[发明专利]基于量子行为粒子群算法的轮式移动机器人轨迹跟踪方法

说明书

技术领域

本发明公开了一种基于量子行为粒子群算法的轮式移动机器人轨迹跟踪 方法。

背景技术

轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robots System，简称WMRS)不仅在 工业和服务行业得到了广泛关注，而且因其在控制理论方而遇到的挑战而引 起了大批研究者的注意。轮式移动机器人系统由于受到滚动约束的限制(无纵 向或侧向的滑动)，属于一类典型的非完整约束系机械统。利用非完整约束条 件和非完整运动规划的原理，研究开发新型的具有良好的目标轨迹跟踪和控 制性能轮式移动机器人系统，在机器人领域中成为一个新的研究热点。移动 机器人的轨迹跟踪是个非线性问题，而且由于机器人所跟踪的参考轨迹与时 间因素直接紧密相关，致使对这问题的研究非常困难，但也正是这些因素吸 引了许多专家学者投身其中。对于轨迹跟踪而言，平滑逼近及收敛速度是两 个重要的因素。现在的大多数基于运动学模刑的控制律是建立在一定研究基 础上的，但现有的控制律在平滑性和收敛速度上还存在着些不足，使得设计 的控制律在应用到机器人的实际导航环境中存在着定的难度。

对于非完整约束移动机器人的轨迹跟踪控制问题的研究存在着一些方 法，如利用误差模型的小扰动线性化思想来进行反馈镇定控制器的设计，这 种方法只能得到局部稳定性；利用动态反馈线性化的思想，并将其应用于移 动机器人的轨迹跟踪控制，也得到了局部的指数跟踪收敛；利用Lyapunov 直接法和积分反演技术对移动机器人的轨迹跟踪问题进行了研究，对满足给 定条件的参考模型实现了全局指数跟踪。上述方法主要基于运动学模型对非 完整移动机器人的轨迹跟踪控制进行研究，而动力学模型是系统最本质的模 型，也更复杂，存在诸如摩擦力、质量和转动惯量等不确定项，为系统综合 带来了很大困难。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中存在的不足，提供一种可以解决非线性 与非完整性给轨迹跟踪过程带来的困难、大大地提高了跟踪精度和速度的基 于量子行为粒子群算法的轮式移动机器人轨迹跟踪方法。

按照本发明提供的技术方案，所述基于量子行为粒子群算法的轮式移动 机器人轨迹跟踪方法包含如下步骤：

步骤一：首先在机器人运动的二维平面上，建立两个独立的平面坐标系， 从而来共同标识出轮式移动机器人某个时刻的空间位姿与朝向；

步骤二：在步骤一建立的坐标系基础上，使用Euler-Lagrange方程建立 轮式移动机器人的运动学模型；

步骤三：将步骤二得到的运动学方程利用反演设计方法分解成不超过系 统阶数的子系统，然后为每个子系统分别设计Lyapunov函数和中间虚拟控制 量，直到完成整个控制律的设计；

步骤四：根据步骤三得到的子系统建立参考位姿与实际位姿的误差函数；

步骤五：利用量子行为粒子群算法求解步骤四得到的误差函数，直到符 合跟踪控制的要求。

上述步骤一即建立坐标系：由于机器人运动本身具有方向性，所以在机 器人运动的二维平面上，需要用两个独立的平面坐标系来共同标识出机器人 某时刻的空间位置与朝向，在机器人学中统称为位姿，也就是把一个在空间 中占有一定体积的非完整移动机器人系统抽象为一个参考点，用参考点的坐 标来代表非完整移动机器人平台；

上述步骤二即建立运动学模型：设[x，y]^T为轮式移动机器人(WMR)质心 的笛卡儿坐标，θ为其前进方向与X轴夹角，v、ω分别为WMR的平移速度 和旋转速度。由于从动轮在运动中仅仅起支撑作用，在运动学模型中的影响 可忽略不计。不考虑外界干扰及建模误差带来的影响，具有非完整约束的 WMR模型可以用经典Euler-Lagrange方程表示出；

上述步骤三即简化运动学模型：利用反演设计方法降低系统的阶数，主 要方法是将复杂的非线性系统分解成不超过系统阶数的子系统，然后为每个 子系统分别设计Lyapunov函数和中间虚拟控制量，一直“后退”到整个系统， 直到完成整个控制律的设计，使整个闭环系统满足期望的动静态性能指标；