【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人控制系统领域，特别是一种基于pid控制的履带机器人自动纠偏方法及系统。
技术介绍
1、在一些工业设备的内部空间检查过程中，经常需要机器人在极为狭窄且复杂的空间内行进。现有的履带式机器人大多采用平行履带布置，然而在特定的工作环境中，如大型变压器的内部狭隘空间，这种传统的平行履带配置难以适应狭窄空间的转弯和复杂地形的适应性。此外，现有技术中的机器人在行进过程中，往往需要频繁的人工干预以进行方向校正，这大大降低了工作效率和机器人的操作精度。
技术实现思路
1、鉴于上述现有的履带式机器人中存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术所要解决的问题在于如何提供一种通过在履带设置微小的夹角，使机器人在无需频繁调整方向的情况下，就能够保持直线行进或自动完成微小的方向调整的方法及系统。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于pid控制的履带机器人自动纠偏方法，其包括，设计可变履带角度机构，满足不同工况角度需求，并安装可变角度斜置双履带结构；采集大量实际运行数据，使用机器学习算法模型化系统动态特性，自动生成最优pid参数组合适应各种工况；实地测试记录不同速度、角度、地形下行进轨迹的偏差e(t)，进行自主路径规划、多机协同编队和障碍绕行；采用pwm技术控制电机速度，使用编码器反馈装置监控实际转速，开发闭环控制算法，将自主纠偏系统输出转换为pwm控制电机。
5、作为本专
6、作为本专利技术所述基于pid控制的履带机器人自动纠偏方法的一种优选方案，其中：所述最优角度映射模型的确定过程如下：确定性能指标p，识别关键环境条件e；设计有代表性的工况组合{e1,e2,...,en}，对应每种ei，测试一系列的履带夹角{α1,α2,...,αm}，记录对应的性能指标{p1,p2,...,pm}；拟合出映射模型：
7、
8、g(pα(e),α)＝ω1pacc(α)+ω2psta(α)+ω3peff(α)+ω4pene(α)+ω5pnoi(α)
9、其中，α*为最优夹角，pα(e)表示在特定环境条件e下，履带夹角为α时的性能指标；αmin和αmax分别是履带夹角的最小和最大约束范围；pacc,psta,peff,pene,pnoi分别是履带夹角为α时的纠偏精度评分、稳定性评分、效率评分、耗能评分以及噪音评分，ω1、ω2、ω3、ω4、ω5分别为各个评分的权重。
10、作为本专利技术所述基于pid控制的履带机器人自动纠偏方法的一种优选方案，其中：所述机器学习算法模型化系统动态特性的公式如下：
11、
12、
13、
14、其中，yi表示第i个实际输出数据点，表示第i个预测输出数据点，xinput,i是第i个输入数据点；kp,ki,kd分别是pid控制器的比例、积分、微分增益；n是数据点的总数。
15、作为本专利技术所述基于pid控制的履带机器人自动纠偏方法的一种优选方案，其中：所述自动生成最优pid参数组合包括遍历所有代表性工况，对每种情况生成对应的最优pid参数，将工况条件和pid参数的映射关系存储为查找表。
16、作为本专利技术所述基于pid控制的履带机器人自动纠偏方法的一种优选方案，其中：所述进行自主路径规划、多机协同编队和障碍绕行是针对不同测试场景，设计规划算法使履带机器人实时检测障碍物并绕行，根据障碍物信息动态重规划最优路径；所述设计规划算法使履带机器人实时检测障碍物并绕行包括以下步骤：一个从起点a(aa,ba)到终点b(ab,bb)的路径p，路径由一系列经过的点描述，其中n是路径上的点数；
17、定义路径的总长度l为相邻点之间距离的总和，引入一个罚项r表示路径与障碍物的接近程度及其他环境约束的满足情况：
18、
19、
20、其中，c i是一个罚项函数，用于表示第i个点满足或不满足环境约束(如与障碍物的距离)的程度，ωi是对应于第i个点的权重。
21、作为本专利技术所述基于pid控制的履带机器人自动纠偏方法的一种优选方案，其中：所述根据障碍物信息动态重规划最优路径的计算公式如下：
22、t＝l+λr
23、
24、其中，l是路径的总长度，r是考虑障碍物和环境约束的罚项，λ是平衡路径长度和环境约束重要性的权重参数，t是总成本，包括路径长度和对环境约束的考虑。
