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一种基于最优化的AGV路径跟踪方法与流程

2022-02-22 04:46:56 来源:中国专利 TAG:

一种基于最优化的agv路径跟踪方法
技术领域
1.本发明涉及物流技术领域,具体为一种基于最优化的agv路径跟踪方法。


背景技术:

2.在生产物流和仓储物流领域,由于人工成本的上升和机器人技术的快速发展,agv小车逐渐成为一种趋势,agv集定位、感知、导航和控制等技术于一身,其中路径跟踪技术属于控制是一种基础性且重要的技术,传统的路径跟踪技术一般采用基于预瞄点的控制方法,预瞄距离往往固定或者根据运行速度变化,agv的跟踪路径一般是直线、圆弧和贝塞尔曲线等,由于预瞄距离没有考虑路径变化传统方法对于曲线的跟踪效果往往较差。


技术实现要素:

3.本发明的目的在于提供一种基于最优化的agv路径跟踪方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
4.为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于最优化的agv路径跟踪方法,其路径跟踪方法包括以下步骤:
5.a、路径离散化为路径点:每个路径点包含当前点的位置和该点的期望偏航角,期望偏航角为该路径点所在曲线的切线角度,再计算出agv所在位姿的当前最近点,最后根据agv运行速度和目标时间计算出对应的最优化路径长度,输出从最近点到最优化路径长度内所有的路径点;
6.b、最优化agv航向角:然后根据agv航向的角速度限制和角加速度限制求出待确定的agv航向角的取值范围,最后根据性能指标和限制条件求解最优化问题,从而获得路径跟踪的最优航向,最优化问题如下:其中,θ为待确认的 agv航向角;n是路径点个数;di是在agv航向角为θ时第i个路径点到车辆运行路径的最短距离;θi是第i个路径点所在曲线的切线角度;θ
min
和θ
max
是agv航向角约束的上界和下界;w1和w2分别是距离误差和航向误差所占的权重;
[0007][0008]
c、航向控制:首先,使用一阶线性eso(扩张状态观测器)估计出被控对象的等效干扰和角速度值,eso的输入为被控对象的输入u(上一时刻命令航向角)和被控对象的输出y(实际角速度);再根据eso观测的角速度和实际航向角和期望航向角设计pd控制律,最后根据eso观测的等效干扰前馈补偿系统的不确定性即得到当前期望的航向角。
[0009]
eso是扩展状态观测器,公式如下:
[0010][0011][0012]
l1和l2是eso的参数,y是实际角速度,u是控制量,z1是角速度估计值,z2是干扰估
计值。优选的,把直线、圆弧等曲线统一写成贝塞尔曲线的形式以使所有路径在数学上的形式保持一致,把路径离散化为路径点。
[0013]
优选的,根据路径生成路径点和当前位置以及待确定的agv航向角设计性能指标。
[0014]
优选的,根据最优化输出的agv命令航向角,航向控制输出agv底盘的命令角速度,针对的agv载荷不同航向角特性不同的问题,控制算法的设计采用 adrc实现命令航向角的跟踪和干扰抑制功能以实现精准控制。
[0015]
与现有技术相比,本发明的有益效果如下:
[0016]
1、本发明根据路径和车辆运行速度因素使用最优化工具实时在线调整车辆的横向控制律,以实现对路径跟踪的精准控制和对运行速度变化的鲁棒性;而且主要涉及agv领域,主要作用是提高物流搬运、生产等环节agv路径跟踪的精度,提高横向控制对针对路径变化的鲁棒性和针对车辆纵向速度变化的鲁棒性,同时该在线优化策略能根据实际情况进行调整,能实现最优的控制效果。
附图说明
[0017]
图1为本发明路径跟踪最优化流程图;
[0018]
图2为本发明控制模块框图。
具体实施方式
[0019]
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
[0020]
在本技术文件的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本专利和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本专利的限制。在本技术文件的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“设置”应做广义理解,例如,可以是固定相连、设置,也可以是可拆卸连接、设置,或一体地连接、设置。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本专利中的具体含义。
[0021]
请参阅图1-2,一种基于最优化的agv路径跟踪方法,其路径跟踪方法包括以下步骤:
[0022]
a、路径离散化为路径点:每个路径点包含当前点的位置和该点的期望偏航角,期望偏航角为该路径点所在曲线的切线角度,再计算出agv所在位姿的当前最近点,最后根据agv运行速度和目标时间计算出对应的最优化路径长度,输出从最近点到最优化路径长度内所有的路径点;
[0023]
b、最优化agv航向角:然后根据agv航向的角速度限制和角加速度限制求出待确定的agv航向角的取值范围,最后根据性能指标和限制条件求解最优化问题,从而获得路径跟踪的最优航向,最优化问题如下:其中,θ为待确认的 agv航向角;n是路径点个数;di是在
agv航向角为θ时第i个路径点到车辆运行路径的最短距离;θi是第i个路径点所在曲线的切线角度;θ
min
和θ
max
是agv航向角约束的上界和下界;w1和w2分别是距离误差和航向误差所占的权重;
[0024][0025]
c、航向控制:首先,使用一阶线性eso(扩张状态观测器)估计出被控对象的等效干扰和角速度值,eso的输入为被控对象的输入u(上一时刻命令航向角)和被控对象的输出y(实际角速度);再根据eso观测的角速度和实际航向角和期望航向角设计pd控制律,最后根据eso观测的等效干扰前馈补偿系统的不确定性即得到当前期望的航向角。
[0026]
eso是扩展状态观测器,公式如下:
[0027][0028][0029]
l1和l2是eso的参数,y是实际角速度,u是控制量,z1是角速度估计值,z2是干扰估计值。
[0030]
实施例一:
[0031]
一种基于最优化的agv路径跟踪方法,其路径跟踪方法包括以下步骤:
[0032]
a、路径离散化为路径点:每个路径点包含当前点的位置和该点的期望偏航角,期望偏航角为该路径点所在曲线的切线角度,再计算出agv所在位姿的当前最近点,最后根据agv运行速度和目标时间计算出对应的最优化路径长度,输出从最近点到最优化路径长度内所有的路径点;
[0033]
b、最优化agv航向角:然后根据agv航向的角速度限制和角加速度限制求出待确定的agv航向角的取值范围,最后根据性能指标和限制条件求解最优化问题,从而获得路径跟踪的最优航向,最优化问题如下:其中,θ为待确认的 agv航向角;n是路径点个数;di是在agv航向角为θ时第i个路径点到车辆运行路径的最短距离;θi是第i个路径点所在曲线的切线角度;θ
min
和θ
max
是agv航向角约束的上界和下界;w1和w2分别是距离误差和航向误差所占的权重;
[0034][0035]
c、航向控制:首先,使用一阶线性eso(扩张状态观测器)估计出被控对象的等效干扰和角速度值,eso的输入为被控对象的输入u(上一时刻命令航向角)和被控对象的输出y(实际角速度);再根据eso观测的角速度和实际航向角和期望航向角设计pd控制律,最后根据eso观测的等效干扰前馈补偿系统的不确定性即得到当前期望的航向角。
[0036]
eso是扩展状态观测器,公式如下:
[0037][0038][0039]
l1和l2是eso的参数,y是实际角速度,u是控制量,z1是角速度估计值,z2是干扰估计值。
[0040]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
再多了解一些

本文用于企业家、创业者技术爱好者查询,结果仅供参考。

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