基于磁导引agv的路径跟踪控制策略研究

基于磁导引agv的路径跟踪控制策略研究
本文旨在研究基于磁导引AGV的路径跟踪控制策略，为实现AGV的自主导航和路径跟
踪提供技术支持。

磁导引AGV利用磁性轮定位轨道和高精度的磁传感器实现自主导航，可广泛应用于物流、制造等领域。

在路径跟踪控制方面，常见的算法有PID、LQR、神经网络等。

本文选用PID算法，因其简单易实现且可适应多种工况。

PID算法以误差为驱动，调节输出量使误差最小化。

误差计算方法如下：
$e(t)=w(t)-x(t)$
其中，$e(t)$为误差，$w(t)$为目标位置，$x(t)$为实际位置。

PID算法根据误差计算三个输出量：比例项、积分项、微分项。

其计算公式如下：
$u(t) = Kp*e(t) + Ki*\int_{0}^{t} e(\tau) d\tau + Kd*\frac{de(t)}{dt}$
其中，$Kp$、$Ki$、$Kd$为三个参数，分别控制比例项、积分项、微分项对输出量的
影响。

比例项根据误差大小调整输出量，将AGV偏离目标位置拉回。

积分项积累误差并校正
控制，防止系统长期偏差。

微分项校正误差变化率，使系统对变化更敏感。

同时，PID算法对参数的选取也十分关键。

不同的参数组合会导致完全不同的控制效果。

一般需要通过试错法或经验法确定较为稳定的参数组合。

实验结果表明，PID算法能够实现AGV的路径跟踪控制，且控制效果稳定性高。

但相
应的，PID算法适应性较差，无法适应过于复杂或多变的工况。

对于这种情况，需要引入
更加高级的算法如LQR、神经网络等。

综上所述，基于磁导引AGV的路径跟踪控制策略是实现AGV自主导航的重要技术支持。

PID算法作为最基础的控制算法，已被广泛应用。

今后需要通过进一步研究，提高算法的
鲁棒性和适应性，并探索更加高效、高级的控制算法，实现AGV的更加智能化、便利化。