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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了基于多目标蚁狮算法的AGV叉车LQR控制器参数在线优化方法，所述方法使用样条曲线，并可根据实际需求选择生成的路径样式，使用预瞄位姿点构造与目标路径点之间的系统误差微分方程，通过结合多目标蚁狮优化算法在线优化LQR控制器参数，并设计前馈控制模块消除了稳态误差对系统的影响，最终实现AGV叉车点对点运动控制任务。本发明方法综合考虑了应用现场的环境限制，引入约束条件，在线进行优化，满足不同负载情况下的控制精度要求，与现有LQR方法相比，进一步降低了控制过程中的系统误差。
主权项：1.基于多目标蚁狮算法的AGV叉车LQR控制器参数在线优化方法，其特征在于：根据设定的目标点位姿生成当前位置与目标位置之间的规划路径，考虑影响控制器控制效果的线性约束条件，使用多目标蚁狮算法对控制器参数进行在线优化并实施控制，所述方法包括以下步骤：步骤S1，建立AGV叉车二自由度动力学模型，根据设定的目标点坐标，设计跟踪规划路径；步骤S2，计算预瞄点与离散路径点之间的位姿差，得到关于系统误差err的微分方程，并根据系统误差设计二次型代价函数和权重矩阵；步骤S3，使用多目标蚁狮算法对步骤S2中的权重矩阵进行在线多目标优化，设计自适应目标函数，目标函数偏好设置为横向误差和航向误差最小；步骤S4，使用步骤S3所得的优化后的权重矩阵元素，通过拉格朗日乘子法求解最优反馈增益矩阵K；步骤S5，设计前馈控制模块，计算前馈控制输出角度δf，最终控制量为δ＝-Kerr+δf；步骤S6，在每个控制周期内重复步骤S2-S5，计算该时刻实际转角控制量δ，如此重复，持续实施控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于多目标蚁狮算法的AGV叉车LQR控制器参数在线优化方法
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