移动机器人路径跟踪实验
机器人控制中的路径跟踪算法
机器人控制中的路径跟踪算法机器人控制是现代工业和科学领域中的关键技术之一。
在许多应用中,机器人需要按照预定的路径进行移动和定位。
路径跟踪算法是实现这一目标的重要组成部分,它使得机器人能够准确地跟随指定的路径。
路径跟踪算法的目标是根据机器人的当前位置和给定的轨迹,计算出使机器人能够沿着路径移动的控制信号。
为了实现这一目标,需要考虑机器人本身的动力学模型、控制系统以及环境的不确定性。
目前,常见的路径跟踪算法包括:比例-积分-微分(PID)控制算法、模型预测控制(MPC)算法和轨迹生成算法。
1. 比例-积分-微分(PID)控制算法PID控制算法是最常用的路径跟踪算法之一。
它通过调整系统的比例、积分和微分参数,使机器人能够实现精确的路径跟踪。
其中,比例参数用于根据当前偏差调整机器人的速度;积分参数用于校正静态误差;微分参数用于预测机器人的运动趋势。
2. 模型预测控制(MPC)算法MPC算法是一种基于系统模型的路径跟踪算法。
它通过建立机器人的动力学模型,并预测未来一段时间内机器人的轨迹,从而生成控制信号。
MPC算法能够考虑到机器人的物理限制和环境的不确定性,因此具有较好的鲁棒性。
3. 轨迹生成算法轨迹生成算法用于生成机器人的运动轨迹。
它可以根据任务需求和环境条件,生成一条使机器人能够顺利到达目标点的轨迹。
常用的轨迹生成算法包括样条插值算法、粒子群优化算法等。
除了上述算法,还有其他一些路径跟踪算法,如Proportional Navigation、LQR控制算法等。
这些算法在不同的应用领域具有广泛的适用性。
需要注意的是,路径跟踪算法的选择应根据具体应用场景来确定。
不同的机器人类型、任务需求和环境条件都会对算法的选择和参数调整产生影响。
因此,在实际应用中,需要充分考虑系统的动态特性和性能指标,并进行实验测试和优化调整。
总之,路径跟踪算法在机器人控制中起着至关重要的作用。
通过合适的算法选择和参数调整,可以实现机器人的准确路径跟踪,进而提高机器人系统的稳定性和性能。
《轮式移动机器人轨迹跟踪智能控制》范文
《轮式移动机器人轨迹跟踪智能控制》篇一一、引言随着科技的不断进步,轮式移动机器人在各个领域的应用越来越广泛,如工业自动化、军事侦察、服务机器人等。
在这些应用中,轨迹跟踪的准确性和智能性成为评价机器人性能的重要指标。
本文旨在研究轮式移动机器人轨迹跟踪的智能控制技术,探讨其应用与优势,并提出相应的解决方案。
二、轮式移动机器人概述轮式移动机器人是一种常见的移动机器人类型,具有结构简单、移动灵活、运动速度快等优点。
其运动主要依靠电机驱动的轮子实现。
根据不同的需求,轮式移动机器人可分为单轮驱动、双轮驱动等不同类型。
此外,其内部控制系统也是机器人正常运行的关键。
三、轨迹跟踪的挑战与需求轨迹跟踪是轮式移动机器人的核心功能之一。
然而,在实际应用中,轨迹跟踪面临诸多挑战。
如复杂的外部环境和内部分布式控制系统可能导致机器人轨迹偏离设定路线,使得任务无法准确完成。
因此,我们提出了一个高质量的轨迹跟踪智能控制方案,以解决这些问题。
四、智能控制方案的设计与实现为了实现准确的轨迹跟踪,我们采用了先进的传感器技术和机器学习算法。
首先,通过高精度的传感器实时获取机器人的位置和姿态信息。
然后,利用机器学习算法对数据进行处理和分析,以实现智能决策和控制。
具体来说,我们采用了以下步骤:1. 传感器数据采集:通过激光雷达、摄像头等传感器实时获取环境信息,包括障碍物位置、道路情况等。
2. 路径规划:根据获取的传感器数据,利用算法进行路径规划,为机器人制定合理的运动路线。
3. 反馈控制:将实际位置与目标轨迹进行比较,计算偏差并进行反馈控制,调整电机的输出力矩以使机器人回到正确的轨迹上。
4. 机器学习:利用深度学习等算法对历史数据进行学习,以提高轨迹跟踪的准确性和鲁棒性。
五、实验结果与分析为了验证我们的智能控制方案的有效性,我们在不同环境下进行了实验。
实验结果表明,我们的方案在各种复杂环境下均能实现准确的轨迹跟踪。
此外,我们还对不同算法进行了对比分析,发现我们的方案在准确性和鲁棒性方面均具有显著优势。
《基于STM32移动机器人目标动态追踪的研究》范文
《基于STM32移动机器人目标动态追踪的研究》篇一一、引言随着人工智能和机器人技术的不断发展,移动机器人在各个领域的应用越来越广泛。
其中,目标动态追踪技术是移动机器人实现自主导航和智能控制的关键技术之一。
本文旨在研究基于STM32的移动机器人目标动态追踪技术,以提高机器人的智能化水平和应用范围。
二、研究背景及意义目标动态追踪技术是移动机器人实现自主导航和智能控制的重要技术之一。
在工业、军事、医疗、安防等领域,目标动态追踪技术都有着广泛的应用。
然而,传统的目标追踪方法往往存在算法复杂度高、实时性差、鲁棒性不足等问题。
因此,研究基于STM32的移动机器人目标动态追踪技术,具有重要的理论和实践意义。
STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器,具有高性能、低功耗、易于集成等特点。
将其应用于移动机器人目标动态追踪中,可以有效地提高机器人的智能化水平和应用范围。
同时,通过对STM32的优化和改进,可以进一步提高机器人的实时性和鲁棒性,为机器人技术的进一步发展提供重要的技术支持。
三、相关技术及原理1. 移动机器人技术移动机器人技术是机器人技术的重要组成部分,涉及到机械设计、电子技术、控制技术等多个领域。
