导读:本文包含了运动规划与控制论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:智能车辆,行为决策,深度强化学习,运动规划
运动规划与控制论文文献综述
刘琦[1]（2019）在《智能车辆驾驶行为决策与运动规划控制研究》一文中研究指出智能车辆作为智能交通系统的重要组成部分,其发展与推广在减少交通拥堵,保障行车安全与提高乘坐舒适性等方面有着重要意义。尽管智能车辆经过多年发展,但其关键技术在现阶段仍然存在不足,其性能与效率仍有着继续提升的潜力。本文主要针对智能车辆的驾驶行为决策、运动规划、跟踪控制与实车实验四方面展开研究。(1)研究基于深度强化学习理论的智能车辆驾驶行为决策系统。首先,基于马尔可夫决策过程,从车辆行驶安全性、舒适度、行车效率方面构建了智能车辆驾驶行为决策模型;其次,使用深度Q网络对此模型进行求解;最后,进行了仿真实验,实验结果表明,基于该驾驶行为决策系统的决策结果,智能车辆可以合理地实现剧烈的加速,平缓的加速,匀速行驶,平缓的减速,剧烈的减速与车道变换六种驾驶操作。(2)研究基于最大转角约束的APF-RRT算法的运动规划方法。首先,针对智能车辆的运动规划问题,在传统RRT算法的基础上,引入引力思想,提高算法的收敛速度;其次,基于智能车辆非完整性约束运动模型,限制新节点的生成区域,最后,使用3次B样条曲线对规划曲线进行平滑处理。在复杂障碍物环境下进行仿真实验,实验结果表明,该算法可以快速地生成满足车辆运动学约束的安全、平滑的路径。(3)研究智能车辆跟踪控制方法。首先,建立了智能车辆动力学模型,得到了智能车辆跟踪控制的状态空间方程;其次,基于模型预测控制算法与车辆动力学约束设计了跟踪控制器;最后,建立CarSimSimulink联合仿真平台,在不同车速与不同道路附着条件下针对双移线工况进行路径跟踪,仿真结果表明,该跟踪控制器有着良好的跟踪效果。(4)路径跟踪控制实车实验。在校园环境下,进行实车路径跟踪实验。实验结果表明该跟踪控制器具有良好的跟踪效果。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
李永强[2]（2019）在《基于正交关节的蛇形机器人控制系统及运动规划研究》一文中研究指出蛇形机器人以其灵活度高,体积小,运动形式多样的特点受到越来越多高校及研究机构的关注,其运动形式多种多样,而且能在狭窄复杂环境运动的特点,使其在地面侦查、管道检测、太空装配等方面具有很高的优越性。本文中的蛇形机器人以尺寸小,“无绳化”为特点展开设计,提出分层控制的模型,完成控制系统的搭建,并提出适用于正交关节的蛇形机器人的运动控制方式,最后开展相关实验进行验证。具体内容为以下几个方面。首先,根据设计指标,完成了蛇形机器人方案设计,建立了分层控制系统,使蛇形机器人控制系统摆脱线缆的束缚,包括人机交互层、头部控制器层和关节层。控制指令的下发是前端通过无线的方式发送给蛇形机器人头部控制器;在头部控制器中进行步态规划以及轨迹规划;在关节层驱动各电机按期望指令运动。整个控制过程没有外部电缆进行通讯,从而实现机器人的“无绳化”。在分层控制系统的框架下,完成各层软件系统的开发。其次,为使蛇形机器人具有一定的自主性,在机器人各关节配备有丰富的传感器,机器人头部配有摄像头,能实时反馈周围环境的图像信息。机器人关节中的惯性传感器系统能有效的估计机器人自身的状态。本文对惯性传感器数据进行数据融合,基于显示互补滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法,通过四元数的模型进行蛇形机器人自身姿态的估计。然后,建立了正交关节蛇形机器人的运动学模型,在计算棒中进行蛇形机器人运动的步态规划,使用Serpenoid曲线和背脊曲线离散化的方法实现步态规划,使用matlab-adams联合仿真,验证了步态的可行性。完成关节层的规划,并基于位置、速度对关节进行控制,提高了关节运动的平滑性与准确性。最后,搭建蛇形机器人样机,开展关节IMU信息融合,关节性能测试,机器人运动实验,验证了IMU融合算法、控制系统通讯的可靠性、每个关节的驱动能力及步态规划与轨迹规划方法的正确性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
