自動(dòng)導(dǎo)引車的路徑跟蹤控制研究.pdf

1、自動(dòng)導(dǎo)引車是一種具有柔性且滿足復(fù)雜物料搬運(yùn)需求的智能輪式移動(dòng)機(jī)器人，已經(jīng)成為大型倉(cāng)儲(chǔ)貨物搬運(yùn)與分揀的重要設(shè)備之一。其中自動(dòng)引導(dǎo)車的路徑跟蹤控制算法和定位算法的精確性決定AGV能否完成預(yù)定目標(biāo)任務(wù)。
　　自抗擾控制器是繼承經(jīng)典PID技術(shù)精髓，吸取現(xiàn)代控制理論成果，通過(guò)非線性反饋結(jié)構(gòu)及相應(yīng)的非線性控制率，對(duì)難以控制的非線性系統(tǒng)進(jìn)行有效的控制，并在實(shí)際應(yīng)用中取得成果。但同時(shí)自抗擾控制器參數(shù)較多，不易整定，高志強(qiáng)教授將自抗擾控制器中非線性

2、部分重新改造為線性部分，提出了線性自抗擾控制。
　　用傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)法整定線性自抗擾控制器的參數(shù)難度較大，為此，本文在標(biāo)準(zhǔn)的量子粒子群優(yōu)化算法的框架基礎(chǔ)上，結(jié)合混沌優(yōu)化算法的提出了一種改進(jìn)的混沌量子粒子群優(yōu)化算法。其基本思想為:用混沌優(yōu)化算法改變量子粒子群的局部吸引參數(shù)，當(dāng)量子粒子群算法陷入局部最優(yōu)解時(shí)，通過(guò)以局部最優(yōu)解為中心引入混沌優(yōu)化算法解決粒子陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題，提升優(yōu)化算法的收斂精度。
　　針對(duì)路徑糾偏控制問(wèn)題，分析A

3、GV的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型后得到角度偏差、距離偏差與左右驅(qū)動(dòng)輪的速度之間的關(guān)系，考慮自動(dòng)引導(dǎo)車的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，加入到自動(dòng)導(dǎo)引車的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型中，從而建立自動(dòng)引導(dǎo)車系統(tǒng)的空間模型。
　　本文針對(duì)AGV的軌跡跟蹤問(wèn)題，通過(guò)將線速度分解為X軸、Y軸方向的速度分量，將多入多出的非線性運(yùn)動(dòng)學(xué)系統(tǒng)解耦為多個(gè)單入單出的線性系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了基于線性自抗擾控制（LADRC）的軌跡跟蹤控制器。對(duì)于AGV的定位算法，根據(jù)其車載傳感器的特點(diǎn)，采用一種基于多傳感器信息融合的方