基于Robocup足球機器人路徑規(guī)劃與軌跡跟蹤的研究(田麗平)知識分享

基于Robocup足球機器人路徑規(guī)劃與軌跡跟蹤的研究

答辯人：田麗平指導老師：楊光紅教授1/14/20251緒論常見路徑規(guī)劃方法的介紹改進的人工勢場法及仿真試驗足球機器人軌跡跟蹤控制總結(jié)和展望主要內(nèi)容1/14/20252課題研究的意義

減少車體的碰撞

使機器人以最短的時間到達目的地，使比賽取得好成績1/14/20253常見方法的介紹以及優(yōu)缺點分析柵格法圖1柵格法1/14/20255

優(yōu)缺點分析優(yōu)點：存在路徑，有最優(yōu)解可以應用多種成熟的算法缺點：柵格粒度選擇所需的存儲空間大路徑是折線的，不光滑1/14/20256最短切線法切線路徑：R，R然后比較兩條路徑的長度，路徑短的為最短切線路徑。圖2最短切線法圖1/14/20257最短切線法優(yōu)缺點分析優(yōu)點：方法簡單，容易實現(xiàn)計算簡單缺點：碰撞半徑不易得知運行速度快時，易碰撞1/14/20258勢場法的引入圖3人工勢場法受力圖1/14/20259傳統(tǒng)的人工勢場函數(shù)斥力場：引力場：(1)(2)(3)(4)1/14/202510機器人下一步的運動方向由合力的方向決定。

1/14/202511運動學模型(5)圖4運動學模型圖1/14/202512

定義機器人當前位姿，則得到機器人下一時刻的位姿為：

其中，c為步長，可根據(jù)實際情況選取。

在路徑規(guī)劃過程中，人工勢場法實時性強，優(yōu)勢明顯。

(6)1/14/202513缺點1：目標不可達問題OBR當障礙物在目標位姿附近，機器人向目標點逼近時，引力減小而斥力增大，而合力會使機器人遠離目標點致規(guī)劃失敗。圖5目標點不可達問題圖1/14/202514缺點2：局部最小問題

產(chǎn)生局部最小問題，即機器人所受合力為零，而此時機器人未到目標點。圖6局部最小問題圖1/14/202515改進目標點不可達相應斥力為：(8)(7)1/14/202516(10)(9)圖7新勢場受力圖1/14/202517改進局部最小點

(14)(11)(13)(12)1/14/202518仿真分析圖8人工勢場法與最短切線法比較圖9人工勢場法與柵格法比較1/14/202519

圖10目標點不可達問題圖11局部最小問題圖12消除目標點不可達問題圖13消除局部最小問題1/14/202520軌跡跟蹤問題描述足球機器人的軌跡跟蹤問題就是對任意初始位姿C，尋找控制率，使小車能夠跟蹤到參考位姿和參考速度，并使得。圖14位姿誤差示意圖1/14/202521坐標誤差模型為：微分方程為：(16)(15)1/14/202522取Lyapunov函數(shù)為：其中(18)(17)1/14/202523引理：對任意，有當且僅當時等號成立取控制律(19)(20)1/14/202524仿真結(jié)果控制器參數(shù)，期望速度跟蹤直線跟蹤誤差，跟蹤誤差1/14/202525跟蹤圓控制器參數(shù)，期望速度跟蹤誤差，跟蹤誤差1/14/202526結(jié)論與展望對傳統(tǒng)人工勢場函數(shù)進行了改進設(shè)計仿真平臺，驗證本文所提方法的有效性設(shè)計足球機器人速度跟蹤控制律，實現(xiàn)了對于期望軌跡的準確跟蹤完成的工作：1/14/2025