在移動機器人的直線運動過程中，經(jīng)常出現(xiàn)左右擺動的現(xiàn)象，導(dǎo)致移動機器人行走非預(yù)期的S形軌跡。這種S形軌跡不但不美觀，更會影響作業(yè)效率甚至?xí)戆踩[患。

例如，在物流倉庫中，無人駕駛叉車在搬運作業(yè)時，一旦出現(xiàn)左右擺動，增加貨物掉落和碰撞貨架和貨物的風(fēng)險。同樣，在道路工程中，無人駕駛壓路機在進行路面碾壓作業(yè)時對行駛精度有著較高的要求，如果出現(xiàn)類似的左右擺動現(xiàn)象，將極大影響了壓實效果和施工安全。

技術(shù)分析

KC CORE ADVANTAGE

在定位良好的情況下，移動機器人出現(xiàn)S形軌跡的現(xiàn)象往往是由于轉(zhuǎn)向滯后造成的。不同于差速型底盤，轉(zhuǎn)向型底盤不論是舵輪類型還是阿克曼類型，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)都不可避免地會存在一定的延時，當延時過大時，系統(tǒng)對于轉(zhuǎn)向指令的響應(yīng)存在時滯性，使得移動機器人實際轉(zhuǎn)向動作落后于預(yù)期軌跡，造成控制超調(diào)，進而引起車輛S形軌跡行走。

科聰創(chuàng)新性研發(fā)了基于模型預(yù)測的前饋控制算法有效解決轉(zhuǎn)向滯后難題。通過對車輛轉(zhuǎn)向滯后性的監(jiān)測和精確建模，得到車輛轉(zhuǎn)向的動態(tài)傳遞函數(shù)，在實際轉(zhuǎn)向控制之前加入前饋環(huán)節(jié)，根據(jù)預(yù)期路徑的前瞻性分析和當前的轉(zhuǎn)向偏差，計算出車輛轉(zhuǎn)向控制角度。

這種控制策略類似于持有專業(yè)駕照的經(jīng)驗豐富的駕駛員，能夠預(yù)見彎曲道路并提前調(diào)整方向，有效避免S型路線的產(chǎn)生，提升轉(zhuǎn)向的實時性和準確性，確保移動機器人的行駛既平穩(wěn)又可靠。

應(yīng)用落地

APPLICATION SCENARIO

在道路工程的路面碾壓作業(yè)中，無人駕駛壓路機的精準行駛是確保路面壓實度的關(guān)鍵。然而，傳統(tǒng)液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)普遍存在轉(zhuǎn)向滯后問題，如果采用常規(guī)控制方法，無人駕駛壓路機往往會出現(xiàn)非預(yù)期的S形軌跡，難以滿足路面質(zhì)量要求。

科聰預(yù)測前饋控制算法有效解決轉(zhuǎn)向滯后難題，實現(xiàn)對無人駕駛壓路機的精準控制。在處理精細的邊緣壓實任務(wù)時，能夠使壓路機在靠近擋板或路緣石的作業(yè)中，實現(xiàn)與邊緣的極近距離控制，同時保證不超出邊界，顯著提升了壓實作業(yè)的效率和安全性。

科聰預(yù)測前饋控制技術(shù)，有效抑制了轉(zhuǎn)向過程中的微小超調(diào)，確保了行駛的平滑性和車輛的穩(wěn)定性。在直線行駛中，系統(tǒng)提供持續(xù)穩(wěn)定的支持，減少了不必要的調(diào)整和能源浪費，從而提高了作業(yè)的經(jīng)濟性和效率。

科聰多年深耕于移動機器人導(dǎo)航控制系統(tǒng)研發(fā)，致力于為移動機器人運動控制提供創(chuàng)新解決方案。面對形態(tài)各異的移動機器人底盤都有著深入的技術(shù)研究和應(yīng)用積累。科聰持續(xù)為行業(yè)提供先進的產(chǎn)品服務(wù)和技術(shù)，助力客戶在移動機器人領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破和發(fā)展。

浙江科聰是國內(nèi)領(lǐng)先的機器人核心控制系統(tǒng)和整體解決方案提供商。公司成立于2015年，位于美麗杭州的錢塘江畔。公司致力于為客戶提供國際一流的機器人技術(shù)、產(chǎn)品和解決方案。公司產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于無人巡檢、倉儲、物流、安保巡邏、清潔、工程車輛、農(nóng)業(yè)機械等眾多領(lǐng)域。

公司技術(shù)實力強勁，擁有移動機器人全方位技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品化和工程化能力，覆蓋機器人技術(shù)相關(guān)機械、電路、軟件、算法、電氣、整機集成交叉學(xué)科全領(lǐng)域。核心團隊成員均為從業(yè)10年以上的機器人、自動化和人工智能行業(yè)技術(shù)專家。公司依托浙江大學(xué)、清華大學(xué)和中國科技大學(xué)等國內(nèi)高校平臺，并在國際范圍內(nèi)與美國卡耐基梅隆大學(xué)、德國德累斯頓大學(xué)、慕尼黑工業(yè)大學(xué)、美國硅谷的人工智能技術(shù)團隊達成了伙伴合作關(guān)系。公司已掌握智能移動機器人基于多傳感器融合的環(huán)境學(xué)習(xí)與精確定位技術(shù)、動態(tài)路徑規(guī)劃與精確軌跡跟蹤技術(shù)、移動機器人多驅(qū)運動控制技術(shù)、基于深度學(xué)習(xí)與智能云的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、多智體分布式協(xié)作技術(shù)、特種環(huán)境防護技術(shù)與本質(zhì)安全防爆技術(shù)等一系列國內(nèi)領(lǐng)先國際一流技術(shù)。