移动机器人的运动控制主要通过控制器实现,其中STM32等微控制器是常用的控制器之一。
2. 目标追踪技术目标追踪技术是利用传感器和图像处理等技术,对目标进行检测、跟踪和识别的技术。
常用的目标追踪方法包括基于滤波的方法、基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
3. 基于STM32的目标追踪原理基于STM32的目标追踪原理主要包括传感器数据采集、图像处理和运动控制三个部分。
首先,通过传感器采集目标的位置和运动信息;其次,通过图像处理技术对目标进行检测和跟踪;最后,通过STM32控制器对机器人的运动进行控制,实现目标的动态追踪。
四、系统设计与实现1. 系统设计本系统主要由STM32控制器、摄像头、电机驱动器等部分组成。
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法在当今科技飞速发展的时代,移动机器人已经在众多领域得到了广泛的应用,从工业生产中的自动化物流搬运,到家庭服务中的智能清洁机器人,再到医疗领域的辅助手术机器人等等。
而要让这些移动机器人能够高效、准确地完成各种任务,关键就在于其路径规划和轨迹跟踪算法的有效性。
路径规划,简单来说,就是为移动机器人找到一条从起始点到目标点的最优或可行路径。
这就好像我们在出门旅行前规划路线一样,要考虑距离、路况、时间等诸多因素。
对于移动机器人而言,它所面临的环境可能更加复杂多变,比如充满障碍物的工厂车间、人员密集的商场等。
因此,路径规划算法需要具备强大的计算能力和适应能力。
常见的路径规划算法有很多种,比如基于图搜索的算法,像 A 算法。
A 算法通过对地图进行网格化,并为每个网格节点赋予一个代价评估值,从而逐步搜索出最优的路径。
它的优点是能够快速找到较优的路径,但在处理大规模地图时,计算量可能会较大。
还有基于采样的算法,如快速扩展随机树(RRT)算法。
RRT 算法通过在空间中随机采样,并逐步扩展生成树的方式来探索路径。
这种算法在高维空间和复杂环境中的适应性较强,但可能得到的路径不是最优的。
另外,基于人工势场的算法也是一种常用的方法。
它将目标点视为吸引源,障碍物视为排斥源,通过计算合力来引导机器人运动。
这种算法计算简单,但容易陷入局部最优。
轨迹跟踪则是在已经规划好路径的基础上,让机器人能够准确地按照预定的路径进行运动。
这就要求机器人能够实时感知自身的位置和姿态,并根据与目标轨迹的偏差进行调整。
在轨迹跟踪中,PID 控制器是一种常见的方法。
它通过比例、积分和微分三个环节的作用,对偏差进行修正。
PID 控制器简单易用,但对于复杂的非线性系统,其控制效果可能不够理想。
为了提高轨迹跟踪的精度和鲁棒性,现代控制理论中的模型预测控制(MPC)也得到了广泛应用。
MPC 通过预测未来一段时间内的系统状态,并优化控制输入,来实现更好的跟踪性能。
移动机器人路径跟踪模糊控制系统设计及仿真
( nigUn e i f otadT lcmmu i t n nig20 0 hn) Naj i rt o P s e o n v sy sn e nc i s j 103C ia a o Na n
Absr t t ac :The m an c nt n ft spa ri i o e t o hi pe sAppi a on off z o i ,U nd rt ond to o lc t i uz y l g c e he c ii n fkno n goba t w l lpah
i ood c sg oncuso . l i ns K ey o ds i u a on; r bot pah—f Ho i w r :sm lt i o ; t —o w ng
2口1 . 19
De i n & Re e r h sg s ac
0 引言
利用模糊逻辑在移动机器人运动控制 中的优越性,采
点的位 置 ; 预瞄点确定以后 ,再根据移动机器人当前点相
具独特的优势 , 本文结合 驾驶 员的丰富经验设计了移动机 器人的模 糊控制器 。设计 出移动机器人运 动控制进行仿真 的方法及程序流程 , 然后对仿真结果进行了分析比较 , 说
明模 糊控制器 的有效 性。
对于预瞄点的距离长短和方向偏差大小由角速度 ,线速度
模糊控制 器控制输 出移 动机器人 的线 速度 V和 角速度 ∞, 再 由移动机器人的运动模块完成运动控制。
1 移动机器人模糊控制 系统设计
对于移动机器人的运动控制 问题 ,首先是要对经过机 器视觉检测和处理而成的规划路径进 行分析 ,其次就是根
踪运动 中的应用 。利用模糊逻辑在移动机器人运动控制中的优越性 ,结合驾驶员的丰富经验设计 了移动机器人 的模 糊控制器 ,包括一个预 瞄距 离确定器和一个 运动模糊控 制器 。设 计出移动机器人运 动控制进行仿真 的方 法及程 序流程 ,对其进行 计算机仿真验证控 制效 果, 对仿真 结果进行 了分析比较 , 出模糊控制器达 到设 计要 得
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法在当今科技迅速发展的时代,移动机器人正逐渐成为各个领域的重要工具,从工业生产中的自动化运输,到医疗领域的服务机器人,再到家庭中的智能清洁设备,它们的身影无处不在。
而要让这些移动机器人能够高效、准确地完成任务,路径规划和轨迹跟踪算法就显得至关重要。
路径规划,简单来说,就是为移动机器人找到一条从起始点到目标点的最优或可行路径。
这就好像我们出门旅行,需要规划出一条既省时又省力的路线。
