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基于多层MPC框架的类车机器人调速路径跟踪
1
作者 张俊娜 白国星 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期1469-1478,共10页
针对类车机器人路径跟踪控制的研究工作尚未考虑主动调速与路径跟踪之间的关联,现有控制系统为了保证较高的路径跟踪控制精度只能将纵向速度设置为较低值.同时,在其他移动装备的主动调速路径跟踪控制策略中,以模型预测控制(Model predic... 针对类车机器人路径跟踪控制的研究工作尚未考虑主动调速与路径跟踪之间的关联,现有控制系统为了保证较高的路径跟踪控制精度只能将纵向速度设置为较低值.同时,在其他移动装备的主动调速路径跟踪控制策略中,以模型预测控制(Model predictive control,MPC)为基础的多层模型预测控制(Multilayer MPC,MMPC)具有对于误差来源兼容性较强的优势,但是现有系统采用速度较高时精度不佳的线性模型预测控制(Linear MPC,LMPC)作为底层路径跟踪控制算法,因此纵向行驶速度仍然较低.针对这些问题,结合基于MMPC的主动调速路径跟踪控制框架、精确性和实时性均较好的前馈模型预测控制(Feedforward MPC,FMPC)底层路径跟踪控制算法与长时域预测精度较高的非线性模型预测控制(Nonlinear MPC,NMPC)顶层速度决策算法,构建了新的基于MMPC框架的主动调速路径跟踪控制系统.通过MATLAB和CarSim联合仿真对提出的MMPC系统进行了测试.提出的MMPC系统可以在平均行驶速度较高时实现较高精度的路径跟踪,在平均行驶速度为4.2859 m·s^(-1)时,位移误差的最大幅值为0.1838 m,航向误差的最大幅值为0.1350 rad.在纵向速度较高时,提出的MMPC相比恒速的FMPC、NMPC系统和已有的MMPC系统精度更高,在相同工况下,FMPC系统误差发散,提出的MMPC系统可以相对已有的NMPC和MMPC系统将位移误差最大幅值减小46.29%和62.22%.在能够保障较高精度时,提出的MMPC系统的平均行驶速度较高,相比已有的FMPC和MMPC系统,可以将平均行驶速度提高43.06%和317.48%,与NMPC系统指标接近. 展开更多
关键词 类车机器人 路径跟踪 主动调速 预测控制 多层控制
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基于前馈模型预测控制的类车机器人路径跟踪 被引量：1
2
作者 白国星 伊力夏提·伊力哈木江 +3 位作者 付薛洁 孟宇 刘立 顾青 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1130-1139,共10页
在类车机器人路径跟踪控制方法中,模型预测控制(Model predictive control,MPC)在处理系统约束方面具有较大优势,但是现有的非线性模型预测控制(Nonlinear MPC,NMPC)实时性较差,线性模型预测控制(Linear MPC,LMPC)精确性较差,因此亟需... 在类车机器人路径跟踪控制方法中,模型预测控制(Model predictive control,MPC)在处理系统约束方面具有较大优势,但是现有的非线性模型预测控制(Nonlinear MPC,NMPC)实时性较差,线性模型预测控制(Linear MPC,LMPC)精确性较差,因此亟需提出一种同时具有较高精确性与实时性的类车机器人路径跟踪控制方法.为此,以无预瞄点的LMPC为基础,引入基于逆运动学模型的前馈转向角信息,提出了一种前馈模型预测控制(Feedforward MPC,FMPC)方法,并通过MATLAB和Carsim进行了联合仿真测试.FMPC具有较高的精确性,在所有仿真结果中,位移误差绝对值不超过0.1110 m,航向误差绝对值不超过0.1177 rad.在相同工况下,FMPC与NMPC精确性相当,LMPC、前馈控制和Stanley控制误差发散.FMPC也具有较高的实时性,在每个控制周期内的解算时间不超过4.31 ms.在相同工况下,FMPC与LMPC实时性相当,相比NMPC能将每个控制周期内解算时间的最大值减小80.68%,平均值减小65.14%.此外,FMPC能够保证控制变量在系统约束范围内,且受定位误差的影响较小. 展开更多
关键词 机器人 类车机器人 路径跟踪 预测控制 实时性
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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
3
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. 展开更多
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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基于滚动优化原理的类车机器人路径跟踪控制 被引量：10
4
作者 丛岩峰 安向京 +1 位作者 陈虹 喻再涛 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期182-187,共6页
针对存在非完整约束的类车移动机器人路径跟踪问题,提出了带约束曲线拟合的路径跟踪策略。借鉴预测控制中的滚动优化原理,通过运用微分平坦方法对所规划路径进行轨迹生成,进而完成路径跟踪过程。同时,基于滚动优化原理的跟踪方式也满足... 针对存在非完整约束的类车移动机器人路径跟踪问题,提出了带约束曲线拟合的路径跟踪策略。借鉴预测控制中的滚动优化原理,通过运用微分平坦方法对所规划路径进行轨迹生成,进而完成路径跟踪过程。同时,基于滚动优化原理的跟踪方式也满足了路径跟踪对实时性的要求,移动机器人在遇到未知障碍情况下能够完成主动避障动作。为验证该方法的有效性,文章最后进行了仿真实验,结果表明,类车机器人在满足执行机构约束以及几何约束的条件下,能够成功避开障碍物,并且具有良好的跟踪性能。 展开更多
关键词 控制理论 类车机器人 滚动优化 带约束曲线拟合 路径跟踪 微分平坦
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非时间参考的类车机器人定点跟踪控制 被引量：8
5
作者 李红 郭孔辉 +1 位作者 宋晓琳 黄江 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第13期1705-1711,共7页
针对移动机器人控制研究中的小车速度与加速度饱和限制现象,提出了非时间参考的定点跟踪控制方法。选择随时间单调递增的非时间变量为转向控制律变量,摆脱了移动机器人速度与加速度对控制律的时域限制。在Simulink中建立控制逻辑并进行... 针对移动机器人控制研究中的小车速度与加速度饱和限制现象,提出了非时间参考的定点跟踪控制方法。选择随时间单调递增的非时间变量为转向控制律变量,摆脱了移动机器人速度与加速度对控制律的时域限制。在Simulink中建立控制逻辑并进行了单目标点与多目标点连续跟踪仿真。单目标点跟踪仿真结果表明,对于任意初始状态机器人,提出的定点跟踪控制方法均能使小车到达目标状态。多目标点连续跟踪结果表明,可将定点跟踪控制策略应用于类车机器人的路径跟踪控制。 展开更多
关键词 定点跟踪 非完整约束 非时间参考 非线性反馈 类车机器人
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