[发明专利]一种基于麻雀搜索算法的差速AGV轨迹跟踪控制方法

权利要求书

1.一种基于麻雀搜索算法(SSA)的差速AGV轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，首先对差速AGV进行运动学进行理论分析，建立差速驱动AGV的运动学模型，为仿真控制器提供较为真实的被控对象；

步骤二，选择圆为跟踪路径，使得差速AGV在Matlab环境移动具有目的性；

步骤三，研究PID控制理论，结合差速转向运动学模型，使用Simulink设计出PID仿真控制器，并在上述环境中进行测试和调参，使其在圆的路径跟踪中具有较优效果；

步骤四，采用麻雀搜索算法(SSA)对PID控制器中的参数进行优化；

步骤五，将优化后的参数赋值给PID控制器。

2.根据权利要求1所述的基于麻雀搜索算法的差速AGV轨迹跟踪控制方法，其特征是：步骤一中需要建立全局坐标系与局部坐标系来标识出差速AGV某时刻的空间位置及朝向，这在机器人学中统称为位姿。

3.根据权利要求1所述的基于麻雀搜索算法的差速AGV轨迹跟踪控制方法，其特征在于，机器人质心与期望点之间的位姿误差将该位姿误差作为控制器的输入，以距离误差e_xy作为速度控制器的输入，那么速度值就是控制器的输出；以横摆角误差e_θ作为角速度控制器的输入，那么输出就是AGV的横摆角速度。以位姿误差作为轨迹跟踪控制器的输入，分别来设计两个PID控制器，以距离误差e_xy为输入时，设计速度PID控制器，得到控制速度；以横摆角误差e_θ为输入，设计角速度PID控制器，得到控制横摆角速度。

4.根据权利要求1所述的基于麻雀搜索算法的差速AGV轨迹跟踪控制方法，其特征在于，采用麻雀搜索算法对PID控制器的kp、ki、kd三个参数进行优化，优化过程具体包括以下步骤：

步骤4.1：初始化一群数量为n的麻雀并定义其相关的参数，包括最大迭代次数G，发现者数量PD，意识到危险的麻雀数量SD，报警值R₂，麻雀的数量n等；

步骤4.2：对适应值进行排名并找到当前的最佳值的个体和当前最差的个体；

步骤4.3：将种群分为发现者和跟随者，

步骤4.4：由式更新发现者位置；

步骤4.5：由式更新跟随者位置；

步骤4.6：随机选择警戒者，并根据式

更新位置；

步骤4.7：循环步骤4.3至4.6，直至满足一定的结束条件，然后输出群体的全局最优位置X_best及全局最佳适应度值f_g，即为控制器的最优参数。

5.根据权利要求1所述的基于麻雀搜索算法的差速AGV轨迹跟踪控制方法，其特征在于，应用步骤四所述的麻雀搜索算法的搜索策略，不断地对发现者，跟随者，警戒者位置进行更新，寻找群体的全局最优位置X_best及全局最佳适应度值f_g，经过若干次的迭代以后完成寻优过程，最后输出全局最优解，即为最优控制参数。