Visual Servoing Trajectory Tracking of Nonholonomic Mobile Robots Without Direct Position Measuremen

本文详细介绍了移动机器人(特别是两轮差动型)的运动学模型,并深入探讨了轨迹跟踪控制中的偏差计算方法。通过数学推导展示了如何从期望轨迹与实际轨迹之间的偏差来调整机器人的线速度和角速度。

1. 移动机器人(两轮差动)的运动方程

p˙(t)=x˙(t)y˙(t)θ˙(t)=cosθ(t)sinθ(t)0001(v(t)w(t))
p(t) — 机器人的运动轨迹,含在世界坐标系下的位置变化x(t),y(t),朝向与世界坐标系x轴的夹角变化θ(t)
v(t),w(t) — 机器人的线速度与角速度


2. 轨迹偏差

Δp(t)=pd(t)p(t)=Δx(t)Δy(t)Δθ(t)=xd(t)x(t)yd(t)y(t)θd(t)θ(t)
e(t)=ex(t)ey(t)eθ(t)=cosθ(t)sinθ(t)0sinθ(t)cosθ(t)0001Δp(t)
Δp(t) — 轨迹偏差
e(t) — 转换后的偏差,含义如下图(非配图,符号不同),图中的(xe,ye,θe)对应上式中的e(t)pr,pc对应pd(t),p(t)
这里写图片描述


第二个公式中的参数矩阵是满秩的,意味着若e(t)收敛于零,则Δp(t)收敛于零。
e(t)t求导:
e˙(t)=vd(t)coseθ(t)vd(t)sineθ(t)wd(t)+100ey(t)ex(t)1(v(t)w(t))


ex(t)为例证明上式(为表述方便,省去(t)):
ex=cosθ(xdx)+sinθ(ydy)
e˙x=θ˙sinθ(xdx)+θ˙cosθ(yd˙y)=eyw=eywv=eywv=eywv=eywv+vdcoseθ+cosθ(x˙dx˙)+sinθ(y˙dy˙)+x˙dcosθx˙cosθ+y˙dsinθy˙sinθ+x˙dcosθ+y˙dsinθ+x˙d(cosθdcoseθ+sinθdsineθ)+y˙d(sinθdcoseθcosθdsineθ)+(x˙dcosθd+y˙dsinθd)coseθ+(x˙dsinθdy˙dcosθd)sineθ
其中:
x˙dcosθd+y˙dsinθd=vd
x˙dsinθdy˙dcosθd=0


未完待续

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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