WO2020094056A1 - 基于b样条曲线的agv运动控制方法 - Google Patents

基于b样条曲线的agv运动控制方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2020094056A1
WO2020094056A1 PCT/CN2019/115984 CN2019115984W WO2020094056A1 WO 2020094056 A1 WO2020094056 A1 WO 2020094056A1 CN 2019115984 W CN2019115984 W CN 2019115984W WO 2020094056 A1 WO2020094056 A1 WO 2020094056A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
agv
spline
point
spline curve
control
Prior art date
Application number
PCT/CN2019/115984
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
刘胜明
司秀芬
甄武斌
郑国民
Original Assignee
苏州艾吉威机器人有限公司
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 苏州艾吉威机器人有限公司 filed Critical 苏州艾吉威机器人有限公司
Publication of WO2020094056A1 publication Critical patent/WO2020094056A1/zh

Links

Images

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
    • G05D1/0223—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving speed control of the vehicle
    • 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

Definitions

  • This application relates to the field of AGV navigation, for example, to an AGV motion control method based on a B-spline curve.
  • NURBS non-uniform rational B-splines
  • Rational B-Splines NURBS non-uniform Rational B-Splines
  • This application proposes an AGV motion control method based on a B-spline curve. Its algorithm is simple and the curve fitting effect is good.
  • the technical solution adopted in this application is an AGV motion control method based on B-spline curve, including the following steps:
  • the B-spline parameter equation is calculated from the control point, and the B-spline is a third-order B-spline;
  • the adaptive parameter update algorithm is used to update the parameters to obtain a reference point that changes in real time
  • the PID control method is adopted to eliminate the pose error and control the AGV to move according to the desired path.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of an AGV motion control method based on a B-spline curve provided by an embodiment of the present application.
  • an application of an AGV motion control method based on a B-spline curve includes the following steps:
  • the B-spline parameter equation is calculated from the control point, and the B-spline is a third-order B-spline;
  • the adaptive parameter update algorithm is used to update the parameters to obtain a reference point that changes in real time
  • the PID control method is adopted to eliminate the pose error and control the AGV to move according to the desired path.
  • control point selection first select the current position point of the AGV as the first control point, that is, the starting point of the forward or backward path; then select a point near the starting point in the current forward or backward direction of the AGV as the second control point ; Secondly, combined with the angle bisector of the AGV's current forward or backward direction and the original target point's required direction, select a point at a certain distance from the AGV as the penultimate first control point, the end point; Select a point near the end point and near the start point as the penultimate control point; finally, select the middle point between the second control point and the penultimate control point as the new control point, or select this as required
  • the other points between the two points are used as new control points.
  • step (8) considering that there is a response delay in the actual process, Kalman filtering is applied to predict the pose of the next cycle with the current pose of the AGV.
  • the pose error includes position error and pose error.
  • the actual pose is obtained by using a navigation laser scanning sensor to establish a Cartesian global coordinate system, and then calculating the current position of the AGV according to the body size parameters Global coordinates, and take the current position of the AGV's motion center as the current position of the AGV; and monitor the ⁇ and vf of the steering wheel of the AGV in real time through the incremental encoder and angle encoder as the current attitude of the AGV.
