视觉导向AGV两轮差速转向LQR控制器设计

“基于视觉的自动导引车两轮差速转向LQR控制器的研究与设计，主要探讨了在控制理论与控制工程领域的应用。作者通过建立机器视觉导向的AGV两轮差速转向系统模型，利用LQR（线性二次调节器）最优控制方法对转向系统进行控制，并分析了Q、R矩阵选择对控制性能的影响。” 本文详细阐述了基于视觉的自动导引车（AGV）的转向控制系统设计。自动导引车是工业自动化领域的重要设备，通常用于实现物料搬运的自动化。两轮差速转向是AGV常用的一种灵活转向方式，通过调整两个驱动轮的速度差来实现车辆的转弯和直线行驶。 首先，文章介绍了基于机器视觉导向的AGV两轮差速转向的基本原理。机器视觉系统能够实时获取环境信息，通过对图像处理和识别，实现AGV的自主导航。两轮差速转向则依赖于对两侧驱动轮转速的独立控制，通过改变转速差来改变车辆的行驶方向。 接下来，作者建立了系统的数学模型，这是设计控制器的基础。模型通常包括车辆的动力学方程，考虑了车辆的质量、转动惯量、摩擦力等因素，以及视觉系统对路径识别的算法模型。 重点在于，文章提出了使用LQR控制器进行最优控制的方法。LQR控制器是一种广泛应用的线性反馈控制策略，它通过最小化一个性能指标（通常为系统状态的二次函数）来确定最优控制输入。在LQR设计中，Q和R矩阵是关键参数，分别代表状态权重和控制输入权重，它们的选择直接影响控制性能和系统的稳定性。 作者深入分析了Q和R矩阵对控制性能的影响。Q矩阵决定了系统状态的重要性，大Q值会使系统更倾向于保持状态接近期望值；而R矩阵影响控制输入的能量，较大的R值会使控制器更注重减少控制输入的大小，以降低能耗或机械磨损。通过合理选择这两矩阵，可以优化系统的动态响应和路径跟踪精度。 仿真和实验结果验证了LQR控制器在两轮差速转向控制中的有效性。采用该控制器的AGV在运行过程中表现出良好的稳定性，能准确可靠地跟踪预设路径，体现了LQR控制策略的优越性能。 本研究通过结合视觉导航技术和LQR控制理论，为AGV的转向控制系统提供了一种高效且精确的解决方案，对于提升AGV的自主导航能力及控制性能具有重要的实践意义。