基于四驅(qū)平臺小車路徑規(guī)劃和路徑跟蹤研究.pdf

1、隨著過去十幾年移動器人技術的快速發(fā)展，移動機器人在人類生活中扮演著越來越重要的角色。移動機器人可以代替人類去完成一些危險的工作，特別是在一些人類無法到達的環(huán)境中。這就要求移動機器人有較高的智能，能夠處理復雜惡劣環(huán)境中出現(xiàn)的任何情況。移動機器人自動行駛是保證機器人完成更高層任務的基礎，確保移動機器人能夠安全到達指定目標點。
　　移動機器人在復雜環(huán)境中行駛時，為了安全行駛，要保證導航過程中的路徑是寬闊光滑的。為了達到這個目標，本文將V

2、oronoi圖法和支持向量機兩種方法結(jié)合在一起，給出了基于支持向量機的路徑規(guī)劃方法。作為一種路徑規(guī)劃方法，Voronoi圖法不僅有計算速度快的優(yōu)點，而且生成的路徑具有很高的安全性。由于這兩個優(yōu)點，在本文的路徑規(guī)劃方法中，Voronoi圖法作為預處理機找出從起點到目標點的粗略規(guī)劃路徑。但是由Voronoi圖法生成的路徑是由直線段構成的，不滿足路徑光滑性條件，所以使用高斯核的支持向量機來進行后續(xù)光滑處理。在高斯核的支持向量機中，高斯徑向基核

3、函數(shù)確保路徑具有合適的光滑度，而支持向量機的決策函數(shù)則保證路徑有足夠的寬度。本文首先將障礙物當作質(zhì)點，講述了算法的機理。給高斯徑向基核函數(shù)的參數(shù)賦予不同的值，通過比較生成的路徑之間的優(yōu)劣來分析高斯徑向基核函數(shù)對生成路徑性能的影響，事實證明只有恰當?shù)倪x擇高斯徑向基核函數(shù)的參數(shù)才能夠生成滿足要求的路徑。為了驗證算法的有效性，還在多邊形障礙物環(huán)境中進行了仿真，主要通過采集障礙物邊的點，這樣算法等效于仍然處理質(zhì)點障礙物。通過在不同的環(huán)境中進行仿

4、真，驗證了本文路徑規(guī)劃方法的有效性和適用性。
　　移動機器人自動行駛中的另一重要的任務是路徑跟蹤，它保證移動機器人總是行駛在已經(jīng)規(guī)劃的安全路徑上。本文以四驅(qū)動小車為研究對象，建立小車的運動學模型。由于移動小車是非線性、非完全約束的系統(tǒng)，一些經(jīng)典的控制算法無法實現(xiàn)對移動小車的良好控制，本文采用模糊控制方法。設計了移動小車的路徑跟蹤模糊控制器，控制器由轉(zhuǎn)向模糊控制器和速度模糊控制器構成。轉(zhuǎn)向模糊控制器以橫向偏移誤差和航向角偏移誤差為輸