针对轮式移动机器人的路径跟踪问题,提出了一种基于动态预瞄的移动机器人路径跟踪控制方法。根据差速轮式移动机器人运动学模型和实时位置信息,建立路径跟踪偏差模型,并采用构建虚拟运动路径的方式设计移动机器人路径跟踪控制方法,结合路径跟踪偏差模型,实时调整移动机器人的运动状态,不断缩小运动过程中的偏差,最终实现路径跟踪。实验结果表明,所设计的移动机器人路径跟踪控制方法能够实现高精度的路径跟踪控制,同时具有良好的可靠性,平稳性。

针对AGV在动态环境下实时自主路径规划效率低的问题,提出了一种A*算法与D*算法复合自主路径规划的方法。首先通过A*算法生成AGV当前位置到目标位置的全局最优路径;其次,当AGV在全局路径行驶遇到障碍物时,根据障碍物和全局路径的相对位置关系,确定AGV绕开障碍物的局部搜索范围;最后,结合局部路径搜索范围和D*算法,将生成的局部避障路径拼接至已有全局路径,完成了路径拼接,以实现动态障碍场景下AGV到达目标位置时的全局路径更新。试验测试结果表明所设计的复合路径规划方法能在AGV遇到障碍时实时规划避让路径,实现AGV在复杂动态环境下的自主行驶能力。

为了提高激光SLAM导航定位的实时性和稳定性,采用自适应阈值法、迭代适应点以及最小二乘法结合直线度的方法提取局部地图中的特征线段和全局地图中的线段,通过特征线段匹配进行初始定位。利用惯性导航位姿推算结合地图匹配的方法进行动态定位,获得机器人的实时位姿。同时,采用动态重定位的方法进行重定位,提高了移动机器人对工作环境的适应能力和可靠性。实验表明,基于地图匹配的导航定位算法的定位精度在±40mm以内,定位的时间不大于0.03s,可以较好地满足机器人的实际导航需求。