煤矿救援机器人轨迹跟踪研究

西安科技大学硕士学位论文煤矿救援机器人轨迹跟踪研究姓名：张译申请学位级别：硕士专业：机械制造及其自动化指导教师：魏娟2011论文题目：煤矿救援机器人轨迹跟踪研究专业：机械制造及其自动化硕士生：张译（签名）指导教师：魏娟（签名）摘要煤矿救援机器人一般工作在动态、未知的复杂环境中，应该具有完全自主性甚至高度智能性，不需要或较少的人为干预就可以完成任务。论文主要研究履带式煤矿救援机器人的轨迹跟踪问题，使移动机器人在不同的外界环境变量中，均可以在一定的误差允许范围之内有效跟踪规划的轨迹。论文根据探测机器人结构建立了差速驱动履带式煤矿救援机器人运动学模型，首先应用反步法轨迹跟踪思想，设计出一个反步法轨迹跟踪控制器，并从理论上证明该控制器可以达到全局渐近稳定。然后，论文应用滑模变结构控制方法，设计出含有一个切换函数的滑模变结构轨迹跟踪控制器A和含有两个切换函数的滑模变结构轨迹跟踪控制器B，并通过Lyapunov主稳定理阐述了它们均具有全局渐近稳定性。应用MATLAB软件对以上三个轨迹跟踪控制器进行仿真分析，仿真的轨迹有直线、圆和任意曲线，仿真结果证明，这三个控制器均可达到全局渐近稳定。在此基础上，针对反步法轨迹跟踪控制器在MATLAB环境下的仿真结果，分析参数对各个误差分量的影响，并总结出其取值规律。最后，本文对这三个控制器的轨迹跟踪效果进行了总结和比较，得出结论：反步法轨迹跟踪控制器的轨迹跟踪效果最佳，滑模变结构轨迹跟踪控制器B次之，滑模变结构轨迹跟踪控制器A最不稳定。关键词：履带式煤矿救援机器人；轨迹跟踪；反步法；滑模法；全局渐近稳定性研究类型：应用基础研究Subject：：：：TrajectoryTrackingforMineRescueRobotSpecialty：：：：MechanicalManufactureandAutomationName：：：：YiZhang（（（（））））SignatureInstructor：：：：JuanWei（（（（））））SignatureABSTRACTUsually，Minerescuerobotsworkindynamic，complexandunknownenvironments，anditshouldhavefullautonomyorevenahighdegreeofintelligence，withoutanyhumaninterventiontocompleteavarietyofadvancedtasks．Thispapermainlystudiestrajectorytrackingproblemofthetrackedminerescuerobot．Thepaper'sdestinationisthat，indifferentvariablesoftheexternalenvironment，mobilerobotscaneffectivelytrackadesiredtrajectoryinacertainrangeoferrorallowed．Accordingtoexplorationrobotstructure,thepaperestablishesakinematicmodelforthedifferentialdrivetrackedminerescuerobot.Firstly，abacksteppingtrackingcontrollerisdesignedbythethoughtofbacksteppingmethod．Toverifythestabilityofthecontroller，theglobalasymptoticstabilityisprovedintheory．Then，usingtheideaofslidingmodevariablestructurecontrol，twocontrollersaredesigned，oneisslidingmodetrajectorytrackingcontrollerA，theotherisslidingmodetrajectorytrackingcontrollerB（ControllerAjusthasoneswitchingfunction，andBhavetwo）．Theglobalasymptoticstabilityofthetwo'sisprovedbyaLyapunovTheorem．ThethreetrajectorytrackingcontrollersaresimulatedintheMATLABsimulationenvironment．Trajectoriessimulatedareastraightline，acircleandanarbitrarycurve．Thesimulationresultsprovethatglobalasymptoticstabilitycanbeachievedforthethreecontrollers．Onthisbasis,accordingtotheMATLABsimulationresultfromthebacksteppingtrackingcontroller，parametersareanalyzed，findingthateachparameterhassomeimpactofcertainerrorcomponent．Finally，thethreecontrollers'trajectorytrackingresultsarecomparedandsummarized．Theconclusionisthat，forthetrajectorytrackingresults，backsteppingtrajectorytrackingcontrolleristhebest，slidingmodetrajectorytrackingcontrollerBthesecond，slidingmodetrajectorytrackingcontrollerAthemostunstable．