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一种基于模型预测控制的AGV轨迹修正方法
发布时间: 2024-04-08
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术,智能交通技术
成果介绍
本发明公开了一种基于模型预测控制的AGV轨迹修正方法。在初始的全局规划路径的基础上，通过轨迹优化器对其进行后续的修正，从而达到生成一条AGV无碰撞运动轨迹的目的。在轨迹优化问题中考虑轨迹运行时间、与动态障碍物的距离、运动学和几何约束等。采用模型预测控制，使优化器在模型的帮助下能预测AGV未来姿态，并在满足约束的同时优化给定目标序列，在每个时间步长里解决优化问题，最后规划出时间最优轨迹。模型预测控制将最佳轨迹的规划与控制回路中的序列状态反馈相结合，从而形成闭环控制。考虑到电机的特性，在预测模型中加入一阶惯性环节来模拟。在解决优化问题时，使用g2o框架求解器，最终能够较好的得到优化后的目标轨迹。
成果亮点
本发明的目的在于利用机器人运动模型预测未来的运动，提供一种基于模型预测控制的AGV轨迹修正方法，该策略在初始的给定的路径基础上，通过轨迹优化器，对其进行后续的修正，最终生成一条机器人无碰撞运动轨迹。在轨迹优化问题中考虑到的约束有轨迹运行时间、与动态障碍物的距离、运动学和几何约束等。另外引入模型预测，并在满足约束的同时优化给定目标序列，在每个时间步长里解决优化问题，最后规划出时间最优轨迹。模型预测控制将最佳轨迹的规划与控制回路中的序列状态反馈相结合，从而形成闭环控制系统。考虑到电机的特性，本发明在预测模型中加入一阶惯性环节，使得对电机的速度跟踪的效果更好。在解决优化问题时，考虑到目标的局部性，因为它们只依赖于连续的几个AGV的状态，因此采用了g2o框架求解器，最终可以较好的得到优化后的目标轨迹。
团队介绍
林志赟，男，1976年1月生，浙江省温岭人。2001年－2005年就读于加拿大多伦多大学，师从国际著名控制理论专家、IEEE Fellow、加拿大工程院院士Bruce Francis教授，获哲学博士学位。随后在多伦多大学电气与计算机工程系进行博士后研究（2005年－2007年）。2007年加入浙江大学电气工程学院，聘为特聘研究员/博士生导师。2011年-2016年任浙江大学教授/博士生导师。2017年加入杭州电子科技大学。林志赟博士曾是日本东京大学、澳大利亚国立大学、美国耶鲁大学、意大利卡利亚里大学的访问教授，悉尼科技大学的杰出访问教授，以及澳大利亚纽卡斯尔大学的高级研究员。主要从事多智能体系统、机器人及无人系统、传感器网络、信息物理系统等方向的前沿研究。出版英文学术专著1部，发表国际期刊和国际会议论文160多篇。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2024-04-08
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