文档介绍：南京航空航天大学
博士学位论文
视觉导航的轮式移动机器人运动控制技术研究
姓名:武星
申请学位级别:博士
专业:机械电子工程
指导教师:楼佩煌
2010-03
南京航空航天大学博士学位论文
摘要
自动导引车 AGV(Automated Guided Vehicle)作为一种轮式移动机器人,广泛用于机械、汽
车、电子、造纸、烟草、制药和食品等众多行业的自动化物流输送,在国内外市场上具有很大
的应用需求,研发具有自主知识产权的高性能 AGV 具有重要的理论意义和工程应用价值。
基于视觉的标线跟踪导航只需识别人工设置的导引标线,可达到很高的导航精度和实时性。
两轮差速驱动能实现 AGV 的零半径转向,表现出良好的机动性。本文针对视觉导航和差速转
向的 AGV,从理论研究与技术开发相结合的角度努力提高其运动控制性能。
在理论研究方面,围绕着如何通过调节速度差控制量消除 AGV 位姿偏差和如何通过调节
电压控制量消除驱动轮速度误差两条技术主线,深入研究基于有限纠偏能力的路径跟踪算法和
保证跟踪输出的伺服控制算法。首先比较运动学、动力学和控制受限的运动学三类移动机器人
运动控制方法,提出了一种包含路径跟踪和伺服控制的混合运动控制模型,通过速度和加速度
约束以及速度差控制量匹配路径跟踪算法的位姿纠偏能力与伺服控制算法的速度纠偏能力。
其次研究 AGV 的路径跟踪问题,分析线性二次型调节器 LQR 和预测控制在优化目标选取、
控制量超限和控制步数设置等方面的难点。对小偏差情况提出了一种基于多步运动预测的 LQR
最优控制算法,通过纠偏协调性最优的多步运动控制同步消除两种位姿偏差,通过最小化速度
和加速度约束下的控制步数保证可实现的最快跟踪。对大偏差情况提出了一种基于视野状态分
析的智能预测迭代控制算法,以最优偏差状态转化策略描述控制目标,取代二次型加权和形式
的目标函数,通过同步控制算法协调消除理想纠偏状态的两种位姿偏差。
再次研究驱动系统的伺服控制问题,将系统模型辨识和 PID 参数整定描述为多目标优化问
题。提出了一类基于精英导向机制的 Pareto 型多目标遗传算法,通过精英导向、多样性保持和
多种群进化机制,快速有效地定向搜索满足决策偏好(路径跟踪需求)的 Pareto 最优解。
在技术开发方面,研究 AGV 运动控制的多智能体功能建模和嵌入式技术实现,提出了一
种基于多智能体结构的嵌入式系统设计方法,建立了控制器智能体向智能体结构和任务的转化
模型,为有效实现路径跟踪和伺服控制算法提供了一种高性能嵌入式控制器。
本文先通过计算机数值仿真验证所提出理论的可行性,再利用嵌入式技术将理论研究成果
转化为高性能 AGV 车载控制器,并成功应用于自行开发的视觉导航 AGV 系统(NHAGV)。经
过大量系统运行测试与路径跟踪实验,实验结果充分验证了本文所提出的控制技术的有效性和
所开发的 AGV 车载控制器的先进性,这为研发具有自主知识产权的高性能 AGV 车载控制器奠
定了坚实的技术基础。
关键词:自动导引车,运动控制,路径跟踪,伺服控制,系统模型辨识,PID 参数优化
I
视觉导航的轮式移动机器人运动控制技术研究
Abstract
As a kind of wheeled mobile robot, Automated Guided Vehicle (AGV) has been used widely in
manufacturing, automotive, electronics, paper, o, pharmaceutical, food and other industries for
automated material transportation, and there is a great demand for AGV product in the domestic and
international markets. Developing a high-performance AGV with independent intellectual property
rights has a great theoretical significance and engineering value.
Vision-based tracking navigation only needs to identify guiding lines preset manually, which can
achieve a very high accuracy and real-time. T