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一种基于增强型烟花算法的自抗扰控制的机器鱼路径跟踪控制方法
被引量：
5
1
作者
宋晓茹
高泽鹏
+1 位作者
陈超波
钱富才
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第34期284-293,共10页
机器鱼在未知水域进行路径跟踪时受到内外多种未知干扰因素的影响。自抗扰控制(auto disturbance rejection control,ADRC)具有较强的适应性、鲁棒性,是解决非线性、不确定性、强干扰、强耦合、大时滞等控制问题的一种有效方法。为了获...
机器鱼在未知水域进行路径跟踪时受到内外多种未知干扰因素的影响。自抗扰控制(auto disturbance rejection control,ADRC)具有较强的适应性、鲁棒性,是解决非线性、不确定性、强干扰、强耦合、大时滞等控制问题的一种有效方法。为了获得高质量的跟踪效果,提出基于增强型烟花算法的自抗扰控制(enhanced fireworks algorithm-auto disturbance rejection control,EFWA-ADRC)的路径跟踪控制方法。针对ADRC中参数的优化问题,采用增强型烟花算法(EFWA)在线调整,以提高机器鱼在路径跟踪过程中的抗干扰性。以多关节仿生机器鱼为研究对象,结合机器鱼的数学模型,在Serret-Frenet坐标系下建立路径跟踪误差模型,重点设计前向速度和转向速度控制率,构建基于EFWA-ADRC的路径跟踪控制系统。最后仿真与实验结果显示基于EFWA-ADRC与常规ADRC的控制方法使机器鱼分别在2.8 s、3.3 s左右跟踪给定路径,且跟踪误差分别保持在正负0.09 m、0.1 m内,相比于常规ADRC,所提出的控制方法使跟踪的稳态误差降低10%,证明提出的EFWA-ADRC控制器对受到强干扰的被控系统具有更优的控制效果。
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关键词
自抗扰控制
机器鱼
路径跟踪
增强型烟花算法
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职称材料
面向移动机器人快速全局路径规划的改进跳点搜索算法
被引量：
13
2
作者
宋晓茹
任怡悦
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第29期11992-11999,共8页
针对传统全局路径规划算法计算量大、寻路时间过长等问题,为了进一步提高移动机器人综合作业能力,提出一种基于跳点搜索算法的快速全局路径规划算法,旨在减少时间成本,以满足移动机器人在实际复杂环境中对智能性、高效性、安全性和可靠...
针对传统全局路径规划算法计算量大、寻路时间过长等问题,为了进一步提高移动机器人综合作业能力,提出一种基于跳点搜索算法的快速全局路径规划算法,旨在减少时间成本,以满足移动机器人在实际复杂环境中对智能性、高效性、安全性和可靠性的要求。首先通过“块”操作方法,在一次搜索中快速扫描底层网格中的一个区域,将跳点搜索算法的修剪规则一次应用于多个节点,减少搜寻跳点时所涉及的大部分迭代计算,并在采取“对角优先”方式的前提下,剔除仅具有改变方向的中间转折点,大量减少Openlist和Closedlist的不必要节点,减少计算量,提高路径规划的实时性。为了验证改进算法的有效性与可行性,分别在规则的网格地图、测试库基准地图及移动机器人Turtlebot2进行仿真实验验证。结果表明:在生成相同路径的基础上,改进跳点搜索算法与A算法相比扩展节点数目缩减了68.9%,搜索耗费时间降低了71.9%;与传统跳点搜索算法相比,扩展节点数目缩减了41.3%,搜索耗费时间降低了33.4%,能够满足移动机器人快速全局路径规划的要求。
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关键词
移动机器人
全局路径规划
跳点搜索算法
“块”操作
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职称材料
题名
一种基于增强型烟花算法的自抗扰控制的机器鱼路径跟踪控制方法
被引量：
5
1
作者
宋晓茹
高泽鹏
陈超波
钱富才
机构
西安工业大学
电子信息工程学院
西安工业大学自主智能创新团队
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第34期284-293,共10页
