[发明专利]基于全向移动机器人运动学建模的误差模型预测控制方法有效

专利信息
申请号: 201910142417.4 申请日: 2019-02-26
公开(公告)号: CN109885052B 公开(公告)日: 2022-03-25
发明(设计)人: 黄林青;魏武;王栋梁;孙金权;周方华;罗永恒 申请(专利权)人: 华南理工大学
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02;G05D1/00
代理公司: 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 代理人: 何淑珍;黄海波
地址: 510640 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 全向 移动 机器人 运动学 建模 误差 模型 预测 控制 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于全向移动机器人运动学建模的误差模型预测控制方法,所述方法包括以下步骤:S11、建立FM‑OMR四个麦克纳姆轮之间的速度约束运动学模型;S12、建立FM‑OMR的跟踪误差运动学模型;S13、针对FM‑OMR的轨迹跟踪问题,针对跟踪误差运动学模型,设计结合速度约束方程的误差模型预测控制器;S14、根据所述误差模型预测控制器控制全向移动机器人之间的有效轨迹跟踪参数,使全向移动机器人之间的跟踪误差维持不变。本发明针对四个麦克纳姆轮的全向移动机器人提出了一种基于轨迹跟踪误差运动学建模的误差模型预测控制方法,解决了有效轨迹跟踪控制的非完整约束问题,准确性和有效性。

技术领域

本发明涉及全向移动机器人、轨迹跟踪、误差模型预测控制等领域,特别是涉及一种基于轨迹跟踪误差全向移动机器人运动学建模的误差模型预测控制方法。

背景技术

轨迹跟踪控制是为了解决如何将移动机器人的实际位置和方向收敛到期望的参考轨迹的问题。该领域在多智能体协作如多机器人编队和多机器人轨迹规划等方面具有广阔的应用前景。近年来,对轮式移动机器人的轨迹跟踪控制的研究逐渐增多。普通轮式差动驱动移动机器人仅具有两个自由度,狭窄的环境会导致其灵活性和可操作性下降。

与传统的差动驱动机器人相比,全向移动机器人(OMR)能够实现沿任意方向的平移而不旋转。此外,OMR还能够有效地适应小的工作空间并获得高精度的轨迹。因此,它们被广泛部署在拥挤的地区和紧凑的环境中,如仓库、走廊和船舱。OMR由于其优越的移动性而越来越受欢迎。在不久的将来,采用OMR来处理大量任务也指日可待。目前已有人提出一种具有三个全向轮的对称配置的OMR。杰西瓦尔多提出了三个全向轮的OMR的滤波史密斯预测器。虽然这种三轮式OMR结构简单,但其稳定性并不令人满意。

而配备有四个麦克纳姆轮的OMR则显示出相对较好的稳定性。OMR复杂的轮系结构显然增加了与运动控制相关的难度。Yanwen提出了一种四轮全向移动机器人,并设计了基于滑移动力学模型的路径跟踪控制器。同时,Ehsan提出了四轮全向移动机器人的PI-模糊控制器。此外,Vlantis提出了一种具有四个麦克纳姆轮的新型OMR(FM-OMR)。

FM-OMR具有全向移动、稳定性好、承载能力强等优点,在工业上得到了广泛的应用。对于非完整约束系统,刚性约束有可能降低系统的控制性能和稳定性。MPC(模型预测控制)在处理具有各种约束的复杂线性和非线性系统方面具有卓越的性能,并且在以前的工作中得到了广泛的关注。MPC已经被广泛用于移动机器人、拟人机器人、无人驾驶飞行器。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足,提供了FM-OMR的运动学模型和四个车轮之间的速度约束关系。考虑四个麦克纳姆轮速度之间的约束关系,在运动学模型的基础上,进一步制定跟踪误差运动学模型。基于轨迹跟踪误差运动学模型的EMPC方案在求解非完整约束问题的同时可以解决其速度约束问题。所述方法优点突出,参数物理意义明确,适用性较强。

本发明采用如下技术方案实现:

基于全向移动机器人运动学建模的误差模型预测控制方法,所述方法包括以下步骤:

S11、建立FM-OMR四个麦克纳姆轮之间的速度约束运动学模型;

S12、建立FM-OMR的跟踪误差运动学模型;

S13、针对FM-OMR的轨迹跟踪问题,针对跟踪误差运动学模型,设计结合速度约束方程的误差模型预测控制器;

S14、根据设计的误差模型预测控制器调整全向移动机器人之间的有效轨迹跟踪参数,使全向移动机器人之间的跟踪误差维持不变。

进一步地,S11步骤所述的FM-OMR四个麦克纳姆轮之间的速度约束运动学模型构建包括:

S111、首先对FM-OMR的结构进行描述;

S112、其次对FM-OMR的速度约束进行描述:

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