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基于前馈非线性模型预测控制的类车机器人路径跟踪
1
作者
伊力夏提·伊力哈木江
孟宇
+5 位作者
白国星
顾青
王国栋
常鑫睿
黄建秀
郑燕
《工程科学学报》
EI
北大核心
2025年第1期101-112,共12页
类车机器人由于零件标准化程度低,侧偏刚度等轮胎力学参数难以准确获得,存在动力学建模十分困难的问题,因此现有研究工作通常以运动学模型作为类车机器人的控制模型,但由于其运动学模型存在模型失配,导致类车机器人与参考路径之间的误...
类车机器人由于零件标准化程度低,侧偏刚度等轮胎力学参数难以准确获得,存在动力学建模十分困难的问题,因此现有研究工作通常以运动学模型作为类车机器人的控制模型,但由于其运动学模型存在模型失配,导致类车机器人与参考路径之间的误差、类车机器人的前轮转角和前轮转角速度出现剧烈振荡现象.针对前述问题,本文基于非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control,NMPC)的滚动优化原理,引入基于逆运动学模型的前馈转角信息,将前轮转向角作为预测模型的第四维,提出了一种基于前馈非线性模型预测控制(Feedforward NMPC,FNMPC)的类车机器人路径跟踪控制算法.并通过Simulink和CarSim进行了联合仿真,结果表明FNMPC有效减小了模型失配导致的振荡现象,同时具有较高的跟踪精度.其中前馈非线性模型预测控制器的位移误差幅值不超过0.1106 m,航向误差幅值不超过0.1253 rad.在相同工况下,线性模型预测控制、前馈线性模型预测控制、纯跟踪控制和Stanley控制误差发散,而本文提出的FNMPC相比已有NMPC跟踪精度更高,且控制增量绝对累计值相比NMPC控制器减小67.53%.通过线控类车机器人底盘作为实验平台完成的测试结果表明,NMPC系统在进入弯道时出现控制失控现象,在相同工况下,FNMPC系统能够有效完成对参考路径的跟踪,同时将位移误差幅值控制在0.1624 m以内,航向误差幅值控制在0.1138 rad以内.
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关键词
类车机器人
路径跟踪
前馈信息
模型预测控制
平顺性
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职称材料
题名
基于前馈非线性模型预测控制的类车机器人路径跟踪
1
作者
伊力夏提·伊力哈木江
孟宇
白国星
顾青
王国栋
常鑫睿
黄建秀
郑燕
机构
北京科技大学机械工程学院
北京科技大学顺德创新学院
中国移动通信集团内蒙古有限公司
出处
《工程科学学报》
EI
北大核心
2025年第1期101-112,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(52202505)
国家重点研发计划资助项目(2023YFC3806603)
中国博士后科学基金资助项目(2022M710354)。
文摘
类车机器人由于零件标准化程度低,侧偏刚度等轮胎力学参数难以准确获得,存在动力学建模十分困难的问题,因此现有研究工作通常以运动学模型作为类车机器人的控制模型,但由于其运动学模型存在模型失配,导致类车机器人与参考路径之间的误差、类车机器人的前轮转角和前轮转角速度出现剧烈振荡现象.针对前述问题,本文基于非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control,NMPC)的滚动优化原理,引入基于逆运动学模型的前馈转角信息,将前轮转向角作为预测模型的第四维,提出了一种基于前馈非线性模型预测控制(Feedforward NMPC,FNMPC)的类车机器人路径跟踪控制算法.并通过Simulink和CarSim进行了联合仿真,结果表明FNMPC有效减小了模型失配导致的振荡现象,同时具有较高的跟踪精度.其中前馈非线性模型预测控制器的位移误差幅值不超过0.1106 m,航向误差幅值不超过0.1253 rad.在相同工况下,线性模型预测控制、前馈线性模型预测控制、纯跟踪控制和Stanley控制误差发散,而本文提出的FNMPC相比已有NMPC跟踪精度更高,且控制增量绝对累计值相比NMPC控制器减小67.53%.通过线控类车机器人底盘作为实验平台完成的测试结果表明,NMPC系统在进入弯道时出现控制失控现象,在相同工况下,FNMPC系统能够有效完成对参考路径的跟踪,同时将位移误差幅值控制在0.1624 m以内,航向误差幅值控制在0.1138 rad以内.
关键词
类车机器人
路径跟踪
前馈信息
模型预测控制
平顺性
Keywords
car-like robot
path tracking
feed-forward information
model predictive control
smoothness
分类号
TG242 [金属学及工艺—铸造]
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题名
作者
出处
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1
基于前馈非线性模型预测控制的类车机器人路径跟踪
伊力夏提·伊力哈木江
孟宇
白国星
顾青
王国栋
常鑫睿
黄建秀
郑燕
《工程科学学报》
EI
北大核心
2025
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