基于前馈型变论域模糊PID控制的智能小车轨迹跟踪方法

摘要

为提高智能小车轨迹跟踪的精度及抗干扰能力，提出1种基于前馈型变论域模糊控制方法。以自动导向小车(automated guided vehicle,AGV)为研究对象，建立小车运动学模型对其进行动力学分析；在保持主控制参数不变的情况下，将前馈控制加入变论域模糊控制，搭建前馈型变论域模糊PID(proportional-integral-derivative)控制系统，通过变论域模糊PID控制调整参数使系统获得较好的稳定性，再通过调整前馈控制参数使系统的目标跟踪性能达到最佳；设定S形曲线跟踪路线，在Matlab/Simulink平台下搭建传统PID、模糊PID、变论域模糊PID及前馈型变论域模糊PID等4种控制模型进行仿真实验，比较验证本文方法的控制性能。结果表明：无干扰情况下，4种控制方法的车辆转弯最大横向偏差分别为0.258 0,0.198 8,0.179 2和0.112 5 m，本文方法的偏差最小，轨迹跟踪精度最高；模拟真实路况下，4种控制方法的车辆转弯最大横向偏差分别为0.891 7,0.820 9,0.791 7,0.683 3 m，本文方法的偏差依然最小，抗干扰能力最强，验证了本文所提控制方法兼具跟踪高精度和良好稳定性的优点。

关键词

智能小车 / 前馈控制 / 轨迹跟踪控制 / 变论域模糊控制 / 抗干扰能力 / 自主导航