一种基于节能考虑的轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法

文档序号:6309122阅读:711来源:国知局
一种基于节能考虑的轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于节能考虑的轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法,属于机器人控制领域。其步骤为:根据轮式移动机器人的能耗特点,重点考虑机器人巡航时的驱动电机能耗优化,构建电机能耗模型;根据轮式移动机器人轨迹跟踪的特点,建立运动学模型及跟踪误差模型,设计运动学跟踪子控制器;根据运动学模型和电机能耗模型之间的内在关联机制,构建其关联模型;最后得到节能子控制器,从而获得一种基于节能考虑的轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法。本发明能够实现轮式移动机器人整个过程的高精度、低能耗控制及系统全局稳定性,使它在进行精确轨迹跟踪的同时实现能量最优化。
【专利说明】一种基于节能考虑的轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法

【技术领域】
[0001] 本发明主要涉及移动机器人的控制领域,尤其涉及一种适用于轮式移动机器人的 轨迹跟踪控制方法。

【背景技术】
[0002] 机器人能力的大小与规模是一个国家科技水平的象征,因此世界各国的研宄机构 都非常重视这方面的研宄工作。移动机器人是机器人学的一个重要分支,随着计算机、人工 智能、机械电子以及自动化等技术的飞速发展,移动机器人的研宄进入了一个崭新的阶段。 常见的移动机器人有轮式、履带式、腿式和蜿蜒式等几种类型,其中轮式移动机器人由于其 悠久的历史与成熟的设计,在实际应用中最为常见。
[0003] 轨迹跟踪控制是轮式移动机器人研宄的基础性问题,是智能化技术的核心,因此 提高轮式移动机器人的轨迹跟踪控制性能对于提高机器人自动化水平具有重要的理论意 义和实用价值;另一方面,目前大多数的轮式移动机器人都使用蓄电池提供能量,由于电池 技术的局限,机器人使用时间十分有限。因此,如何有效地使用有限的电池能量,延长其运 行时间成为一个至关重要的课题。虽然目前有关轮式移动机器人轨迹跟踪控制的研宄前人 已取得了许多重要研宄成果,控制方法涵盖了反演控制、滑模控制、自适应控制、神经网络 控制、模糊控制等。然而,基于节能考虑同时又能实现轮式移动机器人对既定轨迹的准确跟 踪的控制问题至今仍未能得到很好的解决。


【发明内容】

[0004] 本发明要解决的技术问题在于:针对现有技术存在的不足之处,本发明提供一种 基于节能考虑的轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法,主要考虑轮式移动机器人的机械能 耗,建立能耗模型并将其与轮式移动机器人运动学模型有效融合,建立关联模型,设计一个 有效的速度控制策略,从而有效减少能耗损耗,提高能量利用效率,实现基于节能考虑的轮 式移动机器人轨迹跟踪控制。
[0005] 本发明采用以下技术方案:
[0006] 一种基于节能考虑的轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法,其步骤为:
[0007] (1)根据轮式移动机器人的能耗特点,重点考虑机器人巡航时的驱动电机能耗优 化,构建电机能耗模型;
[0008] (2)根据轮式移动机器人轨迹跟踪的特点,建立运动学模型及跟踪误差模型,设计 运动学跟踪子控制器;
[0009] (3)根据运动学模型和电机能耗模型之间的内在关联机制,构建其关联模型;
[0010] (4)设计节能子控制器,获得一种基于节能考虑的轮式移动机器人轨迹跟踪控制 策略。
[0011] 具体实现过程为:
[0012] (a)由路径规划算法给出当前时刻的轮式移动机器人参考位姿匕=[X^LΘJT 和参考速度Cl·= ?JT;由轮式移动机器人定位模块反馈得到当前时刻的轮式移动机器 人当前实际位姿Pc=[xyθ]τ;比较!^与!)。可得到轮式移动机器人在全局坐标系{Χ-0-Υ} 下的位姿误差矢量,再经过坐标转换矩阵T转换得到局部坐标系(XciX-YJ下的位姿误差矢 量Pe=[XeYe0JT;
[0013] (b)上步中的误差矢量Pe和参考速度L一起作为轮式移动机器人运动学跟踪子 控制器的输入,输出期望速度控制率qd= [vd ?d]T;
[0014] (c)进入一个节能子控制器进行能量优化处理。由于轮式移动机器人的巡游过程 是机器人能耗的关键,故本发明仅考虑前进线速度Vd的节能优化,通过一个节能子控制器 寻找一个考虑节能的最优跟踪速度V/,使对于任意初始误差Pe(t= 0),系统在该最优控制 输入q/= [ν/ω」τ的作用下实现误差矢量!^=[Xeye 0JT有界且|i^Pe= 0,同时系统 机械能耗有最小值,即找到解析解v/最小化节能目标函数。因此本发明最终提供的基于节 能考虑的轮式移动机器人轨迹跟踪控制律为q/= [v/ ?d]T。
[0015] 作为本发明的进一步改进:
[0016] 所述轮式移动机器人采用一种三轮式结构,其前轮既是转向轮又是驱动轮,分别 由一个转向电机和一个驱动电机实现。x、y和0分别表不轮式移动机器人位置坐标和车 体方位角;轮式移动机器人的当前实际位姿表示为Pc;(t) = [X(t)Ht)θα)]Τ,由路径规 划算法给出的参考位姿表示为pr(t) = [xr(t)yr(t) 0r(t)]T;位姿误差为Pe(t) = [xe(t) ye(t)Θe(t)]T;v和ω表示车体前进线速度和旋转角转速,因此当前时刻车体实际速度表 示为q(t) = [v(t) ?(t)]T,参考速度为qr(t) = [vr(t) ?r(t)]T。此外,前轮半径、前轮 转向角、前轮角速度及前轮驱动电机角速度分别用r、β、〇^及ωπ表示。
[0017] 所述电机能耗模型为:
[0018] 设轮式移动机器人的前轮驱动电机具有电枢电阻为Ra,反电势常数Kb,扭矩常数 Kt,磁滞摩擦系数fv,齿轮减速比i,电池电压为Vs,设Ua为电机输入电压,u为控制输入且u =Ua/Vs,〇¥与ωm关系可表示为ωm=icow。由于电路响应比机械响应快很多,因此本发 明忽略电枢电路的电感,从而简化动力学方程。
[0019] 电枢等效电路电压平衡方程式为:
[0020] Ua=IaRa+Eb (1)
[0021] 式中Ua=VsU为电机输入电压,Eb=Kbi〇w为反电动势,Ia为电枢电流。
[0022] 对于时间间隔te「tnU可知电机能耗方程为:
[0023]

