计算机工程与应用 ›› 2023, Vol. 59 ›› Issue (24): 336-344.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2308-0105
许万,周航
XU Wan, ZHOU Hang
摘要: 针对现有移动机器人轨迹跟踪控制主要考虑自身位姿误差,未考虑路径曲率对跟踪控制的影响,为了进一步提高智能移动放线机器人的跟踪精度,提出了一种基于路径评价模型的控制方法(trajectory evaluation model controller,TEMC)。建立移动机器人运动学相关模型;为了描述参考路径与机器人之间的几何关系建立了路径评价模型(trajectory evaluation model,TEM),并引入曲率及曲率变化率对路径复杂度进行定义,同时综合路径复杂度与位姿误差因素设计了路径评价函数;借助BP神经网络,提出了一种基于路径评价模型的控制器,并给出了稳定性证明;通过仿真实验证明了路径评价模型的有效性,并通过实验法给出了路径评价模型中核心参数的取值范围,同时TEMC跟踪精度相较于传统自适应反演控制器提升了48%以上。