基于智能优化的移动机器人轨迹跟踪控制.pdf

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2010，46(6)221基于智能优化的移动机器人轨迹跟踪控制曹有辉，王良曦CAOYou—hui，WANGLiang-xi装甲兵工程学院机械工程系，北京100072DepartmentofMechanicalEngineering，AcademyofArmoredForceEngineering，Beijing100072，ChinaE-mail：cyhwxm@163．cornCAOYou—hui。WANGLiang-xi．Tra

2、ckingcontrolofmobilerobotbasedOilintemgentoptimization．ComputerEngineeringandApplications。2010．46(6)：221-223．Abstract：KinematicmodelofmobilerobotandcontrollerbasedonLyaponovsteadytheoryareformed．Thiscontroller’sperfor-manceisdependonitsparameters．ParticleSwar

3、mOptimization(PSO)hastheadvantageoffastconvergencespeedandfewparame-terstoaajust，butprematureconvergenceoftenoccur8duringoptimization．SA，‘‘intercmssoperator”and“aberranceoperator’’arecombinedtoimprovePSO’Sperformance。anewImprovedParticleSwarmOptimization(IPSO

4、)isformedtooptimizethecontroller’sparameters．Atlast，simulationresultsareprovidedtoillustratetheflexibilityandcorrectnessofthecontroller．Keywords：mobilerobot；trackingcontrol；controlrule；improvedparticleswarnloptimization摘要：建立了机器人运动学模型，设计了基于Lyaponov稳定理论的轨迹跟踪控制器

5、，该控制器的性能取决于其参数的大小。粒子群优化算法具有收敛速度快，需要调节的参数少等优点，但优化过程中容易发生“早熟”收敛，使优化陷入局部极小值。通过引入模拟退火算法、“交叉算子”和“变异算子”，提出了一种改进粒子群优化算法，对控制器的参数进行优化设计。最后，通过仿真计算，证明了该方法的有效性。关键词：移动机器人；轨迹跟踪；控制规律；改进粒子群算法DOI：10．37780．issn．1002—8331．2010．06．064文章编号：1002—8331(2010)06—0221—03文献标识码：A中图分类号：TP

6、391l引言移动机器人的运动控制可以分为3类：点镇定、路径跟踪和轨迹跟踪。轨迹跟踪控制中，跟踪的路径与时间相关，因此最为复杂。目前，主要有基于运动学模型的控制、基于动力学模型的控制和智能控制等。文献[1】利用误差模型的小扰动线性化思想来进行反馈镇定控制器的设计。文献【2仟Ⅱ用Llyapunov直接法对轨迹跟踪I、廿J题进行了研究。文献[3】在运动学分析的基础上，利用非奇异终端滑模技术，提出了一种新的轨迹跟踪控制算法，该算法消除了传统滑模控制带来的奇异f．口JJ趣。文献【4】研究了移动机器人动力学层次的轨迹跟踪控制

7、，采用计算力矩控制技术，实现运动学向动力学的扩展。文献【5】设计了轨迹跟踪的模糊控制器，采用复合形法对隶属度函数进行了优化。在运动学模型的基础上，基于Lyaponov稳定判据设计轨迹跟踪控制器，此控制器的性能，取决于控制器参数的选取，而要靠反复实验的方法确定这几个参数，工作量很大。提出了一种参数的智能计算方法，采用改进的粒子群算法进行参数的优化计算。控制器的总体结构如图1所示。图l轨迹跟踪控制总体框图2轨迹跟踪问题描述研究的移动机器人为3轮结构，后两轮为两侧独立驱动的驱动轮，前轮为导向轮。依据文献【2—3】，移动

8、机器人的运动学模型如公式(1)所示。茹

9、『cosO批胡m】设AGV当前位姿为Pc=(菇。，丘，见)，目标位姿为Pr=(q，只，啡)，则AGV的位姿误差Pc为：基金项目：装甲兵工程学院战略投资基金资助项目(No．2005ZB02)。作者简介：曹有辉(1981一)。男，博士研究生，主要研究领域为智能车辆与智能控制；王良曦(1942一)，男，教授，博士生导师，主要研究领域为军用