一种无人摩托转向控制参数整定方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种无人摩托转向控制参数整定方法和装置，该方法包括：将无人摩托的每个主动平衡参数各自对应为粒子群算法中粒子的一个维度；所述主动平衡参数为一个或多个；将粒子中的每个维度分别设置为不同的初始值，以获取多个初始粒子，并由所述多个初始粒子组成粒子种群；从所述粒子种群中选择出最优粒子；将所述最优粒子的维度对应的主动平衡参数作为所述无人摩托的转向控制参数。通过该实施例方案，实现了不依赖于工程师经验，具有可靠的科学依据，提高了无人摩托主动平衡过程的稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种无人摩托转向控制参数整定方法和装置
本文涉及无人车辆控制技术，尤指一种无人摩托转向控制参数整定方法和装置。
技术介绍
我国幅员辽阔，覆盖了大量的山地、丘陵、荒漠、草地等多种恶劣地形，为自动物流运输带来巨大挑战。在这样的环境中，人力资源有限，而一般的无人驾驶机动车辆又无法适应这种越野环境。无人摩托具有高速、高机动性、高越野性的特点，可以胜任这项艰巨的任务。对于无人摩托这种单轨轮式机器人来说，控制无人摩托的主动平衡显得尤为重要。对于控制主动平衡的方法，主要有以下四种：1.倒立摆控制：倒立摆控制方法是控制一个质量球的来回摆动对车身产生一个反作用力，抵抗重力实现自行车的平衡。该方法实质是模拟人们骑摩托车时上身重心的来回摆动去平衡无人摩托。2.反作用轮控制：反作用轮控制在卫星姿态控制中应用也很广泛。施加作用力使反作用轮产生角加速度，反作用轮会产生一个反作用力矩来调整卫星的姿态。反作用轮控制方法利用类似的原理去产生力矩实现无人摩托的平衡控制。3.力矩陀螺控制：力矩陀螺控制是利用力矩陀螺效应产生力矩抵抗重力矩，从而实现无人本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人摩托转向控制参数整定方法，其特征在于，所述方法包括：/n将无人摩托的每个主动平衡参数各自对应为粒子群算法中粒子的一个维度；所述主动平衡参数为一个或多个；/n将粒子中的每个维度分别设置为不同的初始值，以获取多个初始粒子，并由所述多个初始粒子组成粒子种群；/n从所述粒子种群中选择出最优粒子；/n将所述最优粒子的维度对应的主动平衡参数作为所述无人摩托的转向控制参数。/n

【技术特征摘要】
1.一种无人摩托转向控制参数整定方法，其特征在于，所述方法包括：
将无人摩托的每个主动平衡参数各自对应为粒子群算法中粒子的一个维度；所述主动平衡参数为一个或多个；
将粒子中的每个维度分别设置为不同的初始值，以获取多个初始粒子，并由所述多个初始粒子组成粒子种群；
从所述粒子种群中选择出最优粒子；
将所述最优粒子的维度对应的主动平衡参数作为所述无人摩托的转向控制参数。


2.根据权利要求1所述的无人摩托转向控制参数整定方法，其特征在于，
所述方法还包括：将所述每个主动平衡参数对应为预先创建的无人摩托控制器的增益矩阵的一个分量，并将获取的所述最优粒子的维度对应的增益矩阵作为所述无人摩托控制器的最优增益矩阵；
所述从所述粒子种群中选择出最优粒子包括：
基于粒子群算法、对所述无人摩托控制器的稳定性判断以及遗传算法中的适应度函数计算，对所述粒子种群中的每一个初始粒子均进行多次迭代计算，确定出每一个初始粒子对应的个体最优粒子；
对确定出的全部个体最优粒子对应的适应度值进行两两比较，根据比较结果确定出所述最优粒子。


3.根据权利要求2所述的无人摩托转向控制参数整定方法，其特征在于，所述基于粒子群算法、对所述无人摩托控制器的稳定性判断以及遗传算法中的适应度函数计算，对所述粒子种群中的每一个初始粒子均进行多次迭代计算，确定出每一个初始粒子对应的个体最优粒子包括：将每一个初始粒子作为当前个体粒子执行以下流程：
31、定义当前迭代次数i，第i次迭代获取的适应度值Ji；最优适应度值JSD；使i＝1，1≤i≤m，m为预设的总迭代次数；
32、判断是否i＝1？如果i＝1，则进入步骤33；如果i＞1，则按照预设的粒子群算法位置更新公式和粒子群算法速度更新公式使该当前个体粒子在预设的可行域内进行一次移动，获取一个新的个体粒子，并将该新的个体粒子作为当前个体粒子，进入步骤33；
33、判断所述无人摩托控制器在当前个体粒子对应的增益矩阵的反馈下是否稳定，并根据判断结果获取一个李雅普诺夫惩罚系数kL；
34、将该当前个体粒子作为自变量，将一组适应度函数作为因变量，获取关于该当前个体粒子的一组适应度函数值；
35、以获得的所述李雅普诺夫惩罚系数kL作为计算系数，根据预设的权重系数对所述一组适应度函数值进行加权计算，获取该当前个体粒子的适应度值，将该适应度值赋予Ji；
36、判断是否i＝1？如果i＝1，则使JSD＝Ji，i＝i+1，返回步骤32；如果i＞1，将Ji与JSD相比较，当Ji＜JSD时，使得JSD＝Ji，并进入步骤37；当Ji≥JSD时，进入步骤37；
37、判断是否满足i＝n？如果满足i＝n，则将JSD对应的个体粒子作为个体最优粒子；如果不满足i＝n，则使i＝i+1，并返回步骤32。


4.根据权利要求3所述的无人摩托转向控制参数整定方法，其特征在于，所述粒子群算法位置更新公式包括：
在本申请的示例性实施例中，所述粒子群算法位置更新公式可以包括：



所述粒子群算法速度更新公式可以包括：
其中，ω是指惯性权重；Vjd(t)是指第t次迭代时种群内第j个粒子的第d维的速度分量；c1是指学习率1；c2是指学习率2；rand1()是指随机数1；rand2()是指随机数2；是指第t-1次迭代时种群内第j个粒子的第d维的个体历史最优分量；是指第t次迭代时第j个粒子的第d维的位...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈章，孙一勇，赵浩天，杨君，梁斌，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11