[发明专利]一种基于U模型优化SMC的AGV轨迹跟踪控制方法

说明书

本发明公开了一种基于U模型优化SMC的AGV轨迹跟踪控制方法，包括步骤1：建立全局坐标系下AGV的运动学模型，通过AGV当前位姿状态和当前期望位姿状态作比较，得到位姿误差微分方程；步骤2：基于所述位姿误差微分方程，设计AGV轨迹跟踪滑模控制的切换函数；步骤3：根据AGV系统的趋近运动，选取基于连续函数的等速趋近律，并且得到轨迹跟踪滑模控制器；步骤4：确定AGV运动学模型位姿误差微分方程为被控对象，通过U模型控制思想将被控对象动态转化为1，即在被控对象前添加AGV运动学模型的动态逆，组成滑模轨迹跟踪控制器、U模型和被控对象的闭环控制系统。本发明大大减少计算时间，并且消除AGV系统稳定运行时的偏差抖动，提高轨迹跟踪的速度。

技术领域

本发明涉及AGV系统的轨迹跟踪控制技术领域，特别涉及一种基于U模型优化SMC的AGV轨迹跟踪控制方法。

背景技术

自动导航车(AGV)是一种自动化的无人驾驶的智能化搬运设备，属于典型的移动式机器人非线性系统，能够沿预先设定的路径行驶。随着人类科技日新月异的发展，机器人的研究成为热门领域，AGV不仅应用在航天领域，并且在现代工业自动化物流中日益凸显出潜在应用价值。由于AGV应用领域宽广，其复杂的结构和控制方法一直吸引着众多研究者的广泛关注。对于各领域应用的轮式移动机器人，轨迹跟踪控制是其主要技术之一。AGV轨迹跟踪控制是指机器人在某一初始位置，由控制器的作用跟踪一条关于时间的期望轨迹，并稳定的沿着期望轨迹运行。

SMC(sliding mode control)采用滑模控制进行AGV小车的轨迹跟踪，可有效降低不确定因素的影响。SMC控制属于一种典型的非线性控制，表现为控制过程的不连续性、系统结构的不固定性。此滑模状态不受对象参数变化的影响，亦与扰动无关，故其控制具有响应迅速、对参数变化不灵敏、抗扰动、工程实现简单等特点。滑模控制的主要思想是利用符号函数设计控制律，强行驱动非线性系统的状态轨迹渐近地收敛于一个特定的状态空间曲面，该表面通常称作滑模面，并且随着时间的推移，状态轨迹将一直保持在滑模面上，这对于系统的模型参数的不确定性和外部的不确定干扰具有很好的鲁棒性。

2014年，朱全民等提出了一种通用的基于U型模型的控制系统设计。U模型它将非线性多项式模型转换成基于控制器输出的时变多项式模型，不仅可以使轨迹跟踪控制的分析和设计更加容易，而且可以提高轨迹跟踪控制的速度和精度。

发明内容

为了克服现有技术中的不足，本发明旨在将AGV轨迹跟踪滑模控制和U模型相结合，提供一种基于U模型优化SMC的AGV轨迹跟踪控制方法，通过U模型控制思想将被控对象动态转化为1，可以大大减少计算时间和提高轨迹跟踪的速度和精度。

为了达到上述发明目的，解决其技术问题所采用的技术方案如下：

一种基于U模型优化SMC的AGV轨迹跟踪控制方法，包括以下步骤：

步骤1：建立全局坐标系下AGV的运动学模型，通过AGV当前位姿状态和当前期望位姿状态作比较，得到位姿误差微分方程；

步骤2：基于所述位姿误差微分方程，设计AGV轨迹跟踪滑模控制的切换函数；

步骤3：根据AGV系统的趋近运动，选取基于连续函数的等速趋近律，并且得到轨迹跟踪滑模控制器；

步骤4：确定AGV运动学模型位姿误差微分方程为被控对象，通过U模型控制思想将被控对象动态转化为1，即在被控对象前添加AGV运动学模型的动态逆，组成滑模轨迹跟踪控制器、U模型和被控对象的闭环控制系统。

进一步的，所述步骤1中使用的是差速AGV底盘，该AGV车体的后轴两轮作为差速驱动轮，另外的为随动轮，通过驱动轮的速度差来控制转向，全局坐标系下AGV的运动学方程如下：