全方位移動機器人運動控制及規(guī)劃.pdf

1、本論文以國家自然科學基金項目和國家863項目為背景，針對全方位移動機器人的執(zhí)行存在偏差和時間最優(yōu)軌跡規(guī)劃等問題，系統(tǒng)的研究了全方位機器人的運動學和動力學模型以及軌跡規(guī)劃問題，取得了如下具有創(chuàng)新性的研究成果：
　　1.提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的全方位移動機器人速度補償算法。通過對全方位移動機器人的運動學和動力學模型詳細分析，以及對萬向輪中主動輪和從動輪的受力分析，本文發(fā)現(xiàn)萬向輪中主動輪和從動輪之間的摩擦力是造成全方位移動機器人產(chǎn)生執(zhí)行偏

2、差的主要原因。根據(jù)模型分析的結(jié)果，建立一個基于神經(jīng)網(wǎng)絡的速度補償模型，實驗和實際使用證明該補償模型可以將機器人的執(zhí)行偏差從15％降低到5％。
　　2.提出一種基于bangbang控制的時間最優(yōu)軌跡規(guī)劃算法。該算法克服了以往bangbang軌跡規(guī)劃方法只能處理目標狀態(tài)末速度為零的缺陷。本文先重點研究了一維軌跡規(guī)劃問題。根據(jù)機器人的初始狀態(tài)和目標狀態(tài)，提出一種新的分類標準，將一維軌跡規(guī)劃問題分解為3個基本子問題。通過對這3個基本子問題

3、，分別采用bangbang控制算法進行求解，從而完成目標狀態(tài)速度為任意值的一維軌跡規(guī)劃問題。在完成一維軌跡規(guī)劃的基礎上，進行時間同步處理，完成二維軌跡規(guī)劃問題。
　　3.提出一種參數(shù)化最優(yōu)控制軌跡規(guī)劃算法。該算法結(jié)合全方位機器人特殊的運動能力，將參數(shù)化軌跡算法進行了有針對性的改進，從而能夠更充分的發(fā)揮出全方位移動機器人的運動能力。對比實驗證明，參數(shù)化軌跡規(guī)劃算法得到的軌跡更加光滑流暢，軌跡執(zhí)行時間更短。當初速度較大和初速度方向與位

4、移方向夾角較大時，參數(shù)化算法得到的軌跡要比bangbang算法生成的軌跡快10％以上。
　　4.針對機器人執(zhí)行復雜任務的規(guī)劃問題，提出了一種基于PSO(粒子群優(yōu)化算法)和神經(jīng)網(wǎng)絡的松弛邊界條件軌跡規(guī)劃算法。常規(guī)的軌跡規(guī)劃算法主要是研究如何讓機器人安全的從一個位置導航到另一個位置。在實際應用中，機器人執(zhí)行的任務往往要比導航任務復雜。軌跡規(guī)劃必須考慮在完成導航同時是否能有利于任務的完成。針對這類松弛邊界條件軌跡規(guī)劃問題，本文結(jié)合前面提