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纵向打滑状态下的轮式移动机器人编队控制

更新时间:2019-12-24 17:50:04 大小:2M 上传用户:zhiyao6查看TA发布的资源 标签:移动机器人 下载积分:1分 评价赚积分 (如何评价?) 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对轮式移动机器人车轮纵向打滑时的编队控制问题,提出一种基于滑移率补偿和模糊逻辑的多机器人编队控制器设计方法.首先,利用速度传感器获取机器人的实际速度信息,并进行滤波减少传感器噪声.结合速度输入指令信号得到滑移率估计值,用以描述机器人纵向打滑的程度.然后根据领航跟随法,设计补偿纵向打滑的编队控制策略,并采用模糊逻辑设计控制器参数.最后在Microsoft Robotics Developer Studio 4(MRDS4)中搭建3D物理仿真平台,进行编队控制仿真,验证了领航、跟随机器人发生打滑的情况下所提方法的有效性.


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1
Vol. 45 No. 1  
Jan. 2017  
2017  
1
ACTA ELECTRONICA SINICA  
机器人队控  
, , ,  
王保庆伟  
(
理工大学自动化学京  
210094)  
:
机器人的编队控问题 提出一种基于辑的机器  
, , .  
队控方法 首先 度传感器机器人的实信息 并进行减少传感器噪声 输  
得到描述机器人的编队控  
Microsoft Robotics Developer Studio 4 ( MRDS4) 3D  
仿真  
策略 用模最后在  
建  
, , 、  
进行队控制仿证了机器人提方法的有效性  
:
;
;
;
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www. ejournal. org. cn  
机器人 队控制  
:
TP273  
:
A
: 0372-2112 ( 2017) 01-0206-07  
DOI: 10. 3969 /j. issn. 0372-2112. 2017. 01. 028  
文献标识码  
文章编号  
电子学报  
Formation Control for Car-Like Mobile Robots Under Slip Conditions  
WANG Bao-fangZHANG Rui-leiGUO JianCHEN Qing-wei  
( School of AutomationNanjing University of Science and TechnologyNanjingJiangsu 210094China)  
Abstract: For the formation control problem of the car-like mobile robot with longitudinal slipa formation control  
algorithm is proposed based on the compensation of slip ratio and fuzzy logic. Firstlythe real velocity of the robot is ac-  
quired by sensors. And decrease the noise through filtering. Then the real velocity is compared with the input velocity signal  
to get the estimation of slip ratiowhich represents the degree of slip. According to the leader-follower methoda formation  
control strategy with compensation of slip ratio is designedand fuzzy logic is adapted to design controller parameters. Final-  
lysimulations are designed in the Microsoft Robotics Developer Studio 4. The simulation results show the effectiveness of  
the presented method in many situations when the leading or following robot slips.  
Key words: car-like mobile robot; longitudinal slip; fuzzy control; formation control  
队控进行研究  
1
引言  
动中分所路  
、 、 、  
近几随着电子 传感器 动与等  
指附着  
5]  
多个发展 机器人行业到人的  
, ,  
可利用的滑  
1]  
机器人队控成为研究的点  
机  
数  
器人系统与机器人相比更高工作效定  
6]  
研究的行业研究用的路面  
、 、 、  
此多机器人队控救援 和  
方法进行介绍 出了着  
地理有广的应用景  
7]  
线 介绍了近来  
机器人研究数  
计的研究出了利上  
“ ”  
都使机器人条  
有的传感器信息进行系  
2 ~ 4]  
, , 、 、  
在实环境中 路面结地  
,  
计的由此数和与  
,  
原因 致车一  
不可知  
, ,  
使机器人产生满  
机器人轨迹队  
,  
机器  
8]  
的研究在  
: 2015-07-24;  
: 2015-10-12; :  
责任编辑 孙瑶  
收稿日期  
修回日期  
:
基金项目 国家自然科学基金  
( No. 61074023)  
207  
1
:
机器人队控制  
轨迹问题 用  
LMI  
方法控  
9]  
器 文提出了子发动的轮  
.  
机器人动学模型 性 文献  
10]  
设为未知参方法  
.  
进行在线并设轨迹器 文献  
11,  
提出了机器人阶  
12,  
方法 文研究式  
,  
机器人方法 上述通  
或者进行仿  
13]  
对提出算法进行证 文传感  
机器人姿信息  
并设轨迹避免了不难  
进行在线问题 但其使了高精度传  
感器来机器人姿信息 高  
本文机器人的编队  
7]  
问题 合文传感器滑  
, ,  
高精度传感器本高问题 避免  
方法移  
,  
难题 度传感器滤  
, ,  
得到进行补  
, ,  
计模队控实现机器人的编队  
应用  
MRDS  
三维仿提方法的  
于路度和湿面  
效性  
s ,  
变且变量 结上述 μ  
s  
2
线的μ 化的  
问题描述  
*
v
v  
*
2. 1  
=
v  
= R  
ω
( 2)  
学模型  
机器人动学图如图 所示 前轮  
l  
μ
v
1
5]  
( 2)  
v  
公式 机器人动的  
轴转保持致  
*
v ,  
的期等  
示前器人姿量为  
p = xy,  
动的径的式  
( 2)  
( 1)  
式  
T
T
.  
θ
xy]  
中  
轮轮θ 向  
可得 机器人动学为  
:
T
x
v]  
  
v  
机器人为  
*
x= v cos /( 1 + )  
θ μ  
, , .  
前进为前角度 向为在  
*
y = v sin /( 1 + )  
μ
( 3)  
θ
0,  
下 即机  
{
*
θ
= v tan /( l + l )  
 μ  
1415]  
:
器人动学模型如下  
2. 3  
队队位姿模型  
x= vcos  
θ
机器人相  
y = vsin  
( 1)  
θ
{
, ,  
应虚拟机器人的位姿信息 两  
θ
= vtan /l  
, ,  
信息成设定的编队队典  
2. 2  
滑移率  
3  
三角如图 所示  
、  
机器人在实环境驶 遇湿沙  
3
R
R  
R
机器人  
机器人  
L
F1  
F2  
或者导  
R
R
. R  
的虚拟机器人 的位和姿信息  
V
V
F1  
; ,  
机器人过快 向受大  
T
T
x y ]  
θ
V
R
]  
ρ φ 确  
可以者  
V
V
L
.  
于路时 则产生机  
16]  
, :  
器人本文只对打  
x = x - cos(  
ρ
L
+ )  
φ
θ
L
V
进行研究 关  
v = v  
V
L
6]  
y = y - sin(  
ρ
L
+ ) ,  
φ
( 4)  
θ
L
V
2
线如图 所示  
20%  
本文只考虑≤  
定  
{
=
φ
φ
{
V
L
=
θ
θ
定的性低不考虑  
V
L

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