基于贝塞尔曲线的机器人非时间轨迹跟踪方法

发布时间：2017-11-20 04:14

  本文关键词：基于贝塞尔曲线的机器人非时间轨迹跟踪方法

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【摘要】：在复杂环境的轨迹跟踪过程中,针对移动机器人不确定时延导致控制品质下降问题,提出基于五次贝塞尔(Quintic Bezier)曲线的移动机器人非时间参考轨迹跟踪控制方法。首先,利用Quintic Bezier曲线对规划路径点进行平滑,并根据连续约束进行优化,完成多段Quintic Bezier曲线的光顺拼接,获得平滑且连续的轨迹;而后以Quintic Bezier曲线参数u作为中间映射量,构建路径长度与轨迹坐标间的状态映射模型,设计移动机器人非时间运动参考量;在此基础上,根据移动机器人运动学模型,提出一种奇异点旋转映射技术,消除奇异点对轨迹跟踪控制品质的影响。实验结果说明,所用方法能提高规划路径的平滑性与连续性,增强移动机器人不确定时延跟踪控制的鲁棒性,避免了奇异点的影响。
【作者单位】： 中南大学信息科学与工程学院;湖南商学院计算机与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61403426,61304253)项目资助
【分类号】：TP242
【正文快照】： 1引言轨迹跟踪是依据上层路径规划结果,生成平滑且可行的跟踪轨迹,并结合运动状态实施移动机器人的自主跟踪,该项技术是移动机器人导航基础。而复杂环境中,机器人轨迹跟踪过程常受到不可预测障碍或不确定时延的影响[1]。因此,移动机器人轨迹跟踪不仅需要保障精度,而且对不确定

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本文编号：1206035