID控制器确定移动机器人的舵轮输出角度；
S105具体包括：
实时获取的移动机器人的运行轨迹以及预设轨迹确定当前时刻运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及位置偏差；
根据当前时刻下角度偏差，采用纯跟踪控制器确定舵轮角度；
根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及当前时刻下位置偏差变化率，采用位置模糊PID控制器，确定第一修正角度；
根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及当前时刻下角度偏差变化率，采用角度模糊PID控制器，确定第二修正角度；
利用所述第一修正角度和所述第二修正角度以及修正所述舵轮角度的加和，确定当前时刻下舵轮输出角度。
S106，利用所述舵轮输出角度控制所述移动机器人。
图6和图7分别为AGV的运行200次获取数据，其中，图6左侧为本发明中测得的角度误差，右侧为现有技术中角度误差的测量值，图7左侧为本发明中测得的位置误差，右侧为现有技术中位置误差的测量值。箱体图中各线从上到下依次为的上边缘、九十分位数、中位数、十分位数和下边缘，其中，上边缘为大于上四分位(75分位)1.5倍四分位差(75％分位-25％分位)，下边缘的为小于下四分位(25分位)1.5倍四分位差的值。
显然，左侧箱体图中各线的值均小于右侧箱体图中的值，说明本发明能够给AGV的跟踪系统能过有效降低AGV的角度跟踪误差。此外，10％-90％的值所在的箱体的高度小于右侧箱体图，说明本发明提供的跟踪方法得到的误差值更为集中，车辆的行驶更加稳定。此外，左侧箱体图相较于右侧箱体图，异常值的数量显著减小，说明本发明提供的AGV的跟踪控制方法能够较好的提高AGV跟踪系统的鲁棒性。
图8为本发明所提供的一种移动机器人轨迹跟踪系统结构示意图，如图8所示，本发明所提供的一种移动机器人轨迹跟踪系统，包括：
运行轨迹获取模块801，用于实时获取移动机器人的运行轨迹；
纯跟踪控制器构建模块802，用于以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差为输入，以舵轮角度为输出，构建纯跟踪控制器；
位置模糊PID控制器构建模块803，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率，采用模糊控制器以及PID控制器，构建位置模糊PID控制器；所述位置模糊PID控制器以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率为输入，以第一修正角度为输出；
角度模糊PID控制器构建模块804，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率，采用模糊控制器以及PID控制器，构建角度模糊PID控制器；所述角度模糊PID控制器以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率为输入，以第二修正角度为输出；
舵轮输出角度确定模块805，用于根据实时获取的移动机器人的运行轨迹以及预设轨迹，采用并联的所述纯跟踪控制器、所述位置模糊PID控制器以及所述角度模糊PID控制器确定移动机器人的舵轮输出角度；
移动机器人轨迹控制模块806，用于利用所述舵轮输出角度控制所述移动机器人。
所述纯跟踪控制器构建模块802具体包括：
舵轮角度确定单元，用于利用公式d(t)＝arctan(2Lsin(a(t))/kvx(t))确定舵轮角度；
其中，d(t)为当前时刻下纯跟踪控制器输出的舵轮角度，k为跟踪系数，通过实验确定，vx(t)为当前时刻下移动机器人的运行速度，L为移动机器人的轴距，即舵轮到旋转中心点的距离，a为当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差。
所述位置模糊PID控制器构建模块803具体包括：
位置模糊量确定单元，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率，采用模糊控制器，确定第一位置模糊量、第二位置模糊量和第三位置模糊量；
第一修正角度确定单元，用于根据位置偏差、第一位置模糊量、第二位置模糊量和第三位置模糊量，采用PID控制器，确定第一修正角度。
所述角度模糊PID控制器构建模块804具体包括：
角度模糊量确定单元，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率，采用模糊控制器，确定第一角度模糊量、第二角度模糊量和第三角度模糊量；
第二修正角度确定单元，用于根据角度偏差、第一角度模糊量、第二角度模糊量和第三角度模糊量，采用PID控制器，确定第二修正角度。
所述舵轮输出角度确定模块805具体包括：
运行数据获取单元，用于实时获取的移动机器人的运行轨迹以及预设轨迹确定当前时刻运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及位置偏差；