王天舸[3]（2019）在《智能驾驶汽车运动规划与运动控制方法研究》一文中研究指出环境感知技术、规划决策控制技术、车辆电控技术是的智能驾驶汽车的叁大核心技术。本文关于运动规划和运动控制方法的研究,是智能驾驶规划决策控制层的核心内容。在实际的智能驾驶汽车开发中,运动规划和运动控制部分还存在一些问题。运动规划方法直接关系到整个智能驾驶汽车的智能化水平,其所规划参考运动轨迹的平顺程度,则直接关系到行驶安全和客户乘坐舒适性。运动控制方法所使用汽车模型的复杂和准确程度则会影响控制系统的响应时间和轨迹跟踪的精度。首先,为应对规则化道路自动驾驶中常遇到的车速保持、跟车、汇车、换道等驾驶任务,本文提出一种基于最优控制理论的运动规划算法,该方法在Frenet坐标系中实现。为充分考虑乘员舒适性,提出一种jerk概念,横向和纵向轨迹分别计算,再权值相加。采用SAT(Separating Axis Theorem,分离轴理论)对此轨迹进行碰撞检测,并求得最终的运动轨迹。考虑到汽车的非完整约束特性,高速横向轨迹和低速横向轨迹定义了不同的代价函数。纵向轨迹则分为车速保持和跟车、汇车、停车工况分别进行控制。其次,为对运动规划层得出期望的轨迹进行精确跟踪,本文建立了一种智能驾驶汽车动力学模型,并提出了一种基于MPC(Model Predictive Control,模型预测控制)和LQR(linear quadratic regulator,线性二次型调节器)的智能驾驶汽车运动控制算法。同时为消除稳态跟踪误差,对于输出的前轮转角增加了前馈项d_(FF)。最终,根据期望的前轮转角,通过PID计算出所需的EPS扭矩输入。最后,以某公司智能驾驶样车为例,介绍智能驾驶汽车实验平台的搭建过程,包括整车技术方案、软硬件组成以及各子模块技术方案和功能原理等。提出了一种智能驾驶汽车的试验方法,相关实验结果分析表明本文所提出的运动规划和运动控制算法控制效果好,实时性高,满足实际工程需求。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
陆佳皓[4]（2019）在《移动机械臂的运动规划和控制系统研究》一文中研究指出随着社会的进步和科学技术的迅速发展,工业生产对自动化的需求不断增加,机器人应运而生,大大提高了生产效率。工业机械臂具有灵活的操作性,在各行各业得到了广泛的普及。移动机械臂指的是机械臂和移动机器人共同组合而成的机器人系统,同时具备移动机器人的移动性和机械臂的操作性,不但扩展了机械臂的操作空间还能应对复杂的工作环境。因此,研究移动机械臂运动规划和控制系统具有非常重要的理论和实践价值。本文基于课题组研发的JNPF-4WD-02移动机器人进行移动机械臂的搭建,研究移动机械臂运动学建模、运动控制、路径和轨迹规划、控制系统软件和硬件开发等内容,并基于CoDeSys平台开发了一套移动机械臂软件系统。首先分析了移动机械臂的运动学。分别对埃夫特ER3A-C60机械臂和JNPF-4WD-02移动机器人进行数学建模,建立了机械臂各关节坐标的转换关系,对机械臂正逆运动学进行求解验证;将移动机械臂作为一个整体进行运动学分析,并根据移动机械臂冗余运动学模型,以优化移动机器人终点姿态为目的进行逆运动学求解。其次对移动机械臂的操作机构进行轨迹规划研究,研究了机械臂关节空间内多项式轨迹插值和抛物线过渡的线性插值算法,笛卡尔空间中直线和圆弧基本轨迹和姿态规划以及加减速规划研究。然后为提高工作空间执行任务轨迹的效率和稳定性,提出了一种机械臂关节空间最优轨迹优化方法,采用具有局部可控性的5次B样条函数对关节空间轨迹进行插值,以执行轨迹的时间和关节冲击作为优化目标,采用NSGA-II算法实现了优化并在MATLAB下进行了仿真验证。最后,研究JNPF-4WD-02移动机器人的控制系统结构、硬件和软件系统,在JNPF-4WD-02移动机器人基础上搭建移动机械臂硬件系统,在PC端CoDeSys开发环境下进行模块化开发,以支持CoDeSys Runtime框架的嵌入式软PLC控制器作为上位机,设计运动控制软件实现机械臂运动控制,并对完成的移动机械臂基本功能进行了实验验证。本文以移动机械臂作为研究对象,对移动机械臂运动学建模、运动控制、路径和轨迹规划、控制系统软硬件开发等内容进行研究,设计了移动机械臂硬件结构并开发了移动机械臂控制系统。实验结果表明,本文所设计和搭建的移动机械臂能稳定运行并能完成基本任务,所开发的控制软件能够较好的实现对移动机械臂的控制。(本文来源于《江南大学》期刊2019-06-01）
