基于视觉神经元PID的AGV轨迹跟踪控制器

摘要

为了提高视觉自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的轨迹跟踪精度和控制器系统鲁棒性,提出了一种基于视觉神经元系统处理偏差数据的轨迹跟踪控制器。首先建立含有神经元的图像数字化和传感器辅助数据的处理系统,然后建立AGV视觉神经元运动学模型,将航向偏差和辅助数据误差作为视觉神经元PID纠偏路径控制算法跟踪控制器的输入变量,利用无刷直流电机数学模型和AGV纠偏运动学模型建立最优控制算法,最后通过纠偏电压导入双通道PID实时调节驱动轮的差速以实现AGV能按更快速和最优化的路径纠偏。实验结果表明,利用视觉神经元PID纠偏路径控制算法,体现为寻轨时间更短,转向突变时反应更机敏;在横向偏差1 m的直线行驶中,回归直线用时提高30%,其左右横向误差均不超过1.7 mm,误差减小了68%,AGV做出迅速反应和提高导航精度时,也能满足跟踪控制器的鲁棒性。