  • the position information of the AGV at different moments is estimated by the Kalman filter algorithm; the match between the theoretical value of the new interest variance and the actual measured value during the Kalman filter process is established Degree variable, when the matching degree deviates from 1, by generating an adaptive adjustment factor, the matching degree variable is calibrated to ensure the accurate estimation of the position and velocity of the AGV by the Kalman filter algorithm.
  • Step D Take the next 4 control points in order to calculate the next B-spline curve, and repeat the process of step 3 until all B-spline curve segments between the sampling points have been calculated;
  • Step E For the case where the total number of sampling points is not a multiple of 4, that is, the control points of the last B-spline curve may not be enough, you can move to the control points of the previous B-spline curve to supplement;
  • Step F Combining the expressions of all B-spline curve segments, you can obtain a continuous and smooth B-spline curve, which will have a good fit with the actual positioning terminal running trajectory.
  • the control point of the current position is adjusted by a forward step when the first position of the barrier-free zone; at least part of the control point of the current position is combined with the backward and forward steps when the second position of the obstacle zone Perform posture adjustment, wherein the first position includes a target position, a temporary obstacle or a corner position.
  • a B-spline curve is used to fit its driving trajectory.
  • the B-spline curve is a special form of polynomial curve.
  • the fitting of the vehicle trajectory through the curve has a better smoothness, which is more in line with the movement trajectory of the vehicle in the driving state.
  • the B-spline curve has good local properties, in the process of fitting the vehicle trajectory, even if the individual sampling error is large, the impact on the fitting curve is only partial and will not affect the whole. That is to say, the fitting process using B-spline curve has good statistical characteristics and filtering effect.
  • a B-spline curve is used to fit its driving trajectory.
  • the B-spline curve is a special form of polynomial curve.
  • the fitting of the AGV driving trajectory through the curve has a better smoothness, which is more in line with the AGV moving trajectory under the driving state.
  • the third-order B-spline algorithm is used.
  • the third-order B-spline algorithm has the characteristics of continuous second-order derivatives at the nodes of the line segment, which is in good agreement with the actual vehicle trajectory and has a small amount of calculation. It is suitable for AGV applications.
  • the vehicle speed v is adjusted according to the curvature of the AGV travel, and the angular rate w is adjusted according to the car's speed v; considering the actual response time delay, Kalman filtering is applied to predict the AGV's current pose The pose for the next few cycles. In order to achieve a better fit with the actual vehicle trajectory, the fitted curve has a good smoothing effect.
  • This application is based on the AGV motion control method of the B-spline curve, which makes the AGV driving path smoother; the AGV steering wheel swing angle is uniform, and the AGV motion is more stable.
  • the 3rd-order B-spline curve is more in line with the actual application scenario of the vehicle trajectory in terms of curve matching and smoothness, and can be unified planning for straight lines and curves, expressed by the same form of parameter equations; the second derivative is continuous ; With local characteristics, easy to control, easy to modify the path.
  • the application of the present invention combines the curvature and the posture of the next few cycles according to the current posture, so the degree of coincidence with the actual trajectory is high, and the generated B-spline curve can be adjusted to a certain extent, which has better flexibility in the project It can adapt to applications in more environments.
  • other position adjustments are made during the advancement step during the travel process, and there is no need to stop or retreat.
  • the combination of the retraction step and the advancement step is required Make adjustments.