姚其家,戈新生[5]（2019）在《基于伪谱法的自由漂浮柔性空间机器人姿态运动规划与反馈控制》一文中研究指出研究自由漂浮柔性空间机器人的动力学建模与姿态控制问题。针对初始状态不确定性对系统姿态造成的影响,提出一种基于伪谱法的运动规划与反馈控制相结合的姿态控制策略。利用假设模态法近似描述柔性臂杆的弹性变形,并利用Lagrange方法建立空间机器人系统的动力学模型。在运动规划方法的设计中,利用Legendre伪谱法将空间机械臂非完整运动规划问题转化为非线性规划问题,再利用序列二次规划算法求解此非线性规划问题得到系统的优化运动轨迹和最优控制输入。在反馈控制方法的设计中,将状态方程在已知的参考轨迹上线性化处理,利用Pontryagin极大值原理将对参考轨迹的跟踪问题转化为两点边值问题,再利用Legendre伪谱法离散此两点边值问题,将其转化为线性代数方程组进行求解,该过程无需任何积分计算,具有很好的实时性。通过数值仿真验证了姿态控制策略的有效性和鲁棒性。(本文来源于《振动与冲击》期刊2019年07期）
廖建峰[6]（2019）在《移动机器人冗余特性下的运动规划与协调控制》一文中研究指出移动机器人是近年机器人研究中快速发展的领域,主要可以划分为移动平台及具有操作臂的移动机械臂两种形式。运动规划和控制是目前关于移动机器人研究的主要内容,吸引了大量学术界和工业界研究人员的关注。其中,冗余特性是目前移动机器人运动规划和控制研究面临的一个重要挑战和难题,其主要包含两个方面:移动平台多轮独立驱动导致的冗余特性和移动平台结合机械臂引起的冗余运动学自由度。本文分别针对冗余驱动移动平台,创新地提出了兼顾车体运动跟踪性能和驱动车轮运动协调的控制理念,设计了多层结构自适应鲁棒协调控制策略;针对具有冗余运动学自由度的移动机械臂,提出一套车臂一体协调运动的规划方法,从而实现移动机器人冗余特性运动规划和协调控制。论文分析了多轮独立驱动移动平台的结构特点,明确了该类移动平台控制问题与传统的两轮驱动移动平台控制问题之间的重要区别——冗余驱动特性可能导致车体轨迹跟踪与驱动车轮运动无法同时协调的问题。为了实现此类移动平台控制性能的提升,需要针对以上关键控制问题展开研究。目前,关于冗余驱动移动平台的动力学模型研究尚不完善,且现在基于运动学的运动分配控制方法无法满足更高性能控制的要求。为解决以上问题,本文在深入研究冗余驱动移动平台模型后,先提出了一种简单有效的自适应运动分配方法,然后进一步提出了一种多层结构自适应鲁棒协调控制策略以获得更好车体轨迹跟踪性能的同时协调各驱动车轮运动。另外,本文针对移动机械臂系统,深入研究了移动机械臂的运动学机理,明确了冗余运动学自由度是移动机械臂运动规划存在的主要难题。为了解决以上问题,本文在深入研究移动机械臂模型后,提出一种基于优化方法的移动机械臂运动规划方法以实现移动机械臂在目标约束(构型空间,笛卡尔空间)、关节运动约束、稳定性约束和障碍约束下的一体化运动规划策略。论文首先探索冗余驱动移动平台的多系统耦合建模方法:所提的机理建模分析方法对冗余驱动移动平台各部件给出了完整的运动学和动力学转换关系,对车轮/地面交互作用给出了详细的描述;然后,论文研究了一种基于运动学模型的运动分配控制方法:所设计的控制器方法简单、易于工程实现等优点,通过轨迹跟踪层+运动分配层两层控制结构,分别设计自适应鲁棒控制算法和自适应运动分配算法,在具有车轮滑动情况下能够取得更高的车体运动性能。进一步,论文提出兼顾车体运动跟踪与驱动协调的叁层结构控制方法:高层基于车体动力学设计自适应鲁棒轨迹跟踪控制方法,获得车体期望总驱动力与扭矩;中层针对冗余驱动问题,考虑车轮/地面交互作用关系实现控制分配,将来自高层的驱动力和扭矩转化为各车轮期望滑差率;底层实现滑差率控制,保证了系统的稳定,并实现了性能的进一步提升。