【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动控制领域，尤其涉及一种差速agv控制方法、装置、小车及可读存储介质。
技术介绍
1、差速自动引导小车(automated guided vehicle，agv)是一种常见的自动化物流设备，广泛应用于仓库、工厂和配送中心等场合。差速agv通常配备有差速轮，可以通过调节左右轮的转速来控制其移动方向和速度目前针对差速agv的建模方法比较复杂，包括动力学模型等，过于强调控制性能，未充分考虑模型的简化与控制计算的实时性,不易工程实现。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种差速agv控制方法、装置、小车及可读存储介质。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种差速agv控制方法，应用于差速agv控制系统，所述差速agv控制系统包括上层规划器、控制器和下位机，所述方法包括：
3、所述上层规划器根据障碍物信息规划一条差速agv的目标轨迹；
4、所述控制器建立差速agv运动学模型；
5、根据差速agv当前位置对所述差速agv运动学模型进行线性处理；
6、根据所述差速agv当前位置对应的目标轨迹位置获取线性运动学误差模型，对所述线性运动学误差模型进行离散处理；
7、根据离散处理后的结果确定预设周期内对应的最优控制序列；
8、基于使差速agv平稳的车轮速度确定所述最优控制序列的约束范围，将所述最优控制序列映射至所述约束范围内；
9、将映射后的结果通过解耦转换为差速agv车轮
10、在一实施方式中，所述控制器建立差速agv运动学模型，包括公式(1)、公式(2)和公式(3)：
11、
12、
13、
14、其中，为差速agv车体的横向位移x对时间的导数、为差速agv车体的纵向位移y对时间的导数、为差速agv车体的横摆角θ对时间求导、v为差速agv车体的线速度、w为绕差速agv车体中心的角速度。
15、在一实施方式中，所述差速agv控制系统还包括定位器，通过所述定位器获取所述差速agv当前位置，包括差速agv车体的横向位移xr、纵向位移yr、横摆角θr、线速度vr和绕所述差速agv车体中心的角速度wr，所述根据差速agv当前位置对所述差速agv运动学模型进行线性处理，包括：
16、将所述公式(1)在θr和vr下进行泰勒展开得到公式(4)：
17、
18、将所述公式(2)在θr和vr下进行泰勒展开得到公式(5)：
19、
20、将wr代入所述公式(3)得到公式(6)：
21、
22、将所述公式(4)、公式(5)和公式(6)整合得到所述差速agv当前位置的运动学线性模型(7)：
23、
24、其中
25、在一实施方式中，所述根据差速agv当前位置获取线性运动学误差模型，对所述线性运动学误差模型进行离散处理，包括：
26、将当前位置对应的目标轨迹的差速agv车体的横向位移xref、纵向位移yref、横摆角θref、线速度vref、绕车体中心的角速度wref代入所述运动学线性模型(7)，得到目标轨迹的运动学线性模型(8)：
27、
28、其中
29、联立模型(7)和模型(8)，令xe＝x-xref，ue＝u-uref，得到线性运动学误差模型(9)：
30、
31、将所述线性运动学误差模型(9)离散化，得到在n时刻的离散运动学误差模型(10)：
32、
33、其中t为控制周期。
34、在一实施方式中，根据离散处理后的结果确定预设周期内对应的最优控制序列，包括：
35、在预测周期nt时间内，构造代价函数模型(11)：
36、
37、联立所述离散运动学误差模型(10)，得到所述预测周期nt时间内的最优控制序列u＝(u(0),u(1),u(2),……,u(n))；
38、其中q为所述当前位置与对应的目标轨迹位置的偏差权重矩阵，r为所述当前位置的速度与对应目标轨迹的速度的偏差权重矩阵，qf为最终位置与对应的目标轨迹位置偏差权重矩阵。
39、在一实施方式中，所述基于使差速agv平稳的车轮速度确定所述最优控制序列的约束范围，将所述最优控制序列映射至所述约束范围内，包括：
40、设置所述最优控制序列里控制量的约束范围，其中所述约束范围的最大值为所述约束范围的最小值为
41、将所述最优控制序列进行速度映射得到
42、所述方法还包括：
43、通过比例缩放法将最优控制序列里超出范围的控制量映射至所述约束范围内。
44、在一实施方式中，将映射后的结果通过解耦转换为差速agv车轮速度信号，包括：
45、将所述速度映射后的结果通过公式(12)进行解耦，转化为差速agv的左轮和右轮的速度信号，将所述速度信号下发给所述下位机；
46、
47、其中，wr为右轮电机转速，wl为左轮电机转速，r为车轮半径，d为车体轴距。
48、第二方面，本申请实施例提供了一种差速agv控制装置，应用于差速agv控制系统，所述差速agv控制系统包括上层规划器、控制器和下位机，所述装置包括：
49、规划模块，用于通过所述上层规划器根据障碍物信息规划一条差速agv的目标轨迹；
50、建模模块，用于通过所述控制器建立差速agv运动学模型；