纯跟踪控制器控制单元，用于根据当前时刻下角度偏差，采用纯跟踪控制器确定舵轮角度；
位置模糊PID控制器控制单元，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及当前时刻下位置偏差变化率，采用位置模糊PID控制器，确定第一修正角度；
角度模糊PID控制器控制单元，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及当前时刻下角度偏差变化率，采用角度模糊PID控制器，确定第二修正角度；
舵轮输出角度确定单元，用于利用所述第一修正角度和所述第二修正角度以及修正所述舵轮角度的加和，确定当前时刻下舵轮输出角度。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种移动机器人轨迹跟踪方法，其特征在于，包括：
实时获取移动机器人的运行轨迹；
以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差为输入，以舵轮角度为输出，构建纯跟踪控制器；
根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率，采用模糊控制器以及PID控制器，构建位置模糊PID控制器；所述位置模糊PID控制器以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率为输入，以第一修正角度为输出；
根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率，采用模糊控制器以及PID控制器，构建角度模糊PID控制器；所述角度模糊PID控制器以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率为输入，以第二修正角度为输出；
根据实时获取的移动机器人的运行轨迹以及预设轨迹，采用并联的所述纯跟踪控制器、所述位置模糊PID控制器以及所述角度模糊PID控制器确定移动机器人的舵轮输出角度；
利用所述舵轮输出角度控制所述移动机器人；
所述以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差为输入，以舵轮角度为输出，构建纯跟踪控制器，具体包括：
利用公式d(t)＝arctan(2Lsin(a(t))/kvx(t))确定舵轮角度；
其中，d(t)为当前时刻下纯跟踪控制器输出的舵轮角度，k为跟踪系数，通过实验确定，vx(t)为当前时刻下移动机器人的运行速度，L为移动机器人的轴距，即舵轮到旋转中心点的距离，a为当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差。
2.根据权利要求1所述的一种移动机器人轨迹跟踪方法，其特征在于，所述根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率，采用模糊控制器以及PID控制器，构建位置模糊PID控制器，具体包括：
根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率，采用模糊控制器，确定第一位置模糊量、第二位置模糊量和第三位置模糊量；
根据位置偏差、第一位置模糊量、第二位置模糊量和第三位置模糊量，采用PID控制器，确定第一修正角度。
3.根据权利要求1所述的一种移动机器人轨迹跟踪方法，其特征在于，所述根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率，采用模糊控制器以及PID控制器，构建角度模糊PID控制器，具体包括：
根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率，采用模糊控制器，确定第一角度模糊量、第二角度模糊量和第三角度模糊量；
根据角度偏差、第一角度模糊量、第二角度模糊量和第三角度模糊量，采用PID控制器，确定第二修正角度。
4.根据权利要求1所述的一种移动机器人轨迹跟踪方法，其特征在于，所述根据实时获取的移动机器人的运行轨迹以及预设轨迹，采用并联的所述纯跟踪控制器、所述位置模糊PID控制器以及所述角度模糊PID控制器确定移动机器人的舵轮输出角度，具体包括：
实时获取的移动机器人的运行轨迹以及预设轨迹确定当前时刻运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及位置偏差；
根据当前时刻下角度偏差，采用纯跟踪控制器确定舵轮角度；
根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及当前时刻下位置偏差变化率，采用位置模糊PID控制器，确定第一修正角度；
根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及当前时刻下角度偏差变化率，采用角度模糊PID控制器，确定第二修正角度；
利用所述第一修正角度和所述第二修正角度以及修正所述舵轮角度的加和，确定当前时刻下舵轮输出角度。
