基于自适应模糊控制的AGV机器人轨迹跟踪研究与仿真

如果你在做机器人轨迹跟踪，尤其是自动导引车（AGV）这块，这篇关于基于模糊控制的轨迹跟踪研究挺值得一看。核心思路是通过自适应模糊控制来优化传统的 PID 控制，这样可以提高在复杂环境下的跟踪精度和鲁棒性。AGV 的运动模型简单来说就是四轮结构，其中前两个为万向轮，后两个为驱动轮，位置和姿态通过全局坐标系中的坐标来表示。控制器设计方面，除了常规的比例增益，还引入了模糊逻辑控制，确保了跟踪效果的提升。仿真部分是通过 MATLAB/Simulink 进行的，测试了不同轨迹下的表现。总体来说，仿真结果显示，这种控制策略不仅提高了轨迹精度，还增强了系统的稳定性和可靠性。对于 AGV 的开发者来说，这套方法给出了一个挺实用的方案。未来如果能在实际场景中应用并进一步优化，那效果应该更不错。，如果你是做机器人、自动化相关的开发，值得一试。