而轨迹跟踪,则是让机器人能够按照预定的路径或轨迹准确地移动,避免偏离“既定路线”。
在路径规划方面,有许多不同的方法和策略。
其中,基于地图的规划方法是比较常见的一种。
就好比我们在手机上使用地图导航,机器人也需要一个对其工作环境的“地图”认知。
这个地图可以是事先通过传感器获取并构建的,也可以是根据机器人在运行过程中的实时感知不断更新完善的。
例如,栅格地图法将工作空间划分为一个个小的栅格,每个栅格都有相应的状态标识,比如是否可通行。
通过对这些栅格的分析和计算,机器人就能找到可行的路径。
这种方法简单直观,但对于复杂环境可能会出现精度不够或者计算量过大的问题。
另外,还有基于几何形状的规划方法。
比如,利用圆形、矩形等简单几何图形来描述机器人和障碍物的形状和位置,通过几何运算来确定可行路径。
这种方法在一些规则环境中效果较好,但对于形状不规则的障碍物处理起来可能就比较棘手。
除了这些传统方法,近年来随着人工智能技术的发展,一些基于深度学习的路径规划算法也逐渐崭露头角。
通过让机器人学习大量的环境数据和路径样本,它能够自动生成适应不同环境的路径规划策略。
轨迹跟踪算法则致力于确保机器人能够精准地沿着规划好的路径移动。
常见的轨迹跟踪算法包括 PID 控制算法、模型预测控制算法等。
PID 控制算法是一种经典的控制算法,它通过比例、积分和微分三个环节的作用,来调整机器人的控制输入,从而使机器人的实际轨迹尽量接近预定轨迹。
《2024年非完整移动机器人路径规划与轨迹跟踪控制的研究》范文
《非完整移动机器人路径规划与轨迹跟踪控制的研究》篇一一、引言随着现代机器人技术的快速发展,非完整移动机器人在生产制造、服务型机器人等领域得到了广泛应用。
其高效、精准的路径规划和轨迹跟踪控制技术,成为当前研究的热点。
本篇论文主要研究非完整移动机器人的路径规划方法和轨迹跟踪控制技术,以提高机器人的工作效能和灵活性。
二、非完整移动机器人的特性非完整移动机器人指无法实现任意运动的移动机器人。
这种机器人在结构和功能上往往具备更多的灵活性和可操作空间,但在路径规划和轨迹跟踪方面存在一定限制。
因此,对非完整移动机器人的路径规划和轨迹跟踪控制技术的研究显得尤为重要。
三、路径规划方法研究(一)全局路径规划全局路径规划主要依赖于环境地图信息,通过算法搜索出从起点到终点的最优或次优路径。
常见的全局路径规划算法包括基于图搜索的算法、基于采样的算法等。
这些算法在处理静态环境时效果较好,但在动态环境下需要实时更新地图信息,对计算资源和时间有较高要求。
(二)局部路径规划局部路径规划主要根据机器人当前的感知信息,在局部范围内进行路径规划。
常见的局部路径规划算法包括基于势场的方法、基于学习的方法等。
这些方法能够根据环境变化实时调整路径,但需要机器人具备较高的感知和决策能力。
四、轨迹跟踪控制技术研究轨迹跟踪控制技术是实现机器人精准运动的关键。
常用的轨迹跟踪控制方法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
这些方法可以结合机器人的动力学模型和运动学模型,实现对机器人运动的精确控制。
在非完整移动机器人的轨迹跟踪控制中,需要考虑到机器人的运动约束和动力学特性,选择合适的控制方法以实现精准的轨迹跟踪。
五、非完整移动机器人路径规划和轨迹跟踪的融合在实现非完整移动机器人的路径规划和轨迹跟踪时,需要考虑到两者之间的协同作用。
一方面,路径规划为机器人的运动提供全局指导;另一方面,轨迹跟踪控制确保机器人能够按照规划的路径精确运动。
因此,需要将两者融合起来,实现机器人的高效、精准运动。
一种应用于移动机器人的路径跟踪控制方法
( . ne fCo 1 Ce tro mma d a d C n rl n n o to ,No 9 5 0Ar Dain 1 6 2 , ia, . 1 5 my, l 1 0 3 Chn a 2 C le eo Ma e . olg f Hn ,Not wetr ttc ncUnv ri rh senVoy eh i iest y,Xi a 1 0 2 Chn ’ n 7 0 7 , ia)
摘 要 : 对 移 动 机 器 人 的路 径 跟踪 复 杂 性 问 题 , 计 了 一 种 易 于 实 现 的控 制 系 统 , 中 的 跟踪 策 略 改 进 了传 统 的 视 线 针 设 其 导 航 算 法 , 机器 人 光 滑趋 近到 期 望 路径 , 制 器 的设 计 采 用 基 于 模 糊 逻 辑 的 变 速 度 控 制 和 角 速 度 滑 模 控 制 , 小 了角 速 度 使 控 减 的抖 振 , 使 控 制 具 有 一定 的智 能 化 特 点 。实 验 结 果 表 明 , 计 的 控 制 系统 即可 以保 证 路 径跟 踪 的精 度 , 并 设 同时 避 t As t e pr blm a h f l wi o bi o ot i e y c mplc t d,a f c lt o r l s r c : h o e of p t olo ng f r mo l r b s v r o e ia e a iiy c nt o
Vo . , . 2 1 33 No 1
De e c mb r, 0 8 e 20
火 力 与 指 挥 控 制
Fie Co t o n mma d Co to r n r la d Co n n rl
移动机器人基础实验报告
一、实验目的1. 理解移动机器人的基本组成和工作原理;2. 掌握移动机器人的运动学模型和轨迹规划方法;3. 熟悉移动机器人的控制算法和仿真实验;4. 提高实际操作能力和分析问题、解决问题的能力。
