基于MECANUM轮移动机器人的运动控制

发布时间：2022-08-11 17:25

　　近年来,随着中国物流业的巨大发展,对仓库运输领域不断投入,使得AGV在中国仓库获得了迅猛的发展。然而,目前大部分物流AGV的灵活性、机动性偏差,。为了提高物流仓库中的AGV运动的灵活性,对空间的利用率,考虑不同运动路线的约束,利用先进的控制方法及路径规划方法为企业的智能化仓库运输业务提供智能化的轨迹规划运动方案是非常重要的,这正是本文所研究的基于麦克纳姆轮行走机器人的运动控制。麦克纳姆轮是区别于传统轮型的一种万向轮。传统的轮子只能沿着直线进行正方向的前进与后退运动;而组合的麦克纳姆轮可以沿着任意的方面进行运动,极大的弥补了传统运动的劣势,能够解决复杂的曲线运动。本文所研究的基于麦克纳姆轮行走机器人的运动控制,考虑以下问题:可变化的运动曲线;根据障碍物调整自己的运动曲线,即避障;给定曲线下的循迹运动。针对所研究的问题,本文一是在基于麦克纳姆轮的行走机器人上设计了运动控制系统,并在该系统中设计了位置控制模块和速度控制模块,用来调节实时的速度以及运动的位置状态。该控制系统实现的首要目标为速度可控和运动位置状态的可控,以及准确性,具体实施步骤分为三个阶段,第一阶段时为位置控制系统的设计;第二阶... 

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 课题背景和研究意义
        1.1.1 课题背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 论文的研究重点
    1.3 论文的主要内容
    1.4 论文的组织结构
第2章 文献综述
    2.1 基于麦克纳姆轮物流机器人的机构与运动问题
    2.2 全向运动机器人位置与车头方向测定问题
    2.3 基于位置状态与速度状态反馈调节的设计问题
    2.4 机器人路径规划与避障问题
    2.5 本章小结
第3章 基于麦克纳姆轮运动机器人的控制逻辑设计
    3.1 麦克纳姆轮本身的运动特性
    3.2 基于麦克纳姆轮自由运动的两种控制模式
        3.2.1 车头不发生偏转下的控制方法
        3.2.2 车头发生偏转下的控制方法
    3.3 利用多传感器融合对位置和车头角度的计量
        3.3.1 对物流机器人位置和车头角度的测定模型
        3.3.2 利用非线性卡尔曼滤波器对位置的测定和车头方向的测定
        3.3.3 假定在没有视觉系统的条件下对位置和车头方向的测定
    3.4 利用回归型支持向量机对车头位置和方向的测定
    3.5 本章小结
第4章 反馈调节控制器的设计
    4.1 对误差的定义
    4.2 位置控制系统的设计
    4.3 速度控制系统的设计
        4.3.1 关于速度的状态转移方程
        4.3.2 速度控制系统的设计
    4.4 整个闭环控制系统的逻辑结构
    4.5 本章小结
第5章 基于麦克纳姆轮机器人的路径规划与避障
    5.1 基于麦克纳姆轮路径规划问题的描述
    5.2 传统的人工势场法及其优缺点
        5.2.1 传统方法下的引力势场与引力
        5.2.2 传统方法下的斥力势场与斥力
        5.2.3 合力势场与合力
        5.2.4 传统人工势场法的优缺点
    5.3 基于人工势场算法的路径规划算法与改进
        5.3.1 障碍物边界问题
        5.3.2 障碍物动态运动问题
        5.3.3 目的点不可达的问题
        5.3.4 机器人自身运动速度问题
    5.4 最优路径问题
    5.5 本章小结
第6章 仿真实验
    6.1 车头不发生偏转状态下的仿真实验
    6.2 车头发生偏转状态下的仿真实验
        6.2.1 运动逻辑的验证试验
        6.2.2 实际仿真与理论运动曲线的比较
        6.2.3 SVR运动轨迹预测
    6.3 基于人工势场算法的避障模拟仿真
        6.3.1 基于人工势场算法的避障模拟仿真
        6.3.2 多静态障碍物仿真
        6.3.3 动态障碍物仿真
    6.4 本章小结
第7章 结论和展望
    7.1 结论
    7.2 展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]动态环境下基于模糊逻辑算法的移动机器人路径规划[J]. 李擎,张超,韩彩卫,张婷,张维存.  中南大学学报(自然科学版). 2013(S2)
[2]鲁棒r-支持向量回归机中参数r的选择研究[J]. 朱嘉钢,王士同,杨静宇.  控制与决策. 2004(12)



本文编号：3675078