25、第二方面，本专利技术为进一步解决现有的履带式机器人中存在的问题，实施例提供了基于pid控制的履带机器人自动纠偏系统，其包括：履带角度机构模块，用于根据环境和工况自动调整履带夹角，提高机器人纠偏能力和适应性；机器学习建模模块，用于通过采集数据训练，建立描述系统动态特性的机器学习模型；pid参数优化模块，用于针对不同工况，利用优化算法在机器学习模型中自动生成最优pid参数组合；自主决策模块，用于根据环境信息进行自主路径规划、多机协同编队控制以及障碍物避让；闭环控制模块，用于设计双闭环pid控制器，将自主纠偏系统的输出转换为pwm控制量。
26、第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的基于pid控制的履带机器人自动纠偏方法的任一步骤。
27、第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的基于pid控制的履带机器人自动纠偏方法的任一步骤。
28、本专利技术有益效果为，本专利技术通过先进的控制技术和用户友好的界面，为机器人在复杂环境中的导航和操作提供了一个高度精确和可靠的解决方案。它的独创性在于对经典pid控制方法的改进和环境适应性算法的整合，提高了机器人在复杂任务中的性能和安全性。
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1.一种基于PID控制的履带机器人自动纠偏方法，其特征在于：包括：
2.如权利要求1所述的基于PID控制的履带机器人自动纠偏方法，其特征在于：所述设计可变履带角度机构，满足不同工况角度需求包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的基于PID控制的履带机器人自动纠偏方法，其特征在于：所述最优角度映射模型的确定过程如下：
4.如权利要求3所述的基于PID控制的履带机器人自动纠偏方法，其特征在于：所述机器学习算法模型化系统动态特性的公式如下：
5.如权利要求4所述的基于PID控制的履带机器人自动纠偏方法，其特征在于：所述自动生成最优PID参数组合包括遍历所有代表性工况，对每种情况生成对应的最优PID参数，将工况条件和PID参数的映射关系存储为查找表。
6.如权利要求5所述的基于PID控制的履带机器人自动纠偏方法，其特征在于：所述进行自主路径规划、多机协同编队和障碍绕行是针对不同测试场景，设计规划算法使履带机器人实时检测障碍物并绕行，根据障碍物信息动态重规划最优路径；
7.如权利要求6所述的基于PID控制的履带机器人自动
8.一种基于PID控制的履带机器人自动纠偏系统，基于权利要求1～7任一所述的基于PID控制的履带机器人自动纠偏方法，其特征在于：包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述的基于PID控制的履带机器人自动纠偏方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述的基于PID控制的履带机器人自动纠偏方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于pid控制的履带机器人自动纠偏方法，其特征在于：包括：
2.如权利要求1所述的基于pid控制的履带机器人自动纠偏方法，其特征在于：所述设计可变履带角度机构，满足不同工况角度需求包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的基于pid控制的履带机器人自动纠偏方法，其特征在于：所述最优角度映射模型的确定过程如下：
4.如权利要求3所述的基于pid控制的履带机器人自动纠偏方法，其特征在于：所述机器学习算法模型化系统动态特性的公式如下：
5.如权利要求4所述的基于pid控制的履带机器人自动纠偏方法，其特征在于：所述自动生成最优pid参数组合包括遍历所有代表性工况，对每种情况生成对应的最优pid参数，将工况条件和pid参数的映射关系存储为查找表。
6.如权利要求5所述的基于pid控制的履带机器人自动纠偏方法，其特征在于：所述进行自主路...
【专利技术属性】
技术研发人员：洪伟，杨强强，吴肖，柯海鹏，徐广学，刘华，
申请(专利权)人：华能核能技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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