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)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

一种基于B样条曲线的AGV运动控制方法，包括如下步骤：(1)根据实际需求，规划AGV必须经过的行止站点；(2)通过行止站点反解控制点；(3)由控制点计算得到B样条参数方程，B样条为三阶B样条；(4)用B样条参数方程表示AGV的行驶路径；(5)采用自适应参数更新算法，进行参数更新，得到实时变化的参考点；(6)结合AGV的实际位姿与期望位姿的误差，得到位姿误差；(7)考虑到实际的AGV的转动惯量，根据AGV行进路径的曲率调节车速v，并根据小车的车速调节角速率ω；(8)采用PID控制方法，消除位姿误差，控制AGV按期望路径运动。

Description

基于B样条曲线的AGV运动控制方法
本公开要求在2018年11月06日提交中国专利局、申请号为201811310829.6的中国专利申请的优先权，以上申请的全部内容通过引用结合在本公开中。
技术领域
本申请涉及AGV导航领域，例如涉及一种基于B样条曲线的AGV运动控制方法。
背景技术
AGV(自动导向小车)运行过程中，由于一些系统固有的误差，如两驱动点解同步性不好，两驱动轮直径差异、减速器传动效果的差异及一些非系统误差，如车轮与地面发生滑动、装载货物重心偏移产生的惯性负载等情况的存在，即使小车最初运行时没有偏移，这些误差也会随着运行时间的增加而累积，导致小车发生偏移，所以，如何发现并纠正偏移是小车控制系统的首要任务。目前相关技术中有尝试采用NURBS非均匀有理B样条(Non-Uniform Rational B-Splines)建模的方法对AGV进行控制。NURBS是一种优秀的建模方式，具体解释是：Non-Uniform(非均匀性)：是指一个控制顶点的影响力的范围能够改变。Rational(有理)：是指每个NURBS物体都可以用有理多项式形式表达式来定义。B-Spline(B样条)：是指用路线来构建一条曲线，在一个或更多的点之间以内插值替换的。但是这只是一种理论仿真，将其直接应用于AGV的运动控制时，会出现一些AGV运动不够平稳、路径不够光滑等问题，所以需要作出改进。
发明内容
本申请提出一种基于B样条曲线的AGV运动控制方法，其算法简单且曲线拟合效果好。
本申请采用的技术方案为，一种基于B样条曲线的AGV运动控制方法，包括如下步骤：
(1)根据实际需求，规划AGV必须经过的行止站点；
(2)通过所述行止站点反解控制点；
(3)由所述控制点计算得到B样条参数方程,所述B样条为三阶B样条；
(4)用所述B样条参数方程表示AGV的行驶路径；
(5)采用自适应参数更新算法，进行参数更新，得到实时变化的参考点；
(6)结合AGV的实际位姿与期望位姿的误差，得到位姿误差；
(7)考虑到实际的AGV的转动惯量，根据AGV行进路径的曲率调节车速v，并根据小车的车速调节角速率ω；
(8)采用PID控制方法，消除位姿误差，控制AGV按期望路径运动。
附图说明
图1为本申请一实施例提供的基于B样条曲线的AGV运动控制方法的原理图。
