基于复合导航的差速AGV纠偏控制系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于复合导航的差速AGV纠偏控制系统及方法，方法包括：采集车轮编码器数据和微型惯性测量单元数据，利用扩展卡尔曼滤波算法对两组数据进行融合，获得位于两个二维码之间区域内的AGV行进时的实际位姿；规划位于两个二维码之间的纠偏路径：以实际位姿为输入项，在约束条件的约束下，通过控制点调整和终点位姿调整完成对B样条曲线的优化求解，获得目标曲线；采用滑膜控制器作为路径跟踪控制器，以实际位姿为路径跟踪控制器的输入项，以AGV中心质点的速度和角速度为被控目标，控制实际位姿与目标曲线的目标位姿之间差值最小，实现对目标曲线的路径跟踪控制。完善了AGV轨迹推算能力提高了AGV纠偏系统的稳定性和平滑性。滑性。滑性。

【技术实现步骤摘要】
基于复合导航的差速AGV纠偏控制系统及方法


[0001]本专利技术涉及AGV纠偏控制
，尤其是一种基于复合导航的差速AGV纠偏控制系统及方法。

技术介绍

[0002]自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)是一种按照规划路径自动行驶可搬运货物的智能无人驾驶车辆，目前AGV主要通过磁条、二维码、激光slam或视觉slam等导航方式实现按照预定规划好的路径运动。由于行驶过程中一些不确定因素的干扰，AGV会偏离既定轨迹，如何提高AGV路径纠偏的效率和精度是这一领域的热点问题。AGV的运动控制根据运动规划输出和实时反馈的车辆行驶状态来控制底盘执行器的动作，使车辆稳定、平滑、精确地跟踪期望路径/轨迹。运动控制作为AGV系统的核心环节之一，其性能表现直接影响AGV行驶安全和仓库运行效率。
[0003]现有技术中，纠偏控制中有一类是仅使用控制器进行纠偏，其纠偏方式采用模糊控制器、PID控制器、模糊PID等，完成控制的先决条件在于精确的横向偏差与航向角偏差，其后所设计控制器要合理分配以上两个偏差的权重，用以优先考虑何种偏差，该方式多以人为决定，加大了对轨迹的推算难度，导致横向偏差与航向角偏差的失真，该信息传入又导致控制的失真，最终无法收敛到理想路径状态。故该方案一般多用于磁导引AGV，由速度差反复切换所产生的颤动不明显固可用于低速场景中，但AGV高速行驶时，该方法将导致AGV左右横摆，极易造成车体剧烈抖动，严重时造成车体冲出轨道范围，发生碰撞事故。还有一类是将平面坐标和角度偏差信息作为模型预测控制、鲁棒控制、线性最优控制等的输入项，完成对路径的跟踪，该方案同样需要以精确的输入信息作为先决条件，该方案存在的问题主要体现在轨迹推算精度较低，采用单一传感器推算较多，采用多传感器融合往往并未融合出较高的推算精度。其次，对于纠偏轨迹的规划是多样的，集中于贝塞尔曲线和B样条曲线，其中B样条曲线的应用目前较少，且针对的应用场景不同需要不同的设计方案，目前多用于明确起始点和终点的情况下，并且对于曲线调整的策略也是一个影响纠偏精度的重要因素。路径跟踪控制器是多样的，但多数要么基于较高的算力条件，要么基于较高的经验水平，使用效果并不好。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提供一种基于复合导航的差速AGV纠偏控制系统及方法，目的是完善AGV轨迹推算能力并提高AGV纠偏系统的稳定性和平滑性。
[0005]本专利技术采用的技术方案如下：
[0006]本申请提供一种基于复合导航的差速AGV纠偏控制方法，包括：
[0007]实时位姿推算：采集车轮编码器数据和微型惯性测量单元数据，利用扩展卡尔曼滤波算法对两组数据进行融合，获得位于两个二维码之间区域内的AGV行进时的实际位姿；
[0008]纠偏轨迹规划，规划位于两个二维码之间的纠偏路径：以所述实际位姿为输入项，
在约束条件的约束下，通过控制点调整和终点位姿调整完成对B样条曲线的优化求解，获得目标曲线；
[0009]路径跟踪：采用滑膜控制器作为路径跟踪控制器，以所述实际位姿为路径跟踪控制器的输入项，以AGV中心质点的速度和角速度为被控目标，控制所述实际位姿与所述目标曲线的目标位姿之间差值最小，实现对目标曲线的路径跟踪控制。
[0010]进一步技术方案为：
[0011]纠偏轨迹规划过程，所述控制点调整和终点位姿调整包括：
[0012]将连接两个二维码的直线作为参考路径，读取二维码信息并结合所述实际位姿获得B样条曲线的起点P1的位姿状态[x
1 y1θ1]，选取所述参考路径上某点P
N
作为到AGV距离最近的初始终点，其位姿状态[x
N y
N
θ
N
]，在起点P1的前、后侧距离其L1位置处增加控制点P0、P2，在初始终点P
N
的前、后侧距离其L2位置处增加控制点P
N
‑1、P
N+1
，与过P1的AGV车头方向相同、与过P
N
的AGV车头方向相同，设定L1＝L2＝l2，获得各控制点对应的位姿状态，其中x、y、θ分别为横、纵坐标和AGV车头方向与参考路径之间的夹角；
