自动导引小车(Automatic Guided Vehicle)是一种无人操纵的自动化运输设备,能够承载一定的重量在始发地与目的地之间自主驾驶,自动运行。AGV集声、光、电、计算机技术于一体,综合了当今科技领域先进的理论和应用技术,属于移动式机器人的一个分支。路径跟踪控制技术是自动导引小车研究中的一个关键技术。因而,如何设计出一种跟踪误差小、动态响应快、能适应多种复杂环境且具有较好鲁棒性的控制系统是十分重要的。 在分析AGV的结构特点及其与路径的相对运动关系的基础上建立其运动学模型,并分析了AGV驱动系统的动、静态特性,通过系统辨识得到驱动系统的传递函数,从而建立了被控系统的状态空间模型。对控制系统的性能分析表明系统是临界稳定的,但是能控能观,可以通过极点配置使系统闭环稳定。 首先利用经典控制理论中的工程设计方法,在控制系统的前向通道中串联一个PD控制器,并合理的设计了控制器的参数。通过详细的仿真分析表明尽管这种控制器极大的提高了系统的稳定性,改善了系统的性能,然而对于运行精度较高的要求不能很好的满足。针对这种不足,选择现代控制理论中的线性状态反馈控制方法,采用了线性二次型最优控制器设计方案。通过对闭环系统阶跃响应和零极点图的分析,合理的确定了系统最优反馈控制增益矩阵,最终完成了控制器的设计。对该控制器的仿真分析结果表明线性二次型最优控制器在转向角度较小时,跟踪性能稳定,具有良好的稳态特性,能够满足AGV路径跟踪控制的要求;同时也存在大偏差时纠偏缓慢,不能适应较大角度的转向控制等缺点。因此对模糊控制器进行了研究,选取将距离偏差与角度偏差的线性函数构成的综合偏差作为控制器的一个输入,将这个偏差的变化率作为另一个输入,设计了双输入单输出的模糊控制器。 仿真分析结果表明模糊控制器在大偏差时能够使系统快速纠偏,但是由于控制策略无法覆盖所有情况,在小偏差情况下控制效果不如常规控制器理想。 针对单一控制器在应用中的不足,提出了采用阈值切换法的复合控制的路径跟踪控制方法,实现了模糊控制和常规控制的优势互补,并合理的确定了切换阈值的大小。通过各种复杂环境下的仿真结果表明,该复合控制系统使AGV具备对各种路径跟踪的适应能力,具有较好的抗噪声干扰能力和控制效果。