具体实施方式
现结合附图和具体实施例对本申请进一步说明。
如图1所示，本申请一种基于B样条曲线的AGV运动控制方法，包括如下步骤：
(1)根据实际需求，规划AGV必须经过的行止站点；
(2)通过所述行止站点反解控制点；
(3)由所述控制点计算得到B样条参数方程,所述B样条为三阶B样条；
(4)用所述B样条参数方程表示AGV的行驶路径；
(5)采用自适应参数更新算法，进行参数更新，得到实时变化的参考点；
(6)结合AGV的实际位姿与期望位姿的误差，得到位姿误差；
(7)考虑到实际的AGV的转动惯量，根据AGV行进路径的曲率调节车速v，并根据小车的车速调节角速率ω；
(8)采用PID控制方法，消除位姿误差，控制AGV按期望路径运动。
本方法，控制点选择：首先选取AGV当前位置点作为第一个控制点，即前进或后退路径起始点；再于AGV当前前进或后退方向上选取一个靠近起始点的点作为第二个控制点；其次，再结合AGV当前前进或后退方向与原目标点要求方向夹角的角平分线上，距离AGV一定距离处选取一点作为倒数第一个控制点， 即终止点；再于角平分线上靠近终止点且靠近起始点一侧选取一点作为倒数第二个控制点；最后，选取第二个控制点与倒数第二个控制点间的中间点为新的一个控制点，或者根据需要选择此两点间的其他点作为新控制点。
本方法，在步骤(8)之前考虑到实际过程中有响应时延，应用卡尔曼滤波以AGV当前位姿预测下几个周期的位姿。
本方法，所述位姿误差包括位置误差和姿态误差，所述实际位姿通过如下方法获得：利用导航型激光扫描传感器建立笛卡尔全局坐标系，再根据车身尺寸参数推算出AGV当前位置点的全局坐标，并以AGV的运动中心的当前位置作为AGV的当前位置；并通过增量编码器和角度编码器实时监测AGV的舵轮的ψ、vf作为AGV的当前姿态。
本方法，通过采集多组AGV运动过程中的速度和加速度信息，通过卡尔曼滤波算法估计出AGV不同时刻的位置信息；建立卡尔曼滤波过程中新息方差理论值的和实际测量值间的匹配度变量，当匹配度偏离1时，通过生成自适应调节因子，校准匹配度变量，保证卡尔曼滤波算法对AGV位置和速度的精准估计。
本方法，所述B样条参数方程通过如下方法获得：
步骤A:根据B样条的递推定义，将3阶B样条曲线的点表示如下：P(t)＝Pj-1(k),t∈[uj,uj+1],且Pi(0)＝PiPi(l)＝(1-ai(l))Pi-1(l-1)+ai(l)Pi(l-1)ai(l)＝t-uj-1uj+k-l-2-uj-1,l＝1,2,...,k,i＝j-k+l,...,j,j+1；---(1)其中t为参数，Pi为B样条曲线第i个控制点；uj为B样条曲线中第j个控制点的矢量值，它决定了参数t的取值范围；Pi(l)为B样条曲线段第l次递推过程中的比例分位点，它由第l-1次递推过程中确定的Pil两个比例分位点通过比例值和计算得来；令公式(1)中的k＝3，可知i的取值为j-2，j-1，j，j+1，j+2，即确定一段三阶B样条曲线段需要4个控制点：Pj-2、Pj-1、Pj、Pj+1，以及各控制点的矢量值uj-2、uj-1、uj、uj+1(各控制点的矢量值确定了t的取值范围，为了使递推计算时t的取值范围一致；