5.一种移动机器人轨迹跟踪系统，其特征在于，包括：
运行轨迹获取模块，用于实时获取移动机器人的运行轨迹；
纯跟踪控制器构建模块，用于以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差为输入，以舵轮角度为输出，构建纯跟踪控制器；
位置模糊PID控制器构建模块，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率，采用模糊控制器以及PID控制器，构建位置模糊PID控制器；所述位置模糊PID控制器以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率为输入，以第一修正角度为输出；
角度模糊PID控制器构建模块，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率，采用模糊控制器以及PID控制器，构建角度模糊PID控制器；所述角度模糊PID控制器以当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率为输入，以第二修正角度为输出；
舵轮输出角度确定模块，用于根据实时获取的移动机器人的运行轨迹以及预设轨迹，采用并联的所述纯跟踪控制器、所述位置模糊PID控制器以及所述角度模糊PID控制器确定移动机器人的舵轮输出角度；
移动机器人轨迹控制模块，用于利用所述舵轮输出角度控制所述移动机器人；
所述纯跟踪控制器构建模块具体包括：
舵轮角度确定单元，用于利用公式d(t)＝arctan(2Lsin(a(t))/kvx(t))确定舵轮角度；
其中，d(t)为当前时刻下纯跟踪控制器输出的舵轮角度，k为跟踪系数，通过实验确定，vx(t)为当前时刻下移动机器人的运行速度，L为移动机器人的轴距，即舵轮到旋转中心点的距离，a为当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差。
6.根据权利要求5所述的一种移动机器人轨迹跟踪系统，其特征在于，所述位置模糊PID控制器构建模块具体包括：
位置模糊量确定单元，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及位置偏差变化率，采用模糊控制器，确定第一位置模糊量、第二位置模糊量和第三位置模糊量；
第一修正角度确定单元，用于根据位置偏差、第一位置模糊量、第二位置模糊量和第三位置模糊量，采用PID控制器，确定第一修正角度。
7.根据权利要求5所述的一种移动机器人轨迹跟踪系统，其特征在于，所述角度模糊PID控制器构建模块具体包括：
角度模糊量确定单元，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及角度偏差变化率，采用模糊控制器，确定第一角度模糊量、第二角度模糊量和第三角度模糊量；
第二修正角度确定单元，用于根据角度偏差、第一角度模糊量、第二角度模糊量和第三角度模糊量，采用PID控制器，确定第二修正角度。
8.根据权利要求5所述的一种移动机器人轨迹跟踪系统，其特征在于，所述舵轮输出角度确定模块具体包括：
运行数据获取单元，用于实时获取的移动机器人的运行轨迹以及预设轨迹确定当前时刻运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及位置偏差；
纯跟踪控制器控制单元，用于根据当前时刻下角度偏差，采用纯跟踪控制器确定舵轮角度；
位置模糊PID控制器控制单元，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的位置偏差以及当前时刻下位置偏差变化率，采用位置模糊PID控制器，确定第一修正角度；
角度模糊PID控制器控制单元，用于根据当前时刻下运行轨迹与预设轨迹之间的角度偏差以及当前时刻下角度偏差变化率，采用角度模糊PID控制器，确定第二修正角度；
舵轮输出角度确定单元，用于利用所述第一修正角度和所述第二修正角度以及修正所述舵轮角度的加和，确定当前时刻下舵轮输出角度。
CN202111061948.4A 2021-09-10 2021-09-10 一种移动机器人轨迹跟踪方法及系统 Active CN113759919B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111061948.4A CN113759919B (zh) 2021-09-10 2021-09-10 一种移动机器人轨迹跟踪方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111061948.4A CN113759919B (zh) 2021-09-10 2021-09-10 一种移动机器人轨迹跟踪方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113759919A CN113759919A (zh) 2021-12-07
CN113759919B true CN113759919B (zh) 2024-03-15

