摘要: 随着人工智能技术和传感技术的发展，移动机器人技术在智能制造、工业物流等诸多领域得到广泛应用。如今市场上的AGV大多都是基于非全向移动平台，例如常规的舵轮和差速轮AGV，这类AGV具有非完整性约束，通常其路径规划和轨迹跟踪技术只适用于宽敞简单... 展开 随着人工智能技术和传感技术的发展，移动机器人技术在智能制造、工业物流等诸多领域得到广泛应用。如今市场上的AGV大多都是基于非全向移动平台，例如常规的舵轮和差速轮AGV，这类AGV具有非完整性约束，通常其路径规划和轨迹跟踪技术只适用于宽敞简单的地图环境，灵活性和机动性低。麦克纳姆轮AGV能够实现平台原地旋转和全向移动，适合工作在空间狭窄或机动性高的场合。为提高物流技术的智能化水平，推动全向AGV领域的技术发展，本文对麦克纳姆轮AGV的全局路径规划和轨迹跟踪技术进行了深入研究。具体工作如下： ①分析并推导了麦克纳姆轮移动平台的运动学模型。基于课题研究目标，设计了麦克纳姆轮AGV导航控制系统的软件和硬件框架。 ②针对传统A*算法忽略AGV自身机械结构约束和运动特征对路径规划的影响，提出了一种基于麦克纳姆轮全向移动特征改进的A*算法，设计了路径扩展搜索模型和避障函数，并引入二维高斯核函数自适应调整算法实际代价和启发估计代价函数的权重系数。仿真实验证明，改进算法对路径搜索效率以及AGV通过狭窄空间的能力具有显著增强作用。 ③针对麦克纳姆轮移动平台轨迹跟踪问题，提出了一种模型预测控制（MPC）和微分先行PID协同的双闭环控制策略。基于麦克纳姆轮运动学特点设计位姿控制环和速度控制环，在位姿控制环建立平台的线性误差模型，将路径跟踪问题转化为最优控制问题，在速度控制环引入微分先行PID控制器，避免输入量频繁的阶跃变化对系统产生的高频干扰。仿真实验表明，文中设计的控制器在收敛速度、跟踪精度方面均高于常见的轨迹跟踪器。 ④基于课题设计的算法编写了全局路径规划和轨迹跟踪程序，并在室内搭建麦克纳姆轮AGV导航实验环境，使用科大讯飞（苏州）科技有限公司设计的麦克纳姆轮AGV开发套件，进行了导航避障实验。实验证明，麦克纳姆轮AGV能在狭窄且复杂环境中对未知障碍物进行实时避障，并安全到达目标位置，从而验证了本文的全局路径规划与轨迹跟踪算法在实际导航任务中的有效性和可靠性。 收起