类车移动机器人轨迹跟踪控制方法研究

论文摘要

近年来,随着机器人技术的发展,移动机器人轨迹跟踪问题受到了人们越来越多的关注。前轮转向、后轮驱动的轮式类车移动机器人与四轮汽车的运动学模型相近,因此对轮式类车移动机器人的轨迹跟踪控制问题的研究在汽车自动驾驶、智能交通等方面具有重要的意义。轮式类车移动机器人具有的非完整运动学约束特性给轨迹跟踪控制的研究带来了挑战。首先研究了在低速或参数变化不大时轮式类车移动机器人的横向轨迹跟踪控制问题。分别采用经典PID、径向基函数(RBF)神经网络自适应PID和模糊自整定PID三种方法对机器人轨迹跟踪过程实现了横向控制。在纵向跟踪速度方面,基于预瞄控制理论,设计了模糊速度控制器。其次,根据类车移动机器人的运动学模型,采用反步法(Backstepping)设计了一种类车移动机器人全局轨迹跟踪控制器,并利用Lyapunov理论证明了系统的全局稳定性。考虑到机器人的运动学约束,控制率中引入了机器人速度受限策略,保证了机器人运动平滑。利用MATLAB仿真环境,对三种横向跟踪控制和Backstepping方法进行了仿真研究,分析、比较了几种控制方法的优点及适用性。论文最后给出了基于视觉的类车机器人轨迹跟踪的初步实验,结果表明该文所用方法可以很好地跟踪地面铺设的轨迹线。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 非完整移动机器人运动控制问题
• 1.3 非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题
• 1.3.1 移动机器人轨迹跟踪控制的研究现状
• 1.3.2 移动机器人轨迹跟踪控制未来发展趋势
• 1.4 本课题研究的主要内容
• 第二章 类车移动机器人横向轨迹跟踪控制
• 2.1 引言
• 2.2 经典PID 横向控制方法
• 2.2.1 PID 控制算法
• 2.2.2 基于经典PID 算法的横向控制
• 2.3 RBF 神经网络自适应PID 横向控制方法
• 2.3.1 RBF 神经网络
• 2.3.2 基于RBF 神经网络自适应PID 横向控制
• 2.4 模糊自整定PID 横向控制方法
• 2.4.1 模糊控制
• 2.4.2 模糊PID 控制
• 2.4.3 基于模糊自整定PID 横向控制
• 2.5 基于预瞄控制的速度模糊控制器设计
• 2.5.1 预瞄控制
• 2.5.2 速度模糊控制器设计
• 2.6 本章小结
• 第三章 基于 Backstepping 类车移动机器人轨迹跟踪控制
• 3.1 引言
• 3.2 Backstepping 设计方法
• 3.3 基于 Backstepping 设计法的类车移动机器人轨迹跟踪控制
• 3.3.1 跟踪问题描述
• 3.3.2 控制律设计
• 3.4 本章小结
• 第四章 仿真与实验
• 4.1 横向控制方法仿真
• 4.1.1 经典PID 控制方法仿真
• 4.1.2 RBF 网络自适应PID 控制方法仿真
• 4.1.3 模糊自整定PID 控制方法仿真
• 4.1.4 横向控制方法比较
• 4.2 Backstepping 控制方法仿真
• 4.3 轨迹跟踪控制方法仿真总结
• 4.4 实验
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结
• 参考文献
• 发表论文和参加科研情况说明
• 致谢