步骤B:确定各控制点的矢量值ui，i＝0,1,2,3...n，也即参数t的取值范围；
步骤C：将AGV小车的位置信息采样点按照时间先后顺序进行排列，并作为B样条拟合曲线的各个控制点Pi，i＝0,1,2,3...n，从第1个控制点起按顺序取连续的4个采样点作为计算该一段3阶B样条曲线的4个控制点Pj-2、Pj-1、Pj、 Pj+1；
步骤D：按顺序取接下来的4个控制点来计算下一段B样条曲线，重复步骤3的过程，直至采样点间的所有B样条曲线段都已计算完毕；
步骤E：针对采样点总个数不为4的倍数，即最后一段B样条曲线的控制点可能不够4个的情况，可顺移至前一段B样条曲线的控制点进行补充；
步骤F：联合所有B样条曲线段的表达式，即可得到一个连续光滑的B样条曲线，该曲线与实际的定位终端运行轨迹将具有良好的拟合程度。
本方法，当前位置的所述控制点在无障碍区的第一位置时通过前进步骤进行位姿调整；当前位置的至少部分所述控制点在障碍区的第二位置时通过结合后退、前进步骤进行位姿调整，其中所述第一位置包括目标位置、临时障碍或拐角位置处。
为了使采集的位置信息采样点之间的曲线能够更加吻合定位终端的移动轨迹，采用B样条曲线拟合其行驶轨迹。B样条曲线是一种多项式曲线的特殊表示形式，通过曲线进行车辆行驶轨迹的拟合具有更好的平滑程度，也就更加符合车辆在行驶状态下的移动轨迹。另外，由于B样条曲线具有良好的局部性质，在拟合车辆运行轨迹的过程中，即使个别采样的误差较大，对拟合曲线的影响也只是局部的并不会对整体产生影响，也就是说使用B样条曲线的拟合过程具有良好的统计特性和滤波作用。
本申请所采用的思路是，为了使采集的位置信息采样点之间的曲线能够更加吻合定位终端的移动轨迹，采用B样条曲线拟合其行驶轨迹。B样条曲线是一种多项式曲线的特殊表示形式，通过曲线进行AGV行驶轨迹的拟合具有更好的平滑程度，也就更加符合AGV在行驶状态下的移动轨迹。并采用三阶B样条算法，三阶B样条算法在线段的节点处具有二阶导连续的特性与实际的车辆行驶轨迹较为吻合并且计算量较小适合在AGV的应用。而且通过考虑到实际的AGV的转动惯量根据AGV行进的曲率调节车速v，并根据小车的车速v调节角速率w；考虑到实际过程中有响应时延，应用卡尔曼滤波以AGV当前位姿预测下几个周期的位姿。从而达到与实际车辆行驶轨迹更好的拟合程度，拟合曲线具有良好的平滑效果。
本申请基于B样条曲线的AGV运动控制方法，使得AGV行驶路径更光滑； AGV舵轮摆角均匀，AGV运动更平稳。主要体现在：3阶B样条曲线在曲线的吻合程度和平滑程度上都比较符合车辆轨迹的实际应用场景，可对直线、曲线可统一规划，用相同形式的参数方程表示；二阶导数连续；具有局部特性，便于控制，路径易修改，。而且本发明申请结合曲率和根据当前位姿预测下几个周期的位姿，因此与实际轨迹吻合程度较高，可以对生成的B样条曲线进行一定程度的调整，在工程中具有更好灵活度从而可以适应更多环境下的应用。除干涉位置外，其他位置调整在行进过程中通过前进步骤中进行，不需要停下或后退调整，在干涉位置，比如目标位置、临时障碍或拐角位置处，才需要通过后退步骤和前进步骤结合进行调整。