【权利要求】
1. 一种基于节能考虑的轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法,其特征在于,步骤为: (1) 根据轮式移动机器人的能耗特点,重点考虑机器人巡航时的驱动电机能耗优化,构 建电机能耗模型; (2) 根据轮式移动机器人轨迹跟踪的特点,建立运动学模型及跟踪误差模型,设计运动 学跟踪子控制器; (3) 根据运动学模型和电机能耗模型之间的内在关联机制,构建其关联模型; (4) 设计节能子控制器,获得一种基于节能考虑的轮式移动机器人轨迹跟踪控制策略。
2. 根据权利要求1所述的基于节能考虑的轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法,其特征 在于,具体实现过程为: (a) 由路径规划算法给出当前时刻的轮式移动机器人参考位姿匕=[Xfh0JT和参 考速度由轮式移动机器人定位模块反馈得到当前时刻的轮式移动机器人当 前实际位姿 Pc=[xy 0 ] T;比较与p。可得到轮式移动机器人在全局坐标系{X-0-Y}下 的位姿误差矢量,再经过坐标转换矩阵T转换得到局部坐标系{X^C-YJ下的位姿误差矢量 Pe= [X e ye 9e]T; (b) 上步中的误差矢量pe和参考速度cu-起作为轮式移动机器人运动学跟踪子控制 器的输入,输出期望速度控制率qd= [Vd ?d]T; (c) 进入一个节能子控制器进行能量优化处理。由于轮式移动机器人的巡游过程是机 器人能耗的关键,故本发明仅考虑前进线速度vd的节能优化,通过一个节能子控制器寻找 一个考虑节能的最优跟踪速度v/,使对于任意初始误差(t= 0),系统在该最优控制输入 q/= [v,《d]T的作用下实现误差矢量1^= [xeye 9JT有界且胜*^0,同时系统机械能 耗有最小值,即找到解析解v/最小化节能目标函数。因此本发明最终提供的基于节能考虑 的轮式移动机器人轨迹跟踪控制律为q/= [v/ ?d]T。
3. 根据权利要求1所述的基于节能考虑的轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法,其特征 在于,所述电机能耗模型为: 设轮式移动机器人的前轮驱动电机具有电枢电阻为Ra,反电势常数Kb,扭矩常数Kt,磁 滞摩擦系数fv,齿轮减速比i,电池电压为Vs,设Ua为电机输入电压,u为控制输入且u=Ua/ Vs,《¥与《m关系可表示为《 m=i?w。由于电路响应比机械响应快很多,因此本发明忽略 电枢电路的电感,从而简化动力学方程。 电枢等效电路电压平衡方程式为:

4.根据权利要求1所述的基于节能考虑的轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法,其特征 在于,所述轮式移动机器人的运动学模型及关联模型为: 轮式移动机器人的运动学方程为:
故要使轮式移动机器人能准确跟踪参考轨迹则必须满足关于的状态约束:
5.根据权利要求1所述的基于节能考虑的轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法,其特征 在于,所述基于节能考虑的轮式移动机器人轨迹跟踪控制策略为: 该控制问题本质上属于解决有约束的多变量优化问题。整理上述节能目标函数(7)和 控制约束(8)、系统状态方程(11)及状态约束(19),得到如下优化模型:
能耗最小化的获得可以表示为一个最小值的搜索问题,可用遗传算法来解决。设搜索 出的最优驱动轮转速为《/,则能量最优车体线速度为v/= ?/rcos0。结合式(17)中 运动控制器设计出的车体角速度,最后得到考虑节能的轨迹跟踪最优控制速度率为:
【文档编号】G05D1/02GK104483967SQ201410669231
【公开日】2015年4月1日 申请日期:2014年11月11日 优先权日:2014年11月11日
【发明者】尹晓红, 杨灿, 周武, 阚君武, 吴金洪 申请人:浙江师范大学
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