自适应模糊控制在AGV轨迹跟踪中的应用与仿真分析

"基于模糊控制的轨迹跟踪研究及仿真，探讨了如何使用模糊控制技术解决自动导引运输车（AGV）的轨迹跟踪问题。通过建立AGV的运动学模型，设计自适应模糊控制器，并在MATLAB/Simulink环境下进行仿真验证，证明了这种方法的有效性和稳定性。" 本文深入研究了如何利用模糊控制理论来实现自动导引运输车（AGV）的精确轨迹跟踪。在物流运输等领域，AGV的应用越来越广泛，但其轨迹跟踪问题因其非线性特性给传统控制方法带来了挑战。传统的控制策略，如PID控制，往往无法满足此类系统的高精度和稳定性需求。模糊控制作为一种智能控制策略，能有效处理不确定性和非线性问题，因此在AGV轨迹跟踪中展现出优越性能。 文章首先详细介绍了AGV的运动学模型构建过程。通过对AGV的动力学特性和运动规律的分析，建立了一个能够描述其动态行为的数学模型，这是设计控制策略的基础。 接下来，作者利用李雅普诺夫函数设计控制律，确保系统的稳定性。李雅普诺夫函数是一种常用工具，用于分析和证明系统的稳定性。通过对系统状态的分析，可以得出控制输入的更新规则，以保证系统的稳定运行。 关键创新在于设计了一种自适应模糊控制器。这种控制器的输入是AGV实际位置与目标位置的偏差，包括距离偏差和角度偏差，输出则是控制律的比例因子。模糊逻辑被用来处理这些偏差，通过模糊推理生成合适的控制响应，以减小误差并优化跟踪性能。 在MATLAB/Simulink环境中，对所提出的模糊控制系统进行了仿真。仿真结果表明，无论面对何种复杂或变化的参考轨迹，该模糊控制器都能快速准确地进行跟踪，体现了其良好的收敛性和稳定性。这不仅验证了模糊控制在解决AGV轨迹跟踪问题上的有效性，也为实际应用提供了理论依据。 关键词：自动导引运输车（AGV），轨迹跟踪，模糊控制，自适应，MATLAB仿真，李雅普诺夫函数 这篇研究论文通过理论分析、模型建立和仿真实验，全面阐述了模糊控制在AGV轨迹跟踪中的应用，为相关领域的研究和工程实践提供了有价值的参考。