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自动化机器人轨迹跟踪与路径规划技术研究

         
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摘要

针对复杂环境自动化机器人的路径规划问题,采用改进的人工势场法与改进的A*算法进行路径规划寻优;同时,针对机器人轨迹跟踪控制问题,提出基于干扰观测器的自适应滑模控制算法。结果显示,与传统算法相比,改进后的A*算法的转弯角度减少了37.43%,路径长度减少了2.21%,为机器人提供了安全且平滑的路径,实现了全局路径优化。与传统人工势场法相比,采用改进后的人工势场法不仅使运行时间降低了59.13%,而且使路径长度减少了52.3%,既避免了在障碍物附近震荡,又绕过局部极小值陷阱区域。而基于干扰观测器构建的自适应滑膜控制算法,既能有效降低跟踪误差,又能有效提升机器人轨迹跟踪的收敛速度。因此,自动化机器人轨迹跟踪与路径规划技术研究的创新性,表现为既有效弥补了传统人工势场法的缺点与不足,又实现了自动化机器人轨迹跟踪在线估算最优增益。

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