基于Robocup足球机器人路径规划与轨迹跟踪的研究(田丽平.ppt

2019/5/25,1,基于Robocup足球机器人路径规划与轨迹跟踪的研究,答 辩 人：田丽平 指导老师：杨光红 教授,2019/5/25,2,绪论 常见路径规划方法的介绍 改进的人工势场法及仿真试验 足球机器人轨迹跟踪控制 总结和展望,主要内容,2019/5/25,3,课题研究的意义,减少车体的碰撞 使机器人以最短的时间到达目的地，使比赛取得好成绩,2019/5/25,4,运动问题描述 机器人小车在运动过程中可归结为三个问题： ”我现在何处” ”我要去哪” ”如何到那个地方去”,2019/5/25,5,常见方法的介绍以及优缺点分析,栅格法,图1 栅格法,2019/5/25,6,优缺点分析,优点： 存在路径，有最优解 可以应用多种成熟的算法 缺点： 栅格粒度选择 所需的存储空间大 路径是折线的，不光滑,2019/5/25,7,最短切线法,切线路径：R ，R 然后比较两条路径的长度，路径短的为最短切线路径。,图2 最短切线法图,2019/5/25,8,最短切线法优缺点分析,优点： 方法简单，容易实现 计算简单 缺点： 碰撞半径不易得知 运行速度快时，易碰撞,2019/5/25,9,势场法的引入,图3 人工势场法受力图,2019/5/25,10,传统的人工势场函数,斥力场：,引力场：,(1),(2),(3),(4),2019/5/25,11,机器人下一步的运动方向由合力的方向决定。,2019/5/25,12,运动学模型,(5),图4 运动学模型图,2019/5/25,13,定义机器人当前位姿 ，则得到机器人下 一时刻的位姿 为： 其中 ，c为步长，可根据实际情况选取。 在路径规划过程中，人工势场法实时性强，优势明显。,(6),2019/5/25,14,缺点1：目标不可达问题,O,B,R,当障碍物在目标位姿附近，机器人向目标点逼 近时，引力减小而斥力增大，而合力会使机器 人远离目标点致规划失败。,图5 目标点不可达问题图,2019/5/25,15,缺点2：局部最小问题 产生局部最小问题，即机器人所受合力为零，而此时机器人未到目标点。,图6 局部最小问题图,2019/5/25,16,改进目标点不可达,相应斥力为：,(8),(7),2019/5/25,17,(10),(9),图7 新势场受力图,2019/5/25,18,改进局部最小点,(14),(11),(13),(12),2019/5/25,19,仿真分析,图8 人工势场法与最短切线法比较,图9 人工势场法与栅格法比较,2019/5/25,20,图10 目标点不可达问题,图11 局部最小问题,图12 消除目标点不可达问题,图13 消除局部最小问题,2019/5/25,21,轨迹跟踪问题描述,足球机器人的轨迹跟踪问题就 是对任意初始位姿C，寻找控 制率 ，使小车能够跟 踪到参考位姿 和参考速度 ，并使 得 。,图14 位姿误差示意图,2019/5/25,22,坐标误差模型为： 微分方程为：,(16),(15),2019/5/25,23,取Lyapunov函数为：,其中,(18),(17),2019/5/25,24,引理：对任意 ，有 当且仅当 时等号成立,取控制律,(19),(20),2019/5/25,25,仿真结果,控制器参数 ， 期望速度,跟踪直线,跟踪误差 ，跟踪误差,2019/5/25,26,跟踪圆,控制器参数 ， 期望速度,跟踪误差 ，跟踪误差,2019/5/25,27,结论与展望,对传统人工势场函数进行了改进 设计仿真平台，验证本文所提方法的有效性 设计足球机器人速度跟踪控制律，实现了对于期望轨迹的准确跟踪,完成的工作：,2019/5