理论及对比实验研究表明,所提出的自适应运动分配控制方法和同时协调车体运动跟踪及车轮运动的控制方法能够在目前方法上进一步提高性能,具有优越的理论性能和鲁棒实用价值,是解决冗余驱动移动平台控制的有效途径;最后,论文针对具有冗余运动学自由度的移动机械臂,提出了一种基于优化方法的运动规划方法:通过分析移动机械臂存在的目标约束、关节约束、稳定性约束和障碍约束,设计路径最短优化目标,规划出移动机械臂运动轨迹,同时协调车体运动和机械臂运动,实现一体化运动规划。理论及对比实验研究表明,所提出的一体化运动规划方法能够实现移动机械臂的运动协调,是解决具有冗余自由度移动机械臂运动规划的有效方法。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-03-01）
袁帅[7]（2019）在《月面六足轮腿式机器人运动规划及控制》一文中研究指出针对崎岖的月面地形,轮腿混合式移动系统共享轮式移动系统和腿式移动系统的优点,实现了二者的优势互补,已成为我国月球探测预研重点项目之一。本文以月面六足轮腿式机器人为研究对象,设计了机器人机械结构,开发了其控制系统,开展了步态设计、自主避障、姿态控制的研究,搭建了原理样机并进行运动控制算法试验验证。首先,对月面六足轮腿式机器人运动控制系统进行总体设计。阐述了任务与性能需求,明确机器人系统的运动功能与优化方向;结合系统需求,分别设计了该机器人的机械结构与运动控制系统结构,完成了运动控制系统硬件选型与原理样机的搭建。其次,对该机器人进行正逆运动学分析。采用改进型D-H参数法对机器人单腿进行数学建模,建立正运动学方程得到机器人6腿足端工作空间;分别采用Newton Raphson迭代法与基于轴不变量的逆运动学解析法进行逆运动学求解并对比分析;在笛卡尔空间中对机器人足端轨迹进行规划,设计MATLAB GUI人机交互界面开展数据仿真。再次,开展了运动行为设计。在ADAMS虚拟样机分析软件中,结合足端轨迹规划,进行“3+3”步态、原地转向步态和跨越台阶步态的设计;基于行为控制原理,设计“避障”和“趋向”两种行为并加入“专家经验”,实现机器人自主避障;利用机器人逆运动学算法,针对坡面工况,计算该机器人在不同倾角下对应的6腿关节空间,设计姿态调整行为使得机器人在变倾角的坡面始终保持车身姿态水平。最后,进行运动算法试验验证。设计人机交互界面,编写机器人运动控制软件,对搭建的原理样机进行了“3+3”摆腿步态、原地转向步态、触地反馈与坡面姿态控制的试验验证。试验结果表明,月面六足轮腿式机器人通过运动控制算法能完成相应运动功能。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2019-03-01）
杜威,杨忠,许昌亮,张辉斌[8]（2018）在《四足机器人斜面运动规划及控制研究》一文中研究指出研究四足机器人在倾斜地面的运动情况对实现其在非规则地形下的稳定运动具有重要意义。通过对四足机器人的运动学分析,规划斜面运动方式。根据仿生学原理与人类经验设计一套模糊控制系统,控制四足机器人相应关节角度,减少机身滚转角的幅度,增加运动的稳定性。Adams与Matlab的联合仿真实验表明,所规划的运动方式能满足四足机器人斜面运动要求,所设计的模糊控制系统能有效提高四足机器人斜面运动的稳定性。(本文来源于《机械制造与自动化》期刊2018年06期）
许路路,郭卫东,杜志贵,邹庆晓[9]（2018）在《推力矢量控制机械臂运动规划及仿真》一文中研究指出提出了一种将推力器置于多自由度机械臂末端,并对末端推力进行矢量控制的四自由度串联机械臂。首先,对推力矢量控制的理论意义及研究现状进行了简要介绍,并提出了研究方向;其次,对该串联机械臂的结构和连杆参数进行了分析,采用D-H参数法建立了该机械臂的运动学模型,并采用代数法求解出正向和逆向运动学方程;最后,利用MATLAB中的robotics工具箱仿真分析了该机械臂的工作范围,并通过算例验证了所求解的运动学方程的正确性。结果表明,该结构类型的机械臂可作为推力器,并通过推力矢量控制方法调整空间飞行器的位姿。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2018年10期）
