基于MPC-FAPID的复杂工业场景轮式巡检机器人轨迹跟踪控制
杨磊1
郝萌2
鲍久圣2
王凯2
阴妍2
戴守晨2
张可琨2
1.中国矿业大学徐海学院计算机系,江苏徐州 2210082.中国矿业大学机电工程学院,江苏徐州 221116
摘要：目前针对巡检机器人轨迹跟踪控制的研究主要存在以下问题:①在应对非对称负载扰动时,双电动机同步控制精度不足.②单一控制结构难以兼顾预测优化与动态抗扰能力.③在复杂多变路况(道路坡度、路面状态发生较大变化等)下,控制算法的自适应性与鲁棒性仍有待提升.针对上述问题,提出了一种基于模型预测控制(MPC)与模糊自适应PID(FAPID)算法(即MPC-FAPID)的分层双闭环轨迹跟踪控制方法.基于四轮差速巡检机器人运动学模型,在控制量及控制增量中加入相应的约束,完成了基于MPC的轨迹跟踪控制器设计.针对四轮差速巡检机器人轮速易受干扰导致控制不协调的问题,通过引入FAPID算法,减少四轮差速巡检机器人运动过程中的电动机转速误差,仿真结果表明:FAPID算法能有效降低同步偏差,其精度及鲁棒性均优于PID控制与鲸鱼PID控制算法.针对单层控制结构难以兼顾预测能力和抗干扰性的问题,设计了基于MPC-FAPID的分层双闭环控制器:主环MPC实现轨迹跟踪误差补偿和多约束处理,从环FAPID抑制负载扰动影响.仿真结果表明:在直行上缓坡仿真工况下,MPC-FAPID的调整时间为0.87 s,相比MPC-PID,MPC-鲸鱼PID,能更迅速地调整机器人位姿靠近原始轨迹;在连续转弯仿真工况下,相较于MPC-PID与MPC-鲸鱼PID,MPC-FAPID能更好地捕捉原始轨迹的变化趋势,横向、纵向与航向角的最大误差分别为-0.051 m,0.000 47 m,0.040 8 rad.实机试验结果表明:相比MPC-PID,MPC-FAPID在多目标点轨迹跟踪实机试验中横向最大误差降低了 88.24％,纵向最大误差降低了 87.76％.
关键词：轮式巡检机器人轨迹跟踪控制模型预测控制模糊自适应PID算法分层双闭环轨迹跟踪控制
分类号：TD67(矿山电工)
资助基金：徐州市在徐高校服务343产业发展项目(gx2024002)江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
论文发表日期：2025-10-30
在线出版日期：2025-12-02（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：12( 57-68 )
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