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自动导引车的路径跟踪控制是智能物流和自动化仓储中的关键技术之一。朱时杰的研究聚焦于如何让无人车辆精确跟踪预定轨迹,重点解决了车辆运动学约束下的控制难题。
研究首先建立了自动导引车的运动学模型,这是控制算法设计的基础。通过分析车体结构特点,将车辆简化为带非完整约束的系统。在路径跟踪环节,研究比较了纯追踪算法和Stanley方法在弯道跟踪中的表现差异,特别关注了前视距离参数对跟踪精度的影响。
针对传统PID控制在动态环境下响应滞后的问题,研究提出了融合预瞄策略的改进方案。该方案通过前瞻路径曲率信息,提前调整控制量输出,有效减少了轨迹跟踪的横向误差。实验数据显示,在2m/s运行速度下,改进算法能将跟踪误差控制在±2cm内。
研究还探讨了不同导航方式(磁条/二维码/激光)对控制参数的影响规律,为工程实施提供了参数整定依据。这些成果对提升物流自动化设备的运行效率和可靠性具有重要参考价值。