Torsten,Kroeger[10]（2018）在《基于强化学习和智能传感器控制的工业机器人实时运动规划》一文中研究指出技术的成熟日益让机器人变得聪明,但仍然有很多看似简单的事情让机器人束手无策,比如运动中的障碍规避问题。近年来,机器学习的出现似乎让机器人有了解决难题的好方法。在2018世界机器人大会上,德国卡尔斯鲁厄理工学院教授Torsten Kroeger,根据长期在机器人领域研究的经验,以及对机器学习的认知,分析了基于强化学习和智能传感器控制的工业机器人系统,是如何在运动中进行实时运动规划的。(本文来源于《机器人产业》期刊2018年05期）
运动规划与控制论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
蛇形机器人以其灵活度高,体积小,运动形式多样的特点受到越来越多高校及研究机构的关注,其运动形式多种多样,而且能在狭窄复杂环境运动的特点,使其在地面侦查、管道检测、太空装配等方面具有很高的优越性。本文中的蛇形机器人以尺寸小,“无绳化”为特点展开设计,提出分层控制的模型,完成控制系统的搭建,并提出适用于正交关节的蛇形机器人的运动控制方式,最后开展相关实验进行验证。具体内容为以下几个方面。首先,根据设计指标,完成了蛇形机器人方案设计,建立了分层控制系统,使蛇形机器人控制系统摆脱线缆的束缚,包括人机交互层、头部控制器层和关节层。控制指令的下发是前端通过无线的方式发送给蛇形机器人头部控制器;在头部控制器中进行步态规划以及轨迹规划;在关节层驱动各电机按期望指令运动。整个控制过程没有外部电缆进行通讯,从而实现机器人的“无绳化”。在分层控制系统的框架下,完成各层软件系统的开发。其次,为使蛇形机器人具有一定的自主性,在机器人各关节配备有丰富的传感器,机器人头部配有摄像头,能实时反馈周围环境的图像信息。机器人关节中的惯性传感器系统能有效的估计机器人自身的状态。本文对惯性传感器数据进行数据融合,基于显示互补滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法,通过四元数的模型进行蛇形机器人自身姿态的估计。然后,建立了正交关节蛇形机器人的运动学模型,在计算棒中进行蛇形机器人运动的步态规划,使用Serpenoid曲线和背脊曲线离散化的方法实现步态规划,使用matlab-adams联合仿真,验证了步态的可行性。完成关节层的规划,并基于位置、速度对关节进行控制,提高了关节运动的平滑性与准确性。最后,搭建蛇形机器人样机,开展关节IMU信息融合,关节性能测试,机器人运动实验,验证了IMU融合算法、控制系统通讯的可靠性、每个关节的驱动能力及步态规划与轨迹规划方法的正确性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
运动规划与控制论文参考文献
[1].刘琦.智能车辆驾驶行为决策与运动规划控制研究[D].西安理工大学.2019
[2].李永强.基于正交关节的蛇形机器人控制系统及运动规划研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[3].王天舸.智能驾驶汽车运动规划与运动控制方法研究[D].吉林大学.2019
[4].陆佳皓.移动机械臂的运动规划和控制系统研究[D].江南大学.2019
[5].姚其家,戈新生.基于伪谱法的自由漂浮柔性空间机器人姿态运动规划与反馈控制[J].振动与冲击.2019
[6].廖建峰.移动机器人冗余特性下的运动规划与协调控制[D].浙江大学.2019
[7].袁帅.月面六足轮腿式机器人运动规划及控制[D].南京航空航天大学.2019
[8].杜威,杨忠,许昌亮,张辉斌.四足机器人斜面运动规划及控制研究[J].机械制造与自动化.2018
[9].许路路,郭卫东,杜志贵,邹庆晓.推力矢量控制机械臂运动规划及仿真[J].机械设计与制造.2018
[10].Torsten,Kroeger.基于强化学习和智能传感器控制的工业机器人实时运动规划[J].机器人产业.2018