Claims (7)

  1. 一种基于B样条曲线的AGV运动控制方法，包括如下步骤：
    (1)根据实际需求，规划AGV必须经过的行止站点；
    (2)通过所述行止站点反解控制点；
    (3)由所述控制点计算得到B样条参数方程,所述B样条为三阶B样条；
    (4)用所述B样条参数方程表示AGV的行驶路径；
    (5)采用自适应参数更新算法，进行参数更新，得到实时变化的参考点；
    (6)结合AGV的实际位姿与期望位姿的误差，得到位姿误差；
    (7)考虑到实际的AGV的转动惯量，根据AGV行进路径的曲率调节车速v，并根据小车的车速调节角速率ω；
    (8)采用PID控制方法，消除位姿误差，控制AGV按期望路径运动。
  2. 根据权利要求1所述的基于B样条曲线的AGV运动控制方法，其中，控制点选择：首先选取AGV当前位置点作为第一个控制点，即前进或后退路径起始点；再于AGV当前前进或后退方向上选取一个靠近起始点的点作为第二个控制点；其次，再结合AGV当前前进或后退方向与原目标点要求方向夹角的角平分线上，距离AGV一定距离处选取一点作为倒数第一个控制点，即终止点；再于角平分线上靠近终止点且靠近起始点一侧选取一点作为倒数第二个控制点；最后，选取第二个控制点与倒数第二个控制点间的中间点为新的一个控制点，或者根据需要选择此两点间的其他点作为新控制点。
  3. 根据权利要求2所述的基于B样条曲线的AGV运动控制方法，其中，在步骤(8)之前考虑到实际过程中有响应时延，应用卡尔曼滤波以AGV当前位姿预测下几个周期的位姿。
  4. 根据权利要求3所述的基于B样条曲线的AGV运动控制方法，其中，所述位姿误差包括位置误差和姿态误差，所述实际位姿通过如下方法获得：利用导航型激光扫描传感器建立笛卡尔全局坐标系，再根据车身尺寸参数推算出AGV当前位置点的全局坐标，并以AGV的运动中心的当前位置作为AGV的当前位置；并通过增量编码器和角度编码器实时监测AGV的舵轮的ψ、vf作为AGV的当前姿态。
  5. 根据权利要求4所述的基于B样条曲线的AGV运动控制方法，其中，通过采集多组AGV运动过程中的速度和加速度信息，通过卡尔曼滤波算法估计出AGV不同时刻的位置信息；建立卡尔曼滤波过程中新息方差理论值的和实际测量值间的匹配度变量，当匹配度偏离1时，通过生成自适应调节因子，校准 匹配度变量，保证卡尔曼滤波算法对AGV位置和速度的精准估计。
  6. 根据权利要求4所述的基于B样条曲线的AGV运动控制方法，其中，所述B样条参数方程通过如下方法获得：
    步骤A:根据B样条的递推定义，将3阶B样条曲线的点表示如下：P(t)＝Pj-1(k),t∈[uj,uj+1],且Pi(0)＝Pi Pi(l)＝(1-ai(l))Pi-1(l-1)+ai(l)Pi(l-1)ai(l)＝t-uj-1uj+k-l-2-uj-1,l＝1,2,...,k,i＝j-k+l,...,j,j+1；---(1)其中t为参数，Pi为B样条曲线第i个控制点；uj为B样条曲线中第j个控制点的矢量值，它决定了参数t的取值范围；Pi(l)为B样条曲线段第l次递推过程中的比例分位点，它由第l-1次递推过程中确定的Pil两个比例分位点通过比例值和计算得来；令公式(1)中的k＝3，可知i的取值为j-2，j-1，j，j+1，j+2，即确定一段三阶B样条曲线段需要4个控制点：Pj-2、Pj-1、Pj、Pj+1，以及各控制点的矢量值uj-2、uj-1、uj、uj+1(各控制点的矢量值确定了t的取值范围，为了使递推计算时t的取值范围一致；
    步骤B:确定各控制点的矢量值ui，i＝0,1,2,3...n，也即参数t的取值范围；
    步骤C：将AGV小车的位置信息采样点按照时间先后顺序进行排列，并作为B样条拟合曲线的各个控制点Pi，i＝0,1,2,3...n，从第1个控制点起按顺序取连续的4个采样点作为计算该一段3阶B样条曲线的4个控制点Pj-2、Pj-1、Pj、Pj+1；
    步骤D：按顺序取接下来的4个控制点来计算下一段B样条曲线，重复步骤3的过程，直至采样点间的所有B样条曲线段都已计算完毕；
    步骤E：针对采样点总个数不为4的倍数，即最后一段B样条曲线的控制点可能不够4个的情况，可顺移至前一段B样条曲线的控制点进行补充；
    步骤F：联合所有B样条曲线段的表达式，即可得到一个连续光滑的B样条曲线，该曲线与实际的定位终端运行轨迹将具有良好的拟合程度。
  7. 根据权利要求5所述的基于B样条曲线的AGV运动控制方法，其中，当前位置的所述控制点在无障碍区的第一位置时通过前进步骤进行位姿调整；当前位置的至少部分所述控制点在障碍区的第二位置时通过结合后退、前进步骤进行位姿调整，其中所述第一位置包括目标位置、临时障碍或拐角位置处。
PCT/CN2019/115984 2018-11-06 2019-11-06 基于b样条曲线的agv运动控制方法 WO2020094056A1 (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811310829.6A CN111208807A (zh) 2018-11-06 2018-11-06 一种基于b样条曲线的agv运动控制方法
CN201811310829.6 2018-11-06

