轮式移动机器人预见预测运动控制new

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1、轮式移动机器人预见预测运动控制曹洋周云龙徐心和（东北大学人工智能与机器人研究所，沈阳%%"""(）AGHI28：J5//0@7K4LM!>#$607摘要针对移动机器人的运动控制问题，该文采用预见预测控制方法加以解决。利用三阶;0<20/曲线作为路径生成器生成目标轨迹，并据此设计了最优预见控制器作为系统的前馈补偿；使用扩展卡尔曼滤波器作为预测模型，基于广义预测控制（=*,）实现了**,运动控制器的设计。仿真实验结果证明了该方法的有效性。关键词预见控制预测控制扩展卡尔曼滤波轮式移动机器人文章编号%""!GE##%G（!""#）#%G"""

2、-G"#文献标识码N中图分类号O*!(!!"#$"%&’()$(*+%,&’(,$-#$)(."%#’"/0"’12((/(,!"3$/(4"3"#5.+"6+%782"969%/"%7:9:$%2(（N/72J242I8P670882Q0640I69R5S5724@P6@727T70，:5/7U0I@70/6V6210/@27L，WU06LI6Q%%"""(）;35#’+-#：OU2@.I.0/./5.5@0@I603H572564567/58H07U59J5/3U00809H5S280/5S57@SI@0956./01203I69

3、./092472104567/58$N65.72H2

4、9SI@0956Q060/I82<09./092472104567/58$W2HT8I7256/0@T87@I/0./51290975ZT@72JL7U0./5.5@09@4U0H0$<(=*"’,5：*/012034567/58，*/092472104567/58，AX706909YI8HI6J2870/，[U00809H5S280/5S57%引言!$%机器人运动学方程移动机器人在国防和工业中有着广泛的应用价值，关于其该文的研究目标是一在视觉导引下运动的双轮式移动机运动控制问题引起了工业界和学术界的高度重视&%’()。移动机器器人，

5、其运动学方程&>)如式（%）所示：人运动控制的实质是如何利用传感器测得的位置信息去跟踪!!"$#!45@!"$一条希望的轨迹。运动控制器是以希望的路径为参考输入，测"%%#得的位置信息作反馈信号进行跟踪控制。文献&%)通过误差分"$"%?""@26!"%%·’(（%）#""%##"%&解，使用*+控制方法实现运动控制，但在实际使用中控制参#!"&数难以调节。文献&!)利用鲁棒控制方法，文献&#)利用神经元预其中，%#，"#为机器人质心的瞬时线速度和角速度；（!#，$#）测控制实现了对移动机器人的运动控制，但并未考虑系统延迟为移动机器人

6、质心坐标，!为机器人的朝向角，即机器人前进所带来的影响，运动控制效果存在滞后现象。方向与!轴的夹角。预见预测控制（**,）&-)是一种将预见控制（./012034567/58）!$!位姿估计与预测控制（./092474567/58）结合在一起的控制方法。其算法的由于机器人小车的位姿是通过视觉系统得到的，而视觉反核心思想是利用已知的未来信息设计一前馈控制器用以克服馈信息中通常含有噪声，不能直接用于机器人的状态估计。因系统的动态响应延迟，同时利用预测控制中的滚动优化、反馈此该文利用ABC（扩展卡尔曼滤波器）&D，E)对机器人小车进行位校正

7、策略增强系统的鲁棒性。文献&-)将预见预测控制方法应用姿估计，并将其作为预测控制器的预测模型。于,:,机床的伺服控制中，取得了良好的效果。设机器人小车的输入是给定线速度%和角速度"。#&%’该文将预见预测控制方法应用于移动机器人的运动控制##%%和#&"’"代表实际速度与给定速度的偏差；#&&#，#)(为中，首先利用三阶;0<20/曲线作为路径生成器生成目标轨迹，#"#%"并以此为输入信号设计了最优预见控制器作为系统的前馈补零均值高斯随机噪声，其协方差矩阵为)。则式（%）可写为：偿，弥补系统的动态响应延迟；然后使用扩展卡尔曼滤波器作!

8、!"$!%45@!$#!45@!"$为预测模型，基于广义预测控制（=*,）实现了预见预测（**,）"%"%#%"$"%?%#@26!F""@26!"%%’)（!）运动控制器的设计，提高系统的鲁棒性。"%#""%"#"%&