多无人车协同载运系统轨迹跟踪控制方法、系统及介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115328144A(43)申请公布日2022.11.11(21)申请号202211041767.X(22)申请日2022.08.29(71)申请人江西科骏实业有限公司地址330100江西省南昌市新建区长堎镇子实路1589号2栋(72)发明人黄晋肖罡何一新万可谦张蔚刘小兰杨钦文赵斯杰(74)专利代理机构湖南兆弘专利事务所(普通合伙)43008专利代理师谭武艺(51)Int.Cl.G05D1/02(2020.01)权利要求书6页说明书15页附图5页(54)发明名称多无人车协同载运系统轨迹跟踪控制方法、系统及介质(57)摘要本发明公开了一种多无人车协同载运系统轨迹跟踪控制方法、系统及介质，本发明方法包括针对多无人车协同载运系统中的引导无人车、负载和跟随无人车三个子系统，分别建立三个子系统的无约束动力学模型；建立约束方程，通过对时间求导转化为二阶形式，再引入零阶形式和一阶形式的轨迹误差的约束方程，建立矩阵形式的系统总约束方程；将系统总约束方程嵌入到无约束动力学模型中，得到多无人车协同载运系统整个系统的约束动力学模型，对约束动力学模型求解得到引导无人车和跟随无人车的控制力矩以实现多无人车协同载运系统的轨迹跟踪。本发明旨在克服现有控制方法复杂、效率不高及控制精确度不足的问题，具有简单、高效，控制效果好的优点。CN115328144ACN115328144A权利要求书1/6页1.一种多无人车协同载运系统轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括：S101，针对多无人车协同载运系统中的引导无人车、负载和跟随无人车三个子系统，分别建立三个子系统的无约束动力学模型；针对多无人车协同载运系统建立约束方程，将约束方程通过对时间求导转化为二阶形式，再引入零阶形式和一阶形式的轨迹误差的约束方程，并建立矩阵形式的系统总约束方程；S102，将矩阵形式的系统总约束方程嵌入到无约束动力学模型中，得到多无人车协同载运系统整个系统的约束动力学模型，并对约束动力学模型求解得到引导无人车和跟随无人车的控制力矩以实现多无人车协同载运系统的轨迹跟踪。2.根据权利要求1所述的多无人车协同载运系统轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤S101中针对引导无人车建立的无约束动力学模型的函数表达式为：上式中，qg为引导无人车的状态变量，t为时间，为状态变量qg的二阶导数，为状态变量qg的一阶导数，Mg(qg,t)表示引导无人车的质量/惯性矩阵，表示引导无人车的广义力矩阵，表示引导无人车的广义约束力矩阵，下标g表示引导无人车，且有：其中，mg为引导无人车的质量，rg为引导无人车的车轮半径，θg为引导无人车的方位角，Ig为引导无人车的质心转动惯量，lg为引导无人车的1/2车宽，(xg,yg)为引导无人车在二维平面上的质心坐标，为引导无人车的质心坐标x轴分量xg的二阶导数，为引导无人车的质心坐标y轴分量yg的二阶导数，为引导无人车的方位角θg的二阶导数，为质心坐标x轴分量xg的一阶导数，为质心坐标y轴分量yg的一阶导数，为引导无人车的方位角θg的一阶导数，ugrf为引导无人车右前轮的驱动力矩，uglf为引导无人车左前轮的驱动力矩；步骤2CN115328144A权利要求书2/6页S101中针对负载建立的无约束动力学模型的函数表达式为：上式中，qc为负载的状态变量，t为时间，为状态变量qc的二阶导数，为状态变量qc的一阶导数，Mc(qc,t)表示负载的质量/惯性矩阵，表示负载的广义力矩阵，表示负载的广义约束力矩阵，下标c表示负载，且有：其中，mc为负载的质量，Ic为负载的质心转动惯量，为负载的质心坐标x轴分量xc的二阶导数，为负载的质心坐标y轴分量yc的二阶导数，为负载的方位角θc的二阶导数，(xc,yc)为负载在二维平面上的质心坐标；步骤S101中针对跟随无人车建立的无约束动力学模型的函数表达式为：上式中，qf为跟随无人车的状态变量，t为时间，为状态变量qf的二阶导数，为状态变量qf的一阶导数，Mf(qf,t)表示跟随无人车的质量/惯性矩阵，表示跟随无人车的广义力矩阵，表示跟随无人车的广义约束力矩阵，下标f表示跟随无人车，且有：3CN115328144A权利要求书3/6页其中，mf为跟随无人车的质量，rf为跟随无人车的车轮半径，θf为跟随无人车的方位角，If为跟随无人车的质心转动惯量，lf为跟随无人车的1/2车宽，(xf,yf)为跟随无人车在二维平面上的质心坐标，为跟随无人车的质心坐标x轴分量xf的二阶导数，为跟随无人车的质心坐标y轴分量yf的二阶导数，为跟随无人车的方位角θf的二阶导数，为质心坐标x轴分量xf的一阶导数，为质心坐标y轴分量yf的一阶导数，为跟随无人车的方位角θf的一阶导数，ufrf为跟随无人车右前轮的驱动力矩，uflf为