二、实验原理移动机器人是一种能够自主移动的智能设备,主要由传感器、控制器、执行器、通信模块等组成。
其工作原理是通过传感器感知环境信息,控制器根据预设算法进行决策,执行器根据控制指令执行动作,实现机器人的自主移动。
三、实验内容1. 移动机器人组成及工作原理实验(1)实验目的:了解移动机器人的组成及各部分功能。
(2)实验步骤:①观察移动机器人的结构,了解其组成及各部分功能;②分析移动机器人各组成部分之间的联系和作用;③总结移动机器人的工作原理。
2. 移动机器人运动学模型实验(1)实验目的:掌握移动机器人的运动学模型。
(2)实验步骤:①建立移动机器人的运动学模型;②推导移动机器人的运动学方程;③分析运动学方程中各个参数的意义。
3. 移动机器人轨迹规划实验(1)实验目的:掌握移动机器人的轨迹规划方法。
(2)实验步骤:①设定移动机器人的起点和终点;②根据起点和终点,规划移动机器人的路径;③分析路径的优缺点,优化路径。
4. 移动机器人控制算法实验(1)实验目的:熟悉移动机器人的控制算法。
(2)实验步骤:①选择合适的控制算法,如PID控制、滑模控制等;②编写控制算法程序,实现机器人的控制;③调试程序,使机器人按照预期轨迹运动。
5. 移动机器人仿真实验(1)实验目的:验证控制算法的有效性。
(2)实验步骤:①搭建移动机器人的仿真模型;②将控制算法程序应用于仿真模型;③分析仿真结果,验证控制算法的有效性。
四、实验结果与分析1. 移动机器人组成及工作原理实验实验结果:通过观察移动机器人的结构,了解了其组成及各部分功能,掌握了移动机器人的工作原理。
2. 移动机器人运动学模型实验实验结果:建立了移动机器人的运动学模型,推导了运动学方程,分析了运动学方程中各个参数的意义。
(完整版)路径跟踪实验
w(k) w(k 1) kp2 ( ye (k) ye (k 1)) ki2 ye (k) kp3 (e (k) e (k 1)) ki3e (k) 其中,kpi是比例增益,kii是积分增益(i=1,2,3)。
仿真结果
直线跟踪
椭圆跟踪
正弦曲线跟踪
实验要求
1、理解移动机器人路径跟踪定义; 2、掌握PI路径跟踪控制器设计方法; 3、完成PI路径跟踪仿真; 4、上交实验报告。
Y
2r C
2l
O
w v
X
x cos
y
s
in
0
0
0 1
v w
离散化可表示为:
x(k 1) x(k) T v(k) cos( (k)(k)
s in(
(k))
x(k 1) x(k) T w(k)
其中,q=[x, y,θ]T为机器人位姿,v和w分别是机器人线速度和角速 度,T为采样时间。
0
0ex
0 e y
Te
(qr
q)
1e
其中,Te为转换矩阵。
Y'
xe
r
Y
(xr,yr) 参考路径
C
(x,y)
O
ye
X' X
那么机器人路径跟踪的目的就是设计合适的控制规律控制机器人线
速度和角速度,使得机器人能精确跟随参考路径,即
lim
t
ep
0
PI控制器设计
线速度控制器:
v(k) v(k 1) kp1 (xe (k) xe (k 1)) ki1xe (k)
控制规律
假设参考路径可由一系列的参考点组成,即qr=[xr, yr,θr]T, 定义位 姿误差,即
《2024年非完整移动机器人路径规划与轨迹跟踪控制的研究》范文
《非完整移动机器人路径规划与轨迹跟踪控制的研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展,移动机器人成为了机器人领域研究的热点之一。
其中,非完整移动机器人因为其运动特性和广泛应用场景,受到了广泛的关注。
然而,由于非完整移动机器人的运动约束和复杂环境的影响,其路径规划和轨迹跟踪控制仍然面临诸多挑战。
本文将重点研究非完整移动机器人的路径规划与轨迹跟踪控制,以期为机器人的智能化和自主化提供支持。
二、非完整移动机器人概述非完整移动机器人是一种运动约束较为特殊的机器人,其运动状态受限于非完整约束条件。
常见的非完整移动机器人包括轮式机器人、履带式机器人等。
由于非完整约束的存在,非完整移动机器人的运动轨迹和姿态控制相对较为复杂。
因此,对非完整移动机器人的研究具有重要意义。
三、路径规划技术研究路径规划是非完整移动机器人研究中的重要一环。
本部分将详细介绍路径规划的相关技术。
首先,全局路径规划是机器人根据环境信息规划出一条从起点到终点的全局路径。
这一过程中,需要考虑到环境因素、机器人的运动特性等因素。
目前常用的全局路径规划算法包括随机路标图算法、网格法等。
这些算法可以在已知环境信息的情况下,为机器人规划出较为平滑且高效的路径。
其次,局部路径规划则是在机器人实际运动过程中,根据实时环境信息调整其运动轨迹的过程。
这一过程中,需要考虑到机器人的运动约束、实时环境感知等因素。
常见的局部路径规划算法包括基于控制的方法、基于优化的方法等。
这些算法可以根据实时环境信息,为机器人提供更加灵活的路径规划方案。
四、轨迹跟踪控制技术研究轨迹跟踪控制是非完整移动机器人的另一重要研究方向。
本部分将详细介绍轨迹跟踪控制的相关技术。
首先,传统的轨迹跟踪控制方法主要基于PID控制算法、模糊控制算法等。
这些方法虽然可以实现对机器人的基本控制,但在面对复杂环境和多变任务时,其控制效果并不理想。
因此,研究人员开始尝试引入更先进的控制算法,如基于优化算法的轨迹跟踪控制方法等。
移动机器人平滑路径规划与轨迹跟踪研究