Family

ID=78794919

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111061948.4A Active CN113759919B (zh) 2021-09-10 2021-09-10 一种移动机器人轨迹跟踪方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113759919B (zh)

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109656250A (zh) * 2018-12-26 2019-04-19 芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司 一种激光叉车的路径跟踪方法
CN109683616A (zh) * 2018-12-26 2019-04-26 芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司 一种单舵轮后置驱动移动平台的直线路径引导方法
CN110262517A (zh) * 2019-07-18 2019-09-20 石家庄辰宙智能装备有限公司 Agv系统的轨迹跟踪控制方法
CN110989526A (zh) * 2019-12-10 2020-04-10 南京航空航天大学 一种双agv协同运载控制系统及方法
CN111273551A (zh) * 2020-03-12 2020-06-12 山东大学 双舵轮自动导引车轨迹追踪控制方法及系统
CN111497637A (zh) * 2020-05-29 2020-08-07 浙江同筑科技有限公司 一种四舵轮agv的运动控制方法
CN111522337A (zh) * 2020-04-03 2020-08-11 浙江工业大学 一种基于模糊控制的多驱动轮agv导航方法
CN111625004A (zh) * 2020-06-10 2020-09-04 华晟（青岛）智能装备科技有限公司 一种agv舵轮零偏自动校准方法及系统
CN112180925A (zh) * 2020-09-28 2021-01-05 广东嘉腾机器人自动化有限公司 Agv轨迹跟随方法、装置及处理设备
CN112462760A (zh) * 2020-11-12 2021-03-09 北京星航机电装备有限公司 一种双舵轮agv路径跟踪方法
CN113093722A (zh) * 2021-02-20 2021-07-09 意欧斯物流科技(上海)有限公司 一种agv智能路径规划及模糊控制方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109656250A (zh) * 2018-12-26 2019-04-19 芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司 一种激光叉车的路径跟踪方法
CN109683616A (zh) * 2018-12-26 2019-04-26 芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司 一种单舵轮后置驱动移动平台的直线路径引导方法
CN110262517A (zh) * 2019-07-18 2019-09-20 石家庄辰宙智能装备有限公司 Agv系统的轨迹跟踪控制方法
CN110989526A (zh) * 2019-12-10 2020-04-10 南京航空航天大学 一种双agv协同运载控制系统及方法
CN111273551A (zh) * 2020-03-12 2020-06-12 山东大学 双舵轮自动导引车轨迹追踪控制方法及系统
CN111522337A (zh) * 2020-04-03 2020-08-11 浙江工业大学 一种基于模糊控制的多驱动轮agv导航方法
CN111497637A (zh) * 2020-05-29 2020-08-07 浙江同筑科技有限公司 一种四舵轮agv的运动控制方法
CN111625004A (zh) * 2020-06-10 2020-09-04 华晟（青岛）智能装备科技有限公司 一种agv舵轮零偏自动校准方法及系统
CN112180925A (zh) * 2020-09-28 2021-01-05 广东嘉腾机器人自动化有限公司 Agv轨迹跟随方法、装置及处理设备
CN112462760A (zh) * 2020-11-12 2021-03-09 北京星航机电装备有限公司 一种双舵轮agv路径跟踪方法
CN113093722A (zh) * 2021-02-20 2021-07-09 意欧斯物流科技(上海)有限公司 一种agv智能路径规划及模糊控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113759919A (zh) 2021-12-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111273551B (zh) 双舵轮自动导引车轨迹追踪控制方法及系统
Wang et al. AGV navigation analysis based on multi-sensor data fusion
CN111039231B (zh) 智能叉车转弯路径规划方法
CN111610523B (zh) 一种轮式移动机器人的参数校正方法
Song et al. A vehicle trajectory tracking method with a time-varying model based on the model predictive control
CN104597905A (zh) 磁导航agv的路径跟踪方法
CN111308884A (zh) 一种全向移动agv多舵轮协同控制方法
CN116026368B (zh) 移动机器人的参数联合标定方法及系统、设备、存储介质
Liu et al. Trajectory tracking control of agricultural vehicles based on disturbance test
Lu et al. Adaptive backstepping control of tracked robot running trajectory based on real-time slip parameter estimation
CN113759919B (zh) 一种移动机器人轨迹跟踪方法及系统
CN106909160B (zh) 一种基于双闭环pid控制的sd型agv倒车姿态角控制装置
Xue et al. Sliding mode variable structure based path following control of agricultural robots with differential drive
Zhou et al. Modeling and simulation research of heavy-duty AGV tracking control system based on magnetic navigation
CN117930661A (zh) 差速agv控制方法、装置、小车及可读存储介质
Schafle et al. A hybrid systems approach with input-output linearization for automotive parking control of a nonholonomic mobile robot
CN209833810U (zh) 基于rtk的六履带车辆自适应行走系统
AU2021103697A4 (en) Automatic Navigation Operation Controller of High-clearance Sprayer
CN114625113A (zh) 一种agv舵轮自动标定方法、控制系统及存储介质
Geng et al. Design and experiment of magnetic navigation control system based on fuzzy PID strategy
Hu et al. Trajectory Tracking Control of Parking Automated Guided Vehicles using Nonlinear Disturbance Observer-based Sliding Mode
Shi et al. Experiment study of multi-step predictive control in AGV path tracking
CN117824627B (zh) 一种基于粒子滤波的差速机器人地磁辅助定位系统
CN117415858B (zh) 单舵轮移动机器人舵角补偿标定方法及系统、存储介质
CN116729361B (zh) 一种车辆横向控制方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP03 Change of name, title or address

Address after: 266000 C1 / F, Zone C, Qingdao Industrial Technology Research Institute, 17 Songyuan Road, high tech Zone, Qingdao, Shandong Province

Patentee after: Qingdao Huasheng Intelligent Equipment Co.,Ltd.

Country or region after: China

Address before: 266000 C1 / F, Zone C, Qingdao Industrial Technology Research Institute, 17 Songyuan Road, high tech Zone, Qingdao, Shandong Province

Patentee before: Huasheng intelligent automation equipment Co.,Ltd.

Country or region before: China

CP03 Change of name, title or address