Keywords：：：：TheTrackedMineRescueRobotTrajectoryTrackingBacksteppingSlidingModeGlobalAsymptoticStabilityThesis：：：：ApplicationandBackgroundResearch1绪论11绪论1.1选题背景及研究意义1.1.1选题背景煤矿救援机器人一般工作在动态、未知的复杂环境中，应该具有完全自主性甚至高度智能性，不需要任何人为干预就可以完成各种高级任务比如决策、导航、漫游、地图构建等等[1]。利用煤矿救援机器人自主完成各种任务，要解决一系列问题，主要包括体系结构问题，环境建模与信息处理问题，定位问题，路径规划问题，运动控制问题。其中，运动控制问题是煤矿救援机器人研究中最基本的问题，也是机器人学中只有依靠控制理论才能予以解决的问题。煤矿救援机器人最大的特点之一，就是其特有的空间运动能力，所以不解决运动控制问题，无论采取怎样的体系结构，最终都无法有效实现各种决策意图和规划任务。从控制理论的角度出发，对于一个包括受控系统即控制对象在内的控制系统而言，控制问题的理论研究包括两方面内容，一是控制系统分析问题，一是控制系统综合问题，研究的前提是己知控制对象模型的结构和参数。获得控制对象模型的方法有机理建模和统计建模，机理建模是利用已知的物理原理建立对象的数学模型，统计建模是采用参数估计和系统辨识的方法获得对象模型。在分析问题中，根据己知的控制输入作用，来确定控制系统的定性行为（如能控性、能观测性、稳定性等）以及定量的变化规律。在综合问题中，恰好与分析问题相反，根据所期望的受控系统运动形式或某些性能指标，来确定需要施加于控制对象的控制输入作用即控制律。移动机器人轨迹跟踪问题的提出，最早是出于生产实践的需要，目标是通过寻求某种控制输入作用，使机器人精确快速平稳地自动跟踪空间中的某条曲线。但在根据某种控制理论设计出了运动控制律之后，一般还要给出闭环系统的稳定性证明，这属于控制系统分析问题。需要指出的是，对于作为受控系统的煤矿救援机器人，无论是用运动学模型来描述还是用动力学模型来描述，都不存在孤立平衡点，所以用机器人模型直接讨论不存在控制输入作用时的自由稳定性是毫无意义的。煤矿救援机器人轨迹跟踪研究主要研究课题组已有的煤矿救援机器人系统中二级探测机器人的轨迹跟踪问题，根据二级探测机器人的机械本体和控制系统的组成，重点研究差速驱动履带式探测机器人对已经规划好的路径的跟踪能力和跟踪精度等方面进行的问题。西安科技大学硕士学位论文21.1.2研究意义煤矿救援机器人利用自身的优点，在煤矿井下发生事故后，能迅速进入井下，获得井下环境的第一手资料，降低事故危害性，对提高救灾效率具有重大意义。煤矿救援机器人轨迹跟踪是救援机器人系统的重要组成部分，是实现煤矿救援机器人功能的基础。机器人要想实现上述目的，就必须有一套可行的轨迹跟踪算法，使机器人在井下能顺利到达目的地，并且进行越障以及避障，以及信息采集工作。因此，解决轨迹跟踪问题，可以使课题组的煤矿救援机器人更加准确地完成任务，也为其实用化铺平了道路。1.2本课题相关技术介绍1.2.1国内外轨迹跟踪研究动态移动机器人是一个典型的非完整性约束系统，近十几年来，非完整性系统的研究受到极大的关注。这类系统之所以受到极大关注的原因主要是基于以下两个事实：第一，非完整系统属于本质非线性系统，不能通过光滑的状态和输入变换转化为线性系统；第二，非完整性系统一般具有特殊的结构，虽然其线性化系统不可控，但对其特殊性进行的研究有可能取得较好的结果。而作为典型非完整约束系统的煤矿救援机器人，其运动控制问题也就因此得到了高度重视，成为当前机器人学的研究难点和热点之一。目前，国内外已经采用的主要轨迹跟踪方法有以下这些：①插补法对于轨迹跟踪的算法，目前最简单的是插补法。插补法目前最常用的两种是脉冲增量法和数字增量法。脉冲增量法，其实质就是分配脉冲的计算，在插补过程中不断向各坐标轴发出相互协调的进给脉冲，控制各坐标轴电机作相应的移动，基本思想是：用折线逼近曲线。这种方法主要用于采用步进电机的开环系统。数字增量法，又称时间标量插补，特点是插补运算由粗插补和精插补完成。第一步粗插补在给定起点和终点的曲线之间插入若干个点，即用若干条微小直线段逼近给定曲线。第二步精插补在粗插补算出的微小直线段上再做“数据点的密化”工作，这一步相当于对直线的脉冲增量插补。这种方法主要用于交、直流伺服电机驱动的闭环、半闭环系统，也可用于步进电机开环系统。②非线性状态反馈(nonlinearstatefeedback)控制方法非线性状态反馈方法主要是基于煤矿救援机器人运动学模型，设计非线性状态反馈控制律，得到一个闭环系统。这里的状态，是指煤矿救援机器人闭环控制系统状态空间1绪论3方程中的状态向量，用煤矿救援机器人期望轨迹与实际轨迹之间的位姿误差来表示。该方法最大的问题在于如何使系统全局渐近稳定在原点平衡状态。二十世纪九十年代d＇Andrea-Novel等人分析了轮式移动机器人的结构与其反馈线性化的关系[2]。文献[3]利用微分平坦的概念，引入动态反馈得到指数收敛的存在奇异点的局部跟踪控制律。用一维动态跟踪控制器方法可以得到闭环系统无奇异点的跟踪控制器。③反步(backstepping)控制方法反步法是一种依据李雅普诺夫(Lyapunov)函数来构造控制器，使积分环节串联的各子系统逐级稳定的方法，适用于具有严格反馈结构的系统。文献[1]、[4]~[8]给出了基于简化的动力学模型的后退方法，通过设计合适的辅助速度控制输入实现移动机器人对期望轨迹的跟踪。④模糊小波基神经网络的机器人轨迹跟踪控制方法近年来，人们开始将人工神经网络与模糊控制结合起来，利用神经网络的学习能力来达到调整模糊控制的目的。这种模糊神经网络利用了小波基函数作为隶属函数[13]，可在线根据误差调整隶属函数