[發明專利]軌跡跟蹤控制方法、裝置、設備與計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202210425129.1
• 申請日: 2022-04-22
• 公開（公告）號: CN114721272A
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發明（設計）人: 吳光強;毛禮波;曾奇;鞠麗娟
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 胡海國

1.一種軌跡跟蹤控制方法，其特征在于，所述軌跡跟蹤控制方法包括如下步驟：

基于預先創建的響應延遲的狀態空間模型，確定對應的輸出量，并建立對應的預測模型，所述響應延遲的狀態空間模型基于無人駕駛礦車的二自由度動力學模型創建；

獲取所述無人駕駛礦車的當前狀態量、并基于所述預測模型，確定對應的控制參數；

基于所述控制參數，對所述無人駕駛礦車進行軌跡跟蹤控制。

2.如權利要求1所述的軌跡跟蹤控制方法，其特征在于，所述基于預先創建的響應延遲的狀態空間模型，確定對應的輸出量，并建立對應的預測模型的步驟之前，所述軌跡跟蹤控制方法還包括：

獲取無人駕駛礦車的二自由度動力學模型、實時轉角反饋、以及轉向延遲；

根據所述二自由度動力學模型，建立對應的狀態空間模型；

根據所述狀態空間模型、所述實時轉角反饋、以及所述轉向延遲，確定對應的響應延遲的狀態空間模型。

3.如權利要求1所述的軌跡跟蹤控制方法，其特征在于，所述基于預先創建的響應延遲的狀態空間模型，確定對應的輸出量，并建立對應的預測模型的步驟包括：

對預先創建的響應延遲的狀態空間模型進行離散化處理，得到離散化后的狀態空間模型；

根據所述離散化后的狀態空間模型，確定對應的輸出量；

根據所述離散化后的狀態空間模型和所述輸出量，建立對應的被控對象模型；

根據所述被控對象模型，構建對應的預測模型。

4.如權利要求1所述的軌跡跟蹤控制方法，其特征在于，所述獲取所述無人駕駛礦車的當前狀態量，并基于所述預測模型，確定對應的控制參數的步驟包括：

獲取所述無人駕駛礦車的當前狀態量；

根據所述預測模型，建立對應的目標函數，并對所述目標函數進行轉換，得到對應的標準二次型的目標函數；

根據所述當前狀態量和所述標準二次型的目標函數，確定對應的控制參數。

5.如權利要求4所述的軌跡跟蹤控制方法，其特征在于，所述根據所述當前狀態量和所述標準二次型的目標函數，確定對應的控制參數步驟包括：

獲取所述標準二次型的目標函數對應的約束條件；

根據所述當前狀態量和所述約束條件，對所述標準二次型的目標函數進行求解，并將求解得到的第一個數值作為對應的控制參數。

6.如權利要求3所述的軌跡跟蹤控制方法，其特征在于，所述基于所述控制參數，對所述無人駕駛礦車進行軌跡跟蹤控制的步驟包括：

將所述控制參數作用于所述被控對象模型，并將作用后的結果對所述無人駕駛礦車進行軌跡跟蹤控制。

7.如權利要求1所述的軌跡跟蹤控制方法，其特征在于，所述基于所述控制參數，對所述無人駕駛礦車進行軌跡跟蹤控制的步驟之后，所述軌跡跟蹤控制方法還包括：

進入下一控制周期，返回步驟：獲取所述無人駕駛礦車的當前狀態量，并基于所述預測模型，確定對應的控制參數。

8.一種軌跡跟蹤控制裝置，其特征在于，所述軌跡跟蹤控制裝置包括：

建立模塊，用于基于預先創建的響應延遲的狀態空間模型，確定對應的輸出量，并建立對應的預測模型，所述響應延遲的狀態空間模型基于無人駕駛礦車的二自由度動力學模型創建；

預測模塊，用于獲取所述無人駕駛礦車的當前狀態量、并基于所述預測模型，確定對應的控制參數；

跟蹤模塊，用于基于所述控制參數，對所述無人駕駛礦車進行軌跡跟蹤控制。

9.一種設備，所述設備為軌跡跟蹤控制設備，其特征在于，所述軌跡跟蹤控制設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的軌跡跟蹤控制程序，所述軌跡跟蹤控制程序被所述處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的軌跡跟蹤控制方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有軌跡跟蹤控制程序，所述軌跡跟蹤控制程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的軌跡跟蹤控制方法的步驟。