移动机器人平滑路径规划与轨迹跟踪研究摘要:随着移动机器人应用的不断扩大,其路径规划和轨迹跟踪成为了一个重要研究领域。
本文从移动机器人平滑路径规划和轨迹跟踪的角度出发,对目前研究的最新成果和发展趋势进行了探讨。
首先,对移动机器人中的平滑路径规划和轨迹跟踪概念进行了介绍,并分别讨论了常见的算法及其应用场景等。
随后,从优化效果、计算效率、实时性等方面分析了平滑路径规划和轨迹跟踪算法的优劣,最后给出了未来的研究方向和展望。
关键词:移动机器人,平滑路径规划,轨迹跟踪,算法,优化一、引言移动机器人作为一种新型的智能化设备,其应用范围已经不断扩大。
在不同的场景下,移动机器人的路径规划和轨迹跟踪需求多种多样。
而平滑路径规划和轨迹跟踪是其中的一个重要研究领域,其关键技术是如何在机器人平滑移动的同时,实现高效率的路径规划和轨迹跟踪。
本文从移动机器人平滑路径规划和轨迹跟踪的角度出发,对目前研究的最新成果和发展趋势进行了探讨。
首先,对移动机器人中的平滑路径规划和轨迹跟踪概念进行了介绍,并分别讨论了常见的算法及其应用场景等。
随后,从优化效果、计算效率、实时性等方面分析了平滑路径规划和轨迹跟踪算法的优劣,最后给出了未来的研究方向和展望。
二、移动机器人平滑路径规划及其算法移动机器人平滑路径规划旨在寻找机器人在不碰撞的前提下,能够在一定时间内从起点到达终点的一条连续、平滑路径。
常见的平滑路径规划算法有最短路径规划算法、Dijkstra算法、A\*算法、蒙特卡洛方法等。
其中,最短路径规划算法的主要思路是在一个网格上,以目标位置为中心,搜索周围的格子。
具体说就是,把起点到终点的直线连续地切割成很多小线段,这些小线段相互之间组成了许多角度不超过45度的三角形。
然后,从起点开始,每次选取离当前节点最近的点来进行迭代,最终获得一条最优路径。
Dijkstra算法和A*算法也是基于网格的路径规划算法,但其通过计算每个节点的代价和预测值,可以避免对所有节点的访问,提高了算法的效率。
基于智能优化的移动机器人轨迹跟踪控制
CAO u h i W ANG a g x . a k n o t o f mo i o t b s d o n el e t o t ia i n Co Yo - u , Li n - i Tr c i g c n r l o b e r bo a e n i t l g n p i z t . mp t r E g n e i g l i m o u e n i e rn
摘
要: 建立了机 器人运动学模型 , 计了基 于 L aoo 设 yp nv稳定理论的轨迹跟踪控制 器, 该控 制器的性能取决于其参数的大小。粒
子群优化算法具有收敛速度 快, 需要 调节的参数 少等优点 , 但优化过程 中容 易发生“ 早熟” 收敛 , 使优化 陷入局部极 小值。 通过 引入
模拟退 火算法、交叉算子 ” 变异算子”提 出了一种改进粒子群优化算法 , “ 和“ , 对控制器的参数 进行优化设计 。 最后 , 通过仿 真计算 ,
tr t ajs,u rm tr ovrec f n OC ̄ d r g ot zt nS “necos oea rad “by ne oeao” ae es o dutb tpe aue cn egne o e CU u n pi ai . t i mi o A,itrrs prt ’n ae ac prtr r o’ cm ie m rv S Spr r neanw mpoe a il S am O t i t nIS o bn dt ipoeP O’ e o o f ma c, e I rvdP rc w r pi z i ( O)i fr e oot z h o ̄ HrS t e m ao P S o dt pi eteen o e’ m mi
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法移动机器人是一类具有自主行动能力,能够感知环境并执行任务的智能化设备,广泛应用于生产制造、仓储物流、医疗辅助等领域。
而移动机器人的核心技术之一,就是路径规划和轨迹跟踪算法。
移动机器人的路径规划指的是,在特定环境下,根据机器人的任务和环境特征,通过算法确定机器人移动的行进路径和速度,以达到最优的任务完成效果。
路径规划是机器人行动中最为基本的技术之一,其优良或者差劣直接影响到机器人的执行效率和工作质量。
路径规划算法可以分为全局路径规划算法和局部路径规划算法。
全局路径规划算法通常用于确定目标的长期路径规划,比如在无人驾驶车辆中应用得较多。
局部路径规划算法则需要根据当前机器人的位置和周围环境实时进行决策。
比如在仓储物流中,移动机器人需要在仓库内部传输货物,就需要根据货物的位置、周围的物品布局、机器人当前位置等因素制定实时的行进路线。
现在,人们已经研究出了许多不同的移动机器人路径规划算法,如A*、RRT、Dijkstra等等。
其中,A*算法是比较常见的一种,在实际的移动机器人应用中也比较常见。
A*算法对于高维度状态空间的搜索有较高的效率和优秀的搜索结果。
算法的寻路速度很快,而且比较通用,能够在各种不同的小车、机器人上进行规划。
轨迹跟踪算法则是指在确定了机器人的运动路径之后,计算机如何通过控制机器人的实际运动轨迹来执行任务的算法。
在实际的移动机器人任务中,精确的轨迹跟踪能够保证任务的准确完成,提高机器人的运动效率和稳定性。
常用的轨迹跟踪算法包括PID算法、自适应控制算法等。
其中,PID算法是一种非常经典的算法,被广泛应用于控制系统中。
PID算法根据给定的误差值和变化率,计算出控制量并作出反馈控制,以达到控制目标。
