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作者：杨磊;郝萌;鲍久圣;王凯;阴妍;戴守晨;张可琨;
单位：中国矿业大学徐海学院计算机系;中国矿业大学机电工程学院;
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
基金资助：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)
