【摘 要】
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为实现履带机器人在复杂环境下的路径跟踪,提出基于模糊神经网络自适应PID的路径跟踪控制方法。在预瞄控制的基础上,分析位姿偏差耦合关系对路径跟踪的影响,提出使用LQR对耦
【基金项目】
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山西省科技平台项目(201805D121006)
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为实现履带机器人在复杂环境下的路径跟踪,提出基于模糊神经网络自适应PID的路径跟踪控制方法。在预瞄控制的基础上,分析位姿偏差耦合关系对路径跟踪的影响,提出使用LQR对耦合关系解耦的方法。算法使用LQR得到最优解耦系数,并使用模糊神经网络PID作为主控制器。既基于所建模型求得最优解耦系数,又不完全依赖于模型,鲁棒性更好。此外,LQR解耦中还有线速度项,可以实现在不同速度下路径跟踪自适应调节。最后,在Matlab/Simulink仿真平台对所设计的算法有效性验证,包括直线和曲线路径跟踪。在线速度为1.5m/s
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