割草机器人自适应时域MPC 路径跟踪控制方法

分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2024-07-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》

贺庆 冀杰 冯伟 赵立军 张博涵

摘要： ［目的/意义］传统路径跟踪模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）大多采用固定时域，较少考 虑道路弯曲和曲率变化的影响，使得机器人在曲线路径作业过程中的跟踪效果和适应性都较差。因此，设计了一 种自适应时域MPC控制器并使其满足自主割草等复杂作业要求。［方法］首先，根据割草机器人的速度确定前方 参考路径的预瞄区域，并计算预瞄区域内的参考路径曲度因子和曲度变化因子，分别用于描述曲率和曲率变化大 小。然后，将二者作为模糊控制器的输入信息，用于自适应调节MPC的预测时域，同时，根据预测时域及曲度变 化因子调整控制时域，以增强控制器对路径弯曲变化的适应性并降低计算资源。此外，设计一种MPC事件触发执 行机制，进一步提升MPC的实时性。［结果和讨论］与固定时域的MPC进行对比试验，自适应时域MPC控制器的 最大横向误差绝对值和最大航向误差绝对值分别控制在11 cm和0.13 rad以内，其平均求解时间比最大时域MPC减 少10.9 ms。［结论］自适应时域MPC不仅能够保证割草机器人对曲线路径的跟踪精度，同时降低了MPC求解计算 量并提高了控制实时性，解决了固定时域MPC的控制精度与计算量之间的矛盾。

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