在多机器人系统中,多个机器人协作实现任务是不可避免的。
针对多机器人协作路径规划问题,现在提出的一些算法包括负载均衡策略、虚拟领队等。
负载均衡策略是一种全局性的算法,将机器人的负载均衡分配到整个队列中;而虚拟领队则是将任务分配给其中一个机器人,其他机器人则根据虚拟领队的运动轨迹进行协调。
01-移动机器人轨迹跟踪问题建模
(4)
又由图 2 可知
且令
中国大学MOOC
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(5)
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的初始位姿运动到达并跟踪一条期望的几何路径,控制输入是期望轨迹的曲线方
程。在实际应用中,为了表示出期望轨迹,通常将轨迹的曲线距离变化参数作为
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控制输入。在轨迹跟踪问题中,机器人运动控制规律的设计只需考虑机器人与轨
迹之间的距离和角度偏差,而与时间并不相关。与之对应的轨迹的参数表达式中
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轮式移动机器人轨迹跟踪的pid控制方法
轮式移动机器人轨迹跟踪的pid控制方法轮式移动机器人是一种常见的移动机器人,其行动方式类似于小车,通过轮子的转动来实现移动。
轮式移动机器人的轨迹跟踪是其重要的控制问题之一,PID控制方法是常用的控制方法之一。
PID控制方法是一种基于反馈的控制方法,其主要思想是通过对系统输出与期望值之间的误差进行反馈控制,来调整系统输入,使得系统输出能够接近期望值。
PID控制器包括三个部分:比例控制器、积分控制器和微分控制器。
比例控制器根据误差的大小来调整输出,积分控制器根据误差的积分来调整输出,微分控制器根据误差的变化率来调整输出。
对于轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,可以将其看作是一个控制问题,即通过调整机器人的轮子转速来使其行进的轨迹接近期望轨迹。
具体来说,可以将期望轨迹表示为一系列的路标点,机器人需要沿着这些路标点行进。
对于每个路标点,可以计算出机器人当前位置与期望位置之间的误差,然后通过PID控制器来调整机器人的轮子转速,使得误差逐渐减小,最终达到期望位置。
具体的PID控制方法如下:1. 比例控制器:根据当前误差计算出比例项,即误差乘以一个比例系数Kp,得到比例输出。
2. 积分控制器:将误差进行积分,得到积分项,即误差积分乘以一个积分系数Ki,得到积分输出。
3. 微分控制器:将误差进行微分,得到微分项,即误差变化率乘以一个微分系数Kd,得到微分输出。
4. 将比例输出、积分输出和微分输出相加,得到总输出。
5. 将总输出作为机器人的轮子转速,使机器人向期望位置移动。
需要注意的是,PID控制器中的比例系数、积分系数和微分系数需要根据具体的控制问题进行调整,以达到最优的控制效果。
总之,PID控制方法是一种常用的控制方法,可以应用于轮式移动机器人的轨迹跟踪问题中。
通过合理地调整比例系数、积分系数和微分系数,可以实现机器人的精准控制,使其沿着期望轨迹行进。
Turtlebot机器人自主定位导航实验报告
Turtlebot机器人自主定位导航实验报告一、实验目的1.掌握ROS控制真实移动机器人的基本操作;2.理解ROS下的坐标系统及坐标转换关系;3.能够在Turtlebot机器人上,验证基于激光测距传感器的全局定位(amcl)导航(move_base)功能,能够使用gmapping包进行同时定位与地图创建(SLAM)。
二、实验设备1.车载笔记本电脑一台,安装Ubuntul6.04以及ROS Kinect版本;2.Turtlebot2i一台,安装有思岚RPLIDAR A2激光传感器。
三、实验原理1.ROS下的坐标系统及坐标转换关系导航功能包集需要知道传感器、轮子和关节的位置。
我们使用TF(TransformFrame)软件库完成这部分工作,TF软件库使得我们可以向机器人添加更多的传感器和组件,TF会替我们处理这些设备之问的关系。
以Turtlebot机器人为例子,主要介绍map,odom,base_link,base_laser_link坐标系,这也是与gmapping相关的一些坐标系,如图2.3.1所示。
map:地图坐标系,一般设置该坐标系为固定坐标系(fixed frame),一般与机器人所在的世界坐标系一致。
odom:里程计坐标系,这里要区分开odom topic,这是两个概念,一个是坐标系,一个是根据编码器(或者视觉等)计算的里程计。
但是两者也有关系,odom topic转化得位姿矩阵足od0n--sbase_link的tf关系。
机器人运动开始时,odon和map坐标系是重合的。
但是随着时间的推移,里程计不断地会累积误差。
所以后面odom和map坐标系是不重合的,而出现的偏差就是累积误差。
如果想求得map-->odom的tf变换,必领使用一些校正传感器合作校正的package,例如emapping会给出一个位置估计,这可以得到nap->base_Iink的tf,所以估计位置和里程计位置的偏差也就是odom与map的坐标系偏差,由此可以得到map-->odom的tf变换。
自主移动机器人路径规划及轨迹跟踪的研究
2.2技术
