基于粒子群算法的差速AGV轨迹跟踪控制
自动引导车（AutomatedGuidedVehicle,AGV）以其快速、高效、灵活等特点，已成为实现自动化、智能化生产和现代物流运输管理的重要工具。轨迹跟踪控制是AGV的关键技术之一，其控制精度直接影响到AGV的运动性能。因此，如何快速准确对AGV进行轨迹跟踪是一个难点，也是研究人员关注的重点。 论文以磁导航差速AGV为研究对象，讨论并设计了AGV的轨迹跟踪控制方法。主要研究内容如下： 首先，在保证不影响整体状态分析的前提下，将该AGV运动机构抽象简化。在分析AGV运动学特性的基础上，建立了AGV的运动学模型，为后续的仿真和实验奠定了基础。 其次，研究了AGV轨迹跟踪的控制策略。按照模糊控制器的设计方法，将角度偏差和距离偏差组合后的综合偏差作为系统输入之一，综合偏差变化率作为系统的另一个输入，以两驱动轮的电压差作为输出变量。模糊控制方法参数的选取过分依赖专家及工程经验，采用粒子群算法优化模糊控制来弥补这一缺点。用改进粒子群算法对模糊控制中的比例因子及量化因子进行优化，对标准粒子群算法的改进能够避免算法陷入局部最优。 然后，使用Matlab软件中Simulink模块分别搭建了控制器的仿真模型，对AGV进行轨迹跟踪仿真实验，对比仿真效果，验证了优化后的模糊控制的有效性。 最后，设计并实现了AGV轨迹跟踪控制算法，AGV对期望轨迹进行轨迹跟踪实验。实验结果表明，AGV能精确、稳定地跟踪预设轨迹，验证了论文所设计的轨迹跟踪控制策略的有效性。
差速AGV;模糊控制;粒子群算法;轨迹跟踪
中国计量大学
硕士
控制工程
王凌;王斌锐;任海军
2021
中文
TP273.4
2022-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）