移动机器人运动轨迹仿真.pdf

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1、第31卷第9期计算机仿真2014年9月文章编号：1006—9348(2014)09—0387—05移动机器人运动轨迹仿真林旭梅(青岛理工大学自动化工程学院，山东青岛266520)摘要：研究移动机器人运动轨迹优化控制问题，移动机器人在运动轨迹跟踪中性能指标受到各种因素的影响，如量化误差、摩擦和电机转矩脉动等非线性因素等。在移动机器人运动中，系统中的有些参数是时变的、负载扰动难以测量，所以难以建立准确的数学模型。为解决上述问题，提出建立移动机器人的运动模型，针对模型中的不确定和扰动，设计了滑模变结构控制器。对于控制器参数的确定，通过改进的粒子群算法进行优化选择。由于机器入的不完

2、整非线性特性，在移动中受到过程系统噪声和量测噪声的影响，应用增广Kalman滤波器对有色噪声进行滤波处理。仿真和实验结果显示：优化后的Kalman滤波器的滑模控制器在移动机器人中的应用能够较好地消除系统噪声误差和量测噪声，提高轨迹跟踪控制精度。关键词：移动机器人；轨迹跟踪；滑模控制；粒子群算法中图分类号：TP391．9文献标识码：BTheTrajectorySimulationforMobileRobotLINXu—mei(CollegeofAutomationEngineering，QingdaoTechnologicalUniversity，QingdaoShandon

3、g266520，China)ABSTRACT：Thetrackingperformanceofmobilerobotisinfluencedbyvariousfactors，suchasthequantizationer—For，frictionandtorquerippleandothernonlinearfactors．Inthemotionofrobot，itisdifficulttoestablishaccuratemathematicalmodelbecauseofsometime—varyingparametersandnon-measureddisturban

4、ce．Firstly，amotionmod-elofrobotisestablishedinthispaper．Aslidingmodecontrollerisusedtoovercametheuncertaintyanddisturbance．Then，animprovedparticleswa／ITIoptimization(PSO)ispresentedforoptimizingsomeparameters；anextendedKal—manfilterisproposedtofiltercolorednoise．Finally，thesimulationresult

5、sshowthatslidingmodecontroHerwithex—tendedKalmanfilterandOptimizationmethodCanreducesystemerrorandmeasurementerror，andimprovetheper—formanceofthetrajecory—trackingformobilerobot．KEYWORDS：Mobilerobot；Trajectory-tracking；Slidingmodecontrol；ParticlesWalTaalgorithm1引言移动机器人是典型的非完整系统¨’2J，非完整系统的特

6、点是具有可控性，不存在光滑时不变的状态反馈控制率，对移动机器人的研究一般考虑机器人的位置、速度、加速度以及位置变量等对时间的高阶微分。由于移动机器人的非线性和非完整性，对于其轨迹跟踪问题得到了广泛的研究，本文控制量为位置量和速度量，在移动机器人在平移和旋转模式中，对每个驱动轴进行实时控制。所用的控制方法有PID控制、模糊PID旧J、模糊控制、自适应控制H．5J、Backstepping方法、神经网络【5]。PID、模糊控制、模糊PID控制对结构不确定性系统缺点是局部收敛；而自适应控制对于非结构不确定性无法解决；神经网络设计运动控制器，能够逼近系统的非线性，在确定范围内也能克

7、服一定的扰动，但是其在线学基金项目：山东省教育厅科技计划基金项目(J13LN40)收稿日期：2014—03—02修回日期：2014—03—31习时间较长M1；反演(Backstepping)控制方法是定义“虚拟控制”，将复杂的非线性系统分解成多个简单、阶次低的子系统进行控制¨j，通过Lyapunov函数泛推出需要的控制率和自适应率等，其缺点是其中的参数较多，较为繁琐；滑模变结构的特点是“结构”不固定，根据系统当前的偏差及其各阶导数，让系统按照预定的“滑动模态”轨迹运动，由于滑动模态的设计与对象参数和扰动无关，鲁棒性