轨迹跟踪技术包括卫星定位、传感器定位和深度学习等多种方法。卫星定位 技术利用全球定位系统(GPS)等卫星导航设备来获取机器人的位置信息。传感 器定位则利用激光雷达、摄像头等传感器获取环境信息,并通过匹配预定轨迹与 实际环境信息来跟踪机器人位置。深度学习方法的引入为轨迹跟踪提供了新的解 决方案,通过训练大量数据学习特定任务下的最优轨迹跟踪模式。
一、自主移动机器人路径规划
路径规划是自主移动机器人领域中的一个核心问题,它涉及到在给定起点和 终点之间寻找一条最短或最优路径的问题。为此,机器人需要能够感知环境信息, 并在复杂多变的环境中做出决策。
1.1基本原理
路径规划的基本原理是在已知环境信息的前提下,通过搜索算法寻找一条从 起点到终点的最短或最优路径。根据环境信息的完整性,路径规划可以分为全局 路径规划和局部路径规划。全局路径规划基于全图环境信息进行路径搜索,而局 部路径规划则是在机器人运动过程中逐步构建环境模型并规划路径。
三、自主移动机器人路径规划与轨迹跟踪的结合
自主移动机器人路径规划和轨迹跟踪虽然都是解决机器人在环境中运动的问 题,但它们侧重点不同,路径规划的是从起点到终点的全局最优路径搜索,而轨 迹跟踪则是对预定轨迹的局部跟踪和再现。实际上,这两个问题是相互补充的, 将它们结合起来能够显著提高机器人的任务效率和精准度。
1.2技术
路径规划技术包括路径搜索、路径选择和路径优化等多个方面。其中,路径 搜索算法是关键,常见的搜索算法包括 A*算法、Dijkstra算法、Bellman-Ford 算法等。这些算法通过计算节点间的距离和代价,逐步寻找最优路径。
路径选择阶段则需要根据机器人的运动约束和特定要求选择合适的路径。在 路径优化阶段,机器人根据实际环境信息和自身状态,对已规划的路径进行修正 和优化,以提高路径的可行性和效率。
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●碰撞检测 在能力风暴四周有一个碰撞环,上面有四个碰
撞传感器,可以检测是否撞上障碍以及碰撞发生 的方位
int bumper ( )
碰撞传感器检测。返回值低4位的意义,位0=>右 前,位1=>左前,位2=>右后,位3=>左后。如果 实际检测方位与此处定义不一致,请调整碰撞传 感器的安装位置
3. 定时命令
2.传感器输入
●数字输入 int digital (int p) 返回数字口p上传感器的值,(1为真,0为假)。 如果从传感器数字硬件读到的值为零伏或逻辑零, digital()函数将返回真。
●模拟输入
int analogport(int p) 返回模拟口p上传感器的值。返回值是0到255间的整数值。 如果该传感器在硬件上只有开关两种状态,则硬件上的数 字读数为1时返回值为255(就象一个数字开关断开,电位 被拉高一样,导致一个最高读数),当硬件的数字读数为 0,则返回0(就象一个数字开关合上,电位接地)。 系统设定的传感器端口全局变量:
将创建一个check_sensor进程,它每次运行1毫 秒,栈大小为50个字节
(3)撤消进程
int kill_process(int pid); 通过将进程ID传给kill_process来撤消一个进程。 kill_process 返回值表明撤消进程是否成功。
如果返回值是0,表明进程被撤消。如果返回1, 表示没有找到该进程。
void check_sensor(int n) {
while (1) printf("Sensor %d is %d\n", n, digital(n));
}
void main() {
start_process(check_sensor(2)); }
start_process(check_sensor(2), 1, 50);
讯;
(20) 串行通讯插座:RS232串行通讯接口; (21) 麦克风:用于采集声音信号,占用通用模拟接口2; (22) 红外调节1:用于调节红外发射管1的发射强度; (23) 红外发送1:红外发射管1插座; (24) 红外接收:红外接受头插座; (25) 红外发送0:红外发射管0插座; (26) 红外调节0:用于调节红外发射管0的发射强度; (27) 光敏传感器1:预设的光敏电阻插座1,与右边的光敏传感器对应,
_
J1 Key = Space
1
U2
6
5
2
4
CNY17-1
0
1
R6 10k¦¸
分立的单组传感器电路电路图
LM339N芯片图
总体布局图
R16
15k¦¸ R15
15k¦¸ R12
U6
1
4
2
33
15k¦¸
R14
R3
15k¦¸
1
2
LM139
10k¦¸
U2
6 Key=A 50%
5
PHOTO_TRANSISTOR_RATED LED1
座可以对连接在机器人上的8节9.6伏串联电池组进行充电; (10) 充电指示:黄颜色的发光二极管,用于指示探索者是否处于正常充电
状态,若快速充电跳线插座短路,则该指示灯不起作用;
(11) 扩展电源插座:用于给探索者上扩展的直流电机口0~3和移动轮电 机驱动口0~1提供额外的电源,电源极性请见板上的标注,附加电 源的规格为5~7节1.5伏干电池或7~8节1.2伏串联充电电池,但一 般要求等效电压等于或略高于连接于(8)的电池电压;
能力风暴操作系统。JC实现了C语言的一个子集,它包括控制语句(for, while,if else),局部变量和全局变量,数组,指针,结构体,16位和32 位整数,和32位浮点数。
