【摘 要】
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为了提高复杂的食品原料仓库中全向搬运机器人的跟踪能力,提出一种改进路径跟踪控制方法。首先依据机器人状态空间模型,以跟踪误差信息和电机电压为输入、输出设计控制器,并且设计论域放缩因子优化模糊控制器,通过试验测定初步确定了参数k p、k i、k d的取值范围。然后通过加入反向学习策略初始化麻雀种群,设计权重因子控制靠近发现者的跟随者比例防止早熟。结果显示:改进麻雀算法比原算法在测试函数下寻优精度和收敛速度有所提升,提出的控制方法跟踪误差快速降零、跟踪过程较为平顺,到达期望路径速度较快。该方法提高了全向搬运机器
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区自然科学基金(编号:2021D01C052)。
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为了提高复杂的食品原料仓库中全向搬运机器人的跟踪能力,提出一种改进路径跟踪控制方法。首先依据机器人状态空间模型,以跟踪误差信息和电机电压为输入、输出设计控制器,并且设计论域放缩因子优化模糊控制器,通过试验测定初步确定了参数k p、k i、k d的取值范围。然后通过加入反向学习策略初始化麻雀种群,设计权重因子控制靠近发现者的跟随者比例防止早熟。结果显示:改进麻雀算法比原算法在测试函数下寻优精度和收敛速度有所提升,提出的控制方法跟踪误差快速降零、跟踪过程较为平顺,到达期望路径速度较快。该方法提高了全向搬运机器
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