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020094056A1 true WO2020094056A1 (zh) 2020-05-14

Family

ID=70610821

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2019/115984 WO2020094056A1 (zh) 2018-11-06 2019-11-06 基于b样条曲线的agv运动控制方法

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN111208807A (zh)
WO (1) WO2020094056A1 (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111897216A (zh) * 2020-07-16 2020-11-06 华中科技大学 一种多运动段速度规划和插补方法
CN112401866A (zh) * 2020-11-11 2021-02-26 中国科学技术大学 基于布尔运算的电阻抗成像方法
CN113917927A (zh) * 2021-10-26 2022-01-11 沈阳航天新光集团有限公司 一种基于Leap Motion交互的仿生机器鱼控制系统
CN114265374A (zh) * 2021-11-25 2022-04-01 云南昆船智能装备有限公司 一种agv对厢式卡车货物存取的系统和方法

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021248798A1 (zh) * 2020-06-08 2021-12-16 苏州艾吉威机器人有限公司 路径跟踪方法、系统、装置及计算机可读存储介质
CN113885487A (zh) * 2020-07-02 2022-01-04 苏州艾吉威机器人有限公司 路径跟踪方法、系统、装置及计算机可读存储介质
CN113835423B (zh) * 2020-06-08 2024-03-26 苏州艾吉威机器人有限公司 基于b样条曲线的路径规划方法、运动控制方法及系统
CN111813112A (zh) * 2020-06-30 2020-10-23 中国第一汽车股份有限公司 一种车辆轨迹点确定方法、装置、车辆及存储介质
CN111966103B (zh) * 2020-08-18 2021-04-20 国以贤智能科技(上海)股份有限公司 无人驾驶叉车零偏角的动态修正方法、装置、设备及介质
CN112666944A (zh) * 2020-12-18 2021-04-16 广东嘉腾机器人自动化有限公司 一种agv轨迹线的求值方法、存储设备和电子设备
CN113635296B (zh) * 2021-06-30 2022-09-27 苏州艾吉威机器人有限公司 一种任意曲线路径跟踪方法
CN113625703B (zh) * 2021-06-30 2024-04-30 苏州艾吉威机器人有限公司 一种动态路径跟踪方法
CN115705054A (zh) * 2021-08-11 2023-02-17 灵动科技（北京）有限公司 用于移动机器人的路径规划方法及程序产品
CN116185009A (zh) * 2022-12-29 2023-05-30 无锡弘宜智能科技股份有限公司 基于复合导航的差速agv纠偏控制系统及方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080208454A1 (en) * 2007-02-16 2008-08-28 Javad Gnss, Inc. Path approximation for planar motion of a ground vehicle
CN101472782A (zh) * 2006-06-19 2009-07-01 丰田自动车株式会社 车辆状态量预测装置和使用该装置的车辆转向控制器以及预测车辆状态量的方法和使用该方法的车辆转向控制方法
US20110231057A1 (en) * 2010-03-19 2011-09-22 Javad Gnss, Inc. Method for generating offset paths for ground vehicles
US20170285643A1 (en) * 2016-03-30 2017-10-05 Kabushiki Kaisha Toyota Jidoshokki Mobile apparatus
CN108415413A (zh) * 2018-03-28 2018-08-17 华南农业大学 一种基于圆形有用域的智能叉车局部避障路径规划方法
CN108640040A (zh) * 2018-03-28 2018-10-12 华南农业大学 一种智能叉车的位姿调整路径规划方法

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101661569B (zh) * 2009-09-18 2013-03-27 北京科技大学 一种智能情感机器人多模态行为关联表达系统
US9014835B2 (en) * 2010-08-25 2015-04-21 Siemens Aktiengesellschaft Semi-automatic customization of plates for internal fracture fixation
CN103592665B (zh) * 2013-11-15 2017-09-22 厦门雅迅网络股份有限公司 基于b样条曲线的车载终端定位轨迹拟合方法
CN106200643A (zh) * 2014-02-13 2016-12-07 苏州艾吉威机器人有限公司 无反射板激光自主导航agv小车
CN104317289B (zh) * 2014-10-23 2017-12-19 苏州艾吉威机器人有限公司 一种新型叉车型agv小车
CN106651987B (zh) * 2016-10-10 2018-12-07 腾讯科技（深圳）有限公司 路径规划方法及装置
CN106503373B (zh) * 2016-11-04 2020-07-28 湘潭大学 一种基于b样条曲线的双机器人协调装配轨迹规划方法
CN106679672A (zh) * 2017-01-15 2017-05-17 吉林大学 一种基于dbn和卡尔曼滤波算法的agv定位算法
CN106843211B (zh) * 2017-02-07 2019-11-08 东华大学 一种基于改进遗传算法的移动机器人路径规划方法
CN107116549A (zh) * 2017-03-15 2017-09-01 广东工业大学 一种基于四阶三次b样条函数的机器人轨迹规划方法及仿人机器人平台
CN107063280B (zh) * 2017-03-24 2019-12-31 重庆邮电大学 一种基于控制采样的智能车辆路径规划系统及方法
CN107917712B (zh) * 2017-11-16 2020-07-28 苏州艾吉威机器人有限公司 一种同步定位与地图构建方法及设备