[0013]对于给定距离l2，以点P
N
为基点按照步长l1沿所述参考路径进行终点寻找，对终点进行约束条件验证，若满足约束条件，则寻得终点，若无法寻得终点，调整l2继续进行终点寻找，若仍无法寻得终点，调整l1后继续进行终点寻找，重复以上对l2、l1的调整过程，直至寻得最优终点。
[0014]所述约束条件包括：
[0015]B样条曲线的曲率k小于等于最大曲率k
max
＝1/R
min
，R
min
为AGV急转弯时所需的最小转弯半径。
[0016]所述约束条件包括：
[0017]B样条曲线在其起点及终点满足：
[0018][0019]以实际位姿[x yθ]T
与目标曲线的目标位姿[x
g y
g
θ
g
]T
之间的差值[x
e y
e
θ
e
]T
作为滑膜控制器的滑膜函数：
[0020][0021]其中，结合差速AGV的运动模型获得所述滑膜函数的微分方程：
[0022][0023]式中，AGV中心质点角速度ω＝(v
l
‑
v
r
)/L，L为左、右车轮轮距，AGV中心质点速度v＝(v
l
+v
r
)/2，v
l
、v
r
分别为左、右车轮速度；
[0024]基于双幂次趋近律将所述微分方程转化为下式：
[0025][0026]式中，k
1x
,k
2x
,k
1y
,k
2y
,k
1θ
,k
2θ
,r1
x
,r1
y
,r1
θ
,r2
x
,r2
y
,r2
θ
,ε
x
,ε
y
,ε
θ
均为无具体意义的数学参数，且均大于0；
[0027]以[vω]T
为滑膜控制器的被控对象，不断求解上式，使差值[x
e y
e
θ
e
]T
逐渐向0收敛，将所得的v
l
、v
r
不断返回给AGV调整其姿态，达到路径跟踪的目的。
[0028]所述车轮编码器的输出模型如下：
[0029]x
k
＝f(x
k
‑1,μ
k
‑1)+W
k
‑1[0030]式中：x本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于复合导航的差速AGV纠偏控制方法，其特征在于，包括：实时位姿推算：采集车轮编码器数据和微型惯性测量单元数据，利用扩展卡尔曼滤波算法对两组数据进行融合，获得位于两个二维码之间区域内的AGV行进时的实际位姿；纠偏轨迹规划，规划位于两个二维码之间的纠偏路径：以所述实际位姿为输入项，在约束条件的约束下，通过控制点调整和终点位姿调整完成对B样条曲线的优化求解，获得目标曲线；路径跟踪：采用滑膜控制器作为路径跟踪控制器，以所述实际位姿为路径跟踪控制器的输入项，以AGV中心质点的速度和角速度为被控目标，控制所述实际位姿与所述目标曲线的目标位姿之间差值最小，实现对目标曲线的路径跟踪控制。2.根据权利要求1所述的基于复合导航的差速AGV纠偏控制方法，其特征在于，纠偏轨迹规划过程，所述控制点调整和终点位姿调整包括：将连接两个二维码的直线作为参考路径，读取二维码信息并结合所述实际位姿获得B样条曲线的起点P1的位姿状态[x
1 y1θ1]，选取所述参考路径上某点P
N
作为到AGV距离最近的初始终点，其位姿状态[x
N y
N
θ
N
]，在起点P1的前、后侧距离其L1位置处增加控制点P0、P2，在初始终点P
N
的前、后侧距离其L2位置处增加控制点P
N
‑1、P
N+1
，与过P1的AGV车头方向相同、与过P
N
的AGV车头方向相同，设定L1＝L2＝l2，获得各控制点对应的位姿状态，其中x、y、θ分别为横、纵坐标和AGV车头方向与参考路径之间的夹角；对于给定距离l2，以点P
N
为基点按照步长l1沿所述参考路径进行终点寻找，对终点进行约束条件验证，若满足约束条件，则寻得终点，若无法寻得终点，调整l2继续进行终点寻找，若仍无法寻得终点，调整l1后继续进行终点寻找，重复以上对l2、l1的调整过程，直至寻得最优终点。3.根据权利要求1或2所述的基于复合导航的差速AGV纠偏控制方法，其特征在于，所述约束条件包括：B样条曲线的曲率k小于等于最大曲率k
max
＝1/R
min
，R
min
为AGV急转弯时所需的最小转弯半径。4.根据权利要求2所述的基于复合导航的差速AGV纠偏控制方法，其特征在于，所述约束条件包括：B样条曲线在其起点及终点满足：5.根据权利要求1所述的基于复合导航的差速AGV纠偏控制方法，其特征在于，以实际位姿[x yθ]
T
与目标曲线的目标位姿[x
g y
g
θ
g
]
T
之间的差值[x
e y
e
θ
e
]
T
作为滑膜控制器的滑膜函数：
其中，结合差速AGV的运动模型获得所述滑膜函数的微分方程：式中，AGV中心质点角速度ω＝(v
l
‑
v
r
)/L，L为左、右车轮轮距，AGV中心质点速度v＝(v
l
+v
r
)/2，v
l
、v
r
分别为...

【专利技术属性】
技术研发人员：奚青，陈曲燕，周德强，
申请(专利权)人：无锡弘宜智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：