Research on Trajectory Planning and Tracking Methods for Coal Mine Mobile Robots

弹道 控制理论(社会学) 运动学 跟踪(教育) 计算机科学 模型预测控制 避障 地形 机器人 规划师 轨迹优化 运动规划 移动机器人 控制工程 工程类 人工智能 控制(管理) 地理 心理学 教育学 物理 地图学 经典力学 天文
作者
Menggang Li,Kun Hu,Weiwei He,Eryi Hu,Chaoquan Tang,Gongbo Zhou
出处
期刊:Applied sciences [MDPI AG]
卷期号:13 (17): 9789-9789
标识
DOI:10.3390/app13179789
摘要

Coal Mine Mobile Robots (CMRRs) are generally large in size and inertia, while narrow laneway space and bumpy terrain pose great challenges to CMRR’s planning and control. Aiming at the trajectory planning and tracking problems of CMRR, a new trajectory class MINCO is derived in detail based on the properties of differential flat systems. A trajectory planning method based on MINCO trajectory and safety corridor constraints constructed with underground environmental constraints is further proposed. A trajectory tracking method based on model predictive control (MPC) is further proposed. The prediction model of MPC is constructed by a kinematics model and transformed into a standard quadratic programming problem according to the cost function of a trajectory tracking target. Finally, large quantities of field tests were carried out for the proposed approaches. The results show that the proposed planning algorithm based on MINCO trajectory can achieve good avoidance effects within 10 planning attempts in different obstacle scenarios, and the trajectory is smoother compared to the Fast-Planner algorithm, with shorter trajectory length and less planning time. The tracking error of MPC is always less than 0.05 m in different underground scenarios, having a more adaptable trajectory tracking effect than PID.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
aix发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
麦木完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
2秒前
2秒前
苹果新蕾发布了新的文献求助30
2秒前
3秒前
李健的小迷弟应助warithy采纳,获得10
3秒前
Jasper应助罗坛坛采纳,获得10
4秒前
木子李发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
玲家傻妞发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
斩颓发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
cream发布了新的文献求助10
7秒前
滴滴答答发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
9秒前
9秒前
汉堡包应助11采纳,获得10
9秒前
FFFFF完成签到,获得积分20
9秒前
研友_8WO978完成签到,获得积分10
10秒前
Lucas应助mmcc采纳,获得10
10秒前
vivien发布了新的文献求助10
10秒前
汉堡包应助彪壮的海豚采纳,获得10
10秒前
今后应助jackmilton采纳,获得10
10秒前
10秒前
苹果海白完成签到,获得积分20
10秒前
无情豌豆完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
ljc2完成签到,获得积分10
11秒前
Lin发布了新的文献求助10
11秒前
萧水白完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
455发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
cream完成签到,获得积分10
14秒前
乐乐应助sheng采纳,获得10
14秒前
高分求助中
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 5000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Propeller Design 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 1500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 纳米技术 化学工程 生物化学 物理 计算机科学 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 细胞生物学 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6010932
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7558505
关于积分的说明 16135677
捐赠科研通 5157827
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2762499
邀请新用户注册赠送积分活动 1741123
关于科研通互助平台的介绍 1633554