基金
国家重点研发计划(2016YFE0111900)
国家自然科学基金(61773016)
陕西省重点研发计划(2018KW-022)资助
文摘
机器鱼在未知水域进行路径跟踪时受到内外多种未知干扰因素的影响。自抗扰控制(auto disturbance rejection control,ADRC)具有较强的适应性、鲁棒性,是解决非线性、不确定性、强干扰、强耦合、大时滞等控制问题的一种有效方法。为了获得高质量的跟踪效果,提出基于增强型烟花算法的自抗扰控制(enhanced fireworks algorithm-auto disturbance rejection control,EFWA-ADRC)的路径跟踪控制方法。针对ADRC中参数的优化问题,采用增强型烟花算法(EFWA)在线调整,以提高机器鱼在路径跟踪过程中的抗干扰性。以多关节仿生机器鱼为研究对象,结合机器鱼的数学模型,在Serret-Frenet坐标系下建立路径跟踪误差模型,重点设计前向速度和转向速度控制率,构建基于EFWA-ADRC的路径跟踪控制系统。最后仿真与实验结果显示基于EFWA-ADRC与常规ADRC的控制方法使机器鱼分别在2.8 s、3.3 s左右跟踪给定路径,且跟踪误差分别保持在正负0.09 m、0.1 m内,相比于常规ADRC,所提出的控制方法使跟踪的稳态误差降低10%,证明提出的EFWA-ADRC控制器对受到强干扰的被控系统具有更优的控制效果。
关键词
自抗扰控制
机器鱼
路径跟踪
增强型烟花算法
Keywords
active-disturbance rejection control(ADRC)
robot fish
path tracking
enhanced fireworks algorithm(EFWA)
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
面向移动机器人快速全局路径规划的改进跳点搜索算法
被引量：
13
2
作者
宋晓茹
任怡悦
机构
西安工业大学
电子信息工程学院
西安工业大学自主智能创新团队
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第29期11992-11999,共8页
基金
国家重点研发计划(2016YFE0111900)
国家自然科学基金(61773016)
陕西省重点研发计划(2018KW-022)。
文摘
针对传统全局路径规划算法计算量大、寻路时间过长等问题,为了进一步提高移动机器人综合作业能力,提出一种基于跳点搜索算法的快速全局路径规划算法,旨在减少时间成本,以满足移动机器人在实际复杂环境中对智能性、高效性、安全性和可靠性的要求。首先通过“块”操作方法,在一次搜索中快速扫描底层网格中的一个区域,将跳点搜索算法的修剪规则一次应用于多个节点,减少搜寻跳点时所涉及的大部分迭代计算,并在采取“对角优先”方式的前提下,剔除仅具有改变方向的中间转折点,大量减少Openlist和Closedlist的不必要节点,减少计算量,提高路径规划的实时性。为了验证改进算法的有效性与可行性,分别在规则的网格地图、测试库基准地图及移动机器人Turtlebot2进行仿真实验验证。结果表明:在生成相同路径的基础上,改进跳点搜索算法与A算法相比扩展节点数目缩减了68.9%,搜索耗费时间降低了71.9%;与传统跳点搜索算法相比,扩展节点数目缩减了41.3%,搜索耗费时间降低了33.4%,能够满足移动机器人快速全局路径规划的要求。
关键词
移动机器人
全局路径规划
跳点搜索算法
“块”操作
Keywords
mobile robot
global path planning
jump point search
“block”operation
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于增强型烟花算法的自抗扰控制的机器鱼路径跟踪控制方法
宋晓茹
高泽鹏
陈超波
钱富才
《科学技术与工程》
北大核心
2019
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向移动机器人快速全局路径规划的改进跳点搜索算法
宋晓茹
任怡悦
《科学技术与工程》
北大核心
2020
13
在线阅读
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职称材料
已选择
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