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101472782A (zh) * 2006-06-19 2009-07-01 丰田自动车株式会社 车辆状态量预测装置和使用该装置的车辆转向控制器以及预测车辆状态量的方法和使用该方法的车辆转向控制方法
US20080208454A1 (en) * 2007-02-16 2008-08-28 Javad Gnss, Inc. Path approximation for planar motion of a ground vehicle
US20110231057A1 (en) * 2010-03-19 2011-09-22 Javad Gnss, Inc. Method for generating offset paths for ground vehicles
US20170285643A1 (en) * 2016-03-30 2017-10-05 Kabushiki Kaisha Toyota Jidoshokki Mobile apparatus
CN108415413A (zh) * 2018-03-28 2018-08-17 华南农业大学 一种基于圆形有用域的智能叉车局部避障路径规划方法
CN108640040A (zh) * 2018-03-28 2018-10-12 华南农业大学 一种智能叉车的位姿调整路径规划方法

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111897216A (zh) * 2020-07-16 2020-11-06 华中科技大学 一种多运动段速度规划和插补方法
CN112401866A (zh) * 2020-11-11 2021-02-26 中国科学技术大学 基于布尔运算的电阻抗成像方法
CN113917927A (zh) * 2021-10-26 2022-01-11 沈阳航天新光集团有限公司 一种基于Leap Motion交互的仿生机器鱼控制系统
CN114265374A (zh) * 2021-11-25 2022-04-01 云南昆船智能装备有限公司 一种agv对厢式卡车货物存取的系统和方法
CN114265374B (zh) * 2021-11-25 2024-06-11 云南昆船智能装备有限公司 一种agv对厢式卡车货物存取的系统和方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111208807A (zh) 2020-05-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020094056A1 (zh) 基于b样条曲线的agv运动控制方法
KR101145112B1 (ko) 자율이동차량의 조향제어장치, 이를 구비하는 자율이동차량 및 자율이동차량의 조향제어방법
CN106647282B (zh) 一种考虑末端运动误差的六自由度机器人轨迹规划方法
CN111060135B (zh) 一种基于局部地图的地图修正方法及系统
CN110780594B (zh) 一种智能车的路径跟踪方法及系统
WO2021248797A1 (zh) 基于b样条曲线的路径规划方法、运动控制方法及系统
WO2018209864A1 (zh) 移动控制方法、装置、机器人及存储介质
CN105183009B (zh) 一种冗余机械臂轨迹控制方法
KR101222298B1 (ko) 2-륜 이동 로봇의 오도메트리 오차 보정 방법
CN107966907B (zh) 一种应用于冗余度机械臂的障碍物躲避解决方法
WO2019037618A1 (zh) 基于轨迹规划的车辆运动控制方法、装置及相关设备
WO2018019111A1 (zh) 机器人及其关节运动控制方法和装置
CN103149937A (zh) 一种基于曲率补偿的横侧向曲线航迹跟踪方法
CN108168560B (zh) 一种用于全向agv的复合导航控制方法
CN105865452B (zh) 一种基于间接卡尔曼滤波的移动平台位姿估计方法
CN104062902A (zh) Delta机器人时间最优轨迹规划方法
Yang et al. Smooth trajectory planning along Bezier curve for mobile robots with velocity constraints
CN107206588A (zh) 机械手的偏移自动调整装置及机械手的偏移自动调整方法
CN106679672A (zh) 一种基于dbn和卡尔曼滤波算法的agv定位算法
CN108724191A (zh) 一种机器人运动轨迹控制方法
CN109605377A (zh) 一种基于强化学习的机器人关节运动控制方法及系统
JP2021071734A (ja) 移動体の制御装置及び移動体の制御方法
CN114043479A (zh) 一种误差矫正的地坪磨抛机器人轨迹纠偏方法及装置
CN116079714A (zh) 一种基于b样条的六轴机械臂轨迹规划方法
CN116872197A (zh) 单杆机械臂的自适应神经网络反演控制方法及其控制系统

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19881085

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 19881085

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1