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基于MPC−FAPID的复杂工业场景轮式巡检机器人轨迹跟踪控制
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作者 杨磊 郝萌 +4 位作者 鲍久圣 王凯 阴妍 戴守晨 张可琨 《工矿自动化》 北大核心 2025年第10期57-68,共12页
目前针对巡检机器人轨迹跟踪控制的研究主要存在以下问题:①在应对非对称负载扰动时,双电动机同步控制精度不足。②单一控制结构难以兼顾预测优化与动态抗扰能力。③在复杂多变路况(道路坡度、路面状态发生较大变化等)下,控制算法的自... 目前针对巡检机器人轨迹跟踪控制的研究主要存在以下问题:①在应对非对称负载扰动时,双电动机同步控制精度不足。②单一控制结构难以兼顾预测优化与动态抗扰能力。③在复杂多变路况(道路坡度、路面状态发生较大变化等)下,控制算法的自适应性与鲁棒性仍有待提升。针对上述问题,提出了一种基于模型预测控制(MPC)与模糊自适应PID(FAPID)算法(即MPC−FAPID)的分层双闭环轨迹跟踪控制方法。基于四轮差速巡检机器人运动学模型,在控制量及控制增量中加入相应的约束,完成了基于MPC的轨迹跟踪控制器设计。针对四轮差速巡检机器人轮速易受干扰导致控制不协调的问题,通过引入FAPID算法,减少四轮差速巡检机器人运动过程中的电动机转速误差,仿真结果表明:FAPID算法能有效降低同步偏差,其精度及鲁棒性均优于PID控制与鲸鱼PID控制算法。针对单层控制结构难以兼顾预测能力和抗干扰性的问题,设计了基于MPC−FAPID的分层双闭环控制器:主环MPC实现轨迹跟踪误差补偿和多约束处理,从环FAPID抑制负载扰动影响。仿真结果表明:在直行上缓坡仿真工况下,MPC−FAPID的调整时间为0.87 s,相比MPC−PID,MPC−鲸鱼PID,能更迅速地调整机器人位姿靠近原始轨迹;在连续转弯仿真工况下,相较于MPC−PID与MPC−鲸鱼PID,MPC−FAPID能更好地捕捉原始轨迹的变化趋势,横向、纵向与航向角的最大误差分别为−0.051 m,0.00047 m,0.0408 rad。实机试验结果表明:相比MPC−PID,MPC−FAPID在多目标点轨迹跟踪实机试验中横向最大误差降低了88.24%,纵向最大误差降低了87.76%。 展开更多
关键词 轮式巡检机器人 轨迹跟踪控制 模型预测控制 模糊自适应PID算法 分层双闭环轨迹跟踪控制
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