51、处理模块，用于通过根据差速agv当前位置对所述差速agv运动学模型进行线性处理，根据所述差速agv当前位置对应的目标轨迹位置获取线性运动学误差模型，对所述线性运动学误差模型进行离散处理；
52、映射模块，用于通过根据离散处理后的结果确定预设周期内对应的最优控制序列，基于使差速agv平稳的车轮速度确定所述最优控制序列的约束范围，将所述最优控制序列映射至所述约束范围内；
53、执行模块，用于通过将映射后的结果通过解耦转换为差速agv车轮速度信号，将所述差速agv车轮速度信号发送至所述下位机，下位机控制差速agv跟踪所述目标轨迹。
54、第三方面，本申请实施例提供了一种自动引导小车，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序在所述处理器运行时执行第一方面提供的差速agv控制方法。
55、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时执行第一方面提供的差速agv控制方法。
56、上述本申请提供的差速agv控制方法，所述上层规划器根据障碍物信息规划一条差速agv的目标轨迹；所述控制器建立差速agv运动学模型；根据差速ag本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种差速AGV控制方法，其特征在于，应用于差速AGV控制系统，所述差速AGV控制系统包括上层规划器、控制器和下位机，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的差速AGV控制方法，其特征在于，所述控制器建立差速AGV运动学模型，包括公式(1)、公式(2)和公式(3)：
3.根据权利要求2所述的差速AGV控制方法，其特征在于，所述差速AGV控制系统还包括定位器，通过所述定位器获取所述差速AGV当前位置，包括差速AGV车体的横向位移xr、纵向位移yr、横摆角θr、线速度vr和绕所述差速AGV车体中心的角速度wr，所述根据差速AGV当前位置对所述差速AGV运动学模型进行线性处理，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据差速AGV当前位置获取线性运动学误差模型，对所述线性运动学误差模型进行离散处理，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据离散处理后的结果确定预设周期内对应的最优控制序列，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于使差速AGV平稳的车轮速度确定所述最优控制序列的约束范
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将映射后的结果通过解耦转换为差速AGV车轮速度信号，包括：
8.一种差速AGV控制装置，其特征在于，应用于差速AGV控制系统，所述差速AGV控制系统包括上层规划器、控制器和下位机，所述装置包括：
9.一种自动引导小车，其特征在于，包括存储器以及处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序在所述处理器运行时执行权利要求1至7中任一项所述的差速AGV控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时执行权利要求1至7中任一项所述的差速AGV控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种差速agv控制方法，其特征在于，应用于差速agv控制系统，所述差速agv控制系统包括上层规划器、控制器和下位机，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的差速agv控制方法，其特征在于，所述控制器建立差速agv运动学模型，包括公式(1)、公式(2)和公式(3)：
3.根据权利要求2所述的差速agv控制方法，其特征在于，所述差速agv控制系统还包括定位器，通过所述定位器获取所述差速agv当前位置，包括差速agv车体的横向位移xr、纵向位移yr、横摆角θr、线速度vr和绕所述差速agv车体中心的角速度wr，所述根据差速agv当前位置对所述差速agv运动学模型进行线性处理，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据差速agv当前位置获取线性运动学误差模型，对所述线性运动学误差模型进行离散处理，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据离散...
【专利技术属性】
技术研发人员：高大伟，许义恒，刘晓飞，李昱峰，
申请(专利权)人：浙江欣奕华智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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