◆运行JC 首先要安装JC。把能力风暴接到你计算机的一个串口上,打开能力风暴电 源开关,并运行JC。电源开关拨至“下载”位置(左边),JC将引导你首先下 载操作系统;若控制板上已有操作系统,将电源开关拨到“运行”位置(右 边),运行JC时,JC将初始化能力风暴内存并下载系统库函数。
(12) 电源开关:用于打开和关闭探索者; (13) 电源指示:绿颜色的发光二极管,用于指示探索者是否处于工作状
态;
(14) 电压低指示:红颜色的发光二极管,灯亮时,表示电源电压太低; (15) 功能按钮:该按钮占用通用数字输入口7,在用户程序中可以获得
该按钮的状态,另外,该按钮与复位按钮联合使用可以使控制板进 入特殊启动模式,从而能够进行操作系统的装入;
下面的代码显示创建一个check_sensor进程,1 秒钟后终止该进程的例子:
void main() { int pid; pid= start_process(check_sensor(2)); sleep(1.0); kill_process(pid); }
第二部分.实验
设计目的:
利用68HC11强大的可扩展性以及众多 的剩余输入/输出端口,为探索者机器人增 添传感器模块,以此来完善其与外界交互 的能力,使其在迷宫运行中能更好的保持 自身的姿态。
msleep(1500L); /* 等待1.5秒 */
■多任务
(1)多任务叙述
JC的一个强大的功能是它的多任务设置。在运行期 间,进程可以被动态地建立和撤消。多个进程运行通过 分时间片实现的。每个进程一次只执行一定数量的时间 片。
每个进程都有自己的栈,用于函数调用传递参数,存 放局部变量,存放函数调用的返回地址。栈的大小在进 程创建时确定。一个进程栈的缺省大小为256字节。
机器人路径跟踪实验
许群 xq122@
能力风暴
第一部分
一.控制主板结构说明
(1) LCD插座:探索者配备了一个16x2的液晶显示模块,将其正确插入该 插座,机器人在运行过程中可以显示2行16字符的文本信息,是探索 者与操作者的交互界面之一;
(2) 直流电机口3:探索者控制主板上扩展了四个直流伺服接口,编号为 0~3,具备PWM(脉宽调制)功能,可以用于各种直流驱动装置, 如直流马达、继电器等执行机构,旁边的红色和绿色用于指示方向;
也
可以作为通用模拟输入口使用,编号为1; (28) 光敏传感器0:预设的光敏电阻插座0,与左边的光敏传感器对应,
也
可以作为通用模拟输入口使用,编号为0; (29) 扩展接口:该扩展接口插座与LCD插座一起构成了探索者的扩展总
线;
(30) 红外频率调节:用于调节红外振荡电路的频率,使其位于38KHz左 右;
(31) 快速充电:若需对电池组进行快速充电,应将该跳线座短路; (32) 蜂鸣器:可以在用户程序的控制下产生不同频率的声响。
二.C语言基础和JC
◆ C基础 main( ) 函数
◆ JC简介 交互式C语言(简称JC)是用于能力风暴个人机器人(基于68HC11)的
专用开发系统。 JC由两部分组成:编译环境(包含交互式命令行编辑和调试功能)和
int photo_right = photo(1); 右光敏电阻 int photo_left = photo(2); 左光敏电阻 int microphone = 2; 麦克风
例: analogport (photo_right);检测右光敏,返 回值越小,光线越亮。
analogport (microphone);检测麦克风, 返回值越大,声音越响。
■电路 ●LED半导体发光二极管 ●光敏电阻 ●可微调电阻 ●运算放大器 ●接线头、电阻和导线
电路设计
VCC
5V
R3 1k¦¸
4 R4 4.7k¦¸
2
VCC
R5 15k¦¸
R2
10k¦¸ Key=A
50%
3
U1A
5
2
5
3
4
12 LM339N
6
R1 10k¦¸
XSC1
A +_
B +_
Ext T rig +
如何实现路径信息转化为电信号?
不同材质对光的吸收和反射的能力不同
路径 反射能力高
背景 反射能力差
如下图中所示,由半导体发光二极管LED 与光敏电阻R构成了探头部分,由LED发射的 光线照射到地面材质上,再经材质的漫射或反 射,光线照射在光敏电阻上,使其电阻值发生 变化,不同材质对光的吸收能力不同,则光敏 电阻的阻值也随之变化。
(2)创建新进程
int start_process (functioncall(...),[TICKS],[STACK-SIZE])
start_process取得一个进程标识,创建一个进程。有 两个可选参数:进程的时间片数和栈大小。
返回一个整数,它就是新进程的进程ID 。
下面给出了创建一个进程的例子:
● void sleep (float sec) 等待一段等于或稍大于指定的sec时间(秒) 后
再执行后面的语句。sec是一个浮点数。 例: sleep(1.5); /* 等待1.5秒 */
●void msleep (long msec) 等待一段等于或稍大于指定的msec时间(毫秒)后 再执行后面的语句。sec是一个长整数。 例:
1. 输出控制
●函数stop()关闭两个电机
● motor ( int m, int p)用于电机功率水平的控制
● void drive ( int trans_vel, int rot_vel) 同时设定两个电机的速度,控制能力风暴的平移和旋转。 trans_vel平移速度,rot_vel旋转速度。rot_vel<0能力风暴顺时 针旋转,rot_vel>0能力风暴逆时针旋转。该函数将左轮速度设 为( trans_vel - rot_vel ),右轮速度设为( trans_vel + rot_vel )。