摘要：基于七次多项式曲线研究了拖挂式移动机器人多约束避障轨迹规划问题,建立了具有非完整约束特性拖挂式移动机器人的前向和后向运动学模型。在速度、加速度、急动度、曲率和曲率导数等多约束条件下,提出基于七次多项式曲线的避障轨迹规划方法。考虑平稳性、舒适性和交通效率等设计了优化目标函数,对七次多项式曲线参数进行优化。仿真结果表明,所提出的基于七次多项式曲线的避障轨迹规划方法,能够得到多约束条件下满足最优避障时间和最优避障距离的避障轨迹规划结果。

摘要：分析了拖挂式移动机器人运动过程中连杆长度与相邻车体间夹角的关系.从连杆长度这一参数入手进行结构优化,在满足相邻车体间夹角约束的前提下,把系统最小转弯半径降到了最低,从而有效提高了机器人跟踪路径的能力.所得结论可用于指导机器人系统的结构设计.在此基础上,进一步提出了实现连杆动态伸缩控制的思想.

摘要：针对拖挂式移动机器人的反向泊车运动控制问题,提出了一种基于策略梯度及强化学习的拖挂式移动机器人控制方法。首先,在Gym软件中搭建了具有单节拖车的拖挂式移动机器人的运动学仿真模型,并设计了稳定的反向泊车运动控制律。其次,构建了基于Tensorflow框架的神经网络模型,设计了相应的损失函数,并利用策略梯度算法更新神经网络的参数,以训练机器人的反向泊车运动。仿真实验结果表明,经过训练的拖挂式移动机器人能够有效地学习反向泊车运动控制策略,并稳定地实现反向泊车运动。不同参数下的实验结果验证了基于策略梯度算法的强化学习模型的有效性。