【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊控制的变预测时域MPC路径跟踪方法
[0001]本专利技术涉及机器人运动控制领域,具体为一种基于模糊控制的变预测时域MPC路径跟踪方法。
技术介绍
[0002]MPC全称模型预测控制,由于其局部滚动优化的控制方式带来的良好抗干扰能力常被用在移动机器人运动控制过程中的路径跟踪环节。预测时域是模型预测控制的最重要参数之一,预测时域的大小反映的是模型对未来路径的预测能力。目前MPC应用于路径跟踪时基本是基于固定预测时域建立模型。预测时域选取过大,会增加算法的复杂度,增加控制量解算时间,进而降低控制预测跟踪精度,预测时域选取过小则容易导致跟踪效果不稳定,使机器人的实际移动产生震荡。在跟踪曲率变化较大,期望速度变化较大的参考路径时,MPC路径跟踪的稳定性难以保证。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的是克服上述现有技术的缺点,提供一种可提高MPC路径跟踪对不同参考路径的算法适应性和稳定性的基于模糊控制的变预测时域MPC路径跟踪方法。
[0004]本专利技术是通过以下技术方案来实现的:一种基于模糊控制的变预测时域MPC路径跟踪方法,包括步骤:
[0005]S1.提取机器人参考路径的曲率并重新整定期望速度,其中,所述期望速度包括期望线速度和期望角速度;
[0006]S2.基于所述的期望线速度e,计算期望线速度变化率ec;
[0007]S3.设计模糊控制器,建立模糊逻辑规则;
[0008]S4.将期望线速度e和期望线速度变化率ec作为输入量,输入到模糊控制器中 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于模糊控制的变预测时域MPC路径跟踪方法,其特征在于,包括步骤:S1.提取机器人参考路径的曲率并重新整定期望速度,其中,所述期望速度包括期望线速度和期望角速度;S2.基于所述的期望线速度e,计算期望线速度变化率ec;S3.设计模糊控制器,建立模糊逻辑规则;S4.将期望线速度e和期望线速度变化率ec作为输入量,输入到模糊控制器中进行模糊处理,依据模糊逻辑规则得到预测时域增量
△
Np;S5.定义初始预测时域Np=20,获取机器人当前的位置信息和速度信息、参考路径信息、期望速度信息,并将其作为输入建立预测模型;S6.将预测时域增量
△
Np和初始预测时域Np进行叠加,叠加公式为N
p
=N
p
+ΔN
p
,更新预测时域,并将更新后的预测时域输入到所述预测模型中;S7.基于预测模型设计MPC路径跟踪器的函数公式,利用函数公式计算控制输出量控制机器人运动,并更新当前的参考路径信息、期望速度、机器人的位置信息和速度信息。2.根据权利要求1所述一种基于模糊控制的变预测时域MPC路径跟踪方法,其特征在于:步骤S1所述的期望线速度和期望角速度的计算方法为,S11.根据路径点的坐标关系,计算每个参考路径点的曲率γ,曲率γ的计算公式为,其中y'是参考路径在当前路径点处的一阶导数,y”是参考路径在当前路径点处的二阶导数;S12.通过每个参考路径点的曲率γ,计算每个路径点的期望线速度和期望角速度,期望线速度v
r
和曲率γ呈线性关系,其计算公式为,v
r
=k*γ+v0其中,k为比例系数,比例系数k选定为
‑
0.8,v0为基础期望线速度,基础期望线速度v0选定为0.2m/s。选定期望线速度后,则期望角速度w
r
为,w
r
=v
r
*γ。3.根据权利要求2所述一种基于模糊控制的变预测时域MPC路径跟踪方法,其特征在于:步骤S4所述的期望线速度e为机器人参考路径点对应的期限线速度,所述的期望线速度e的论域设置为[0,2],根据论域生成模糊集合,模糊集合的成员包括NB,NS,ZO,PS,PB,分别代表速度很低,速度较低,速度中等,速度较高,速度很高。4.根据权利要求3所述一种基于模糊控制的变预测时域MPC路径跟踪方法,其特征在于:步骤S4所述的期望线速度变化率ec为机器人参考路径点对应的期望线速度变化率,所述的期望线速度变化率的论域设置为[
‑
0.5,0.5],根据论域生成模糊集合,模糊集合的成员包括NB,NS,ZO,PS,PB,分别代表速度减小得很快,速度减小得很慢,速度基本不变,速度增加得很慢,速度增加得很快。5.根据权利要求4所述一种基于模糊控制的...
【专利技术属性】
技术研发人员:李越,赖志林,
申请(专利权)人:广州赛特智能科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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