摘要：针对移动机器人传统路径跟随控制方法需要人工调校参数、缺乏自主优化能力的问题,提出了一种基于启发式动态规划(Heuristic dynamic programming,HDP)的路径跟随控制方法。首先,设计履带式机器人路径跟随控制系统结构,建立了误差状态方程;其次,提出了一种基于HDP算法的路径跟随控制方法,综合误差性能指标和跟随稳定性指标设计了回报函数,采用多层前馈神经网络逼近评价器和执行器,并推导了网络参数的在线优化规则;最后,通过数值仿真和系统试验验证了HDP方法的路径跟随性能。试验结果证明,基于HDP算法的控制器跟随直线的平均误差绝对值为0.04 m、均方根误差为0.06 m;跟随钝角转向曲线的平均误差绝对值为0.01 m、均方根误差为0.06 m;跟随锐角转向曲线的平均误差绝对值为0.03 m、均方根误差为0.09 m。该方法不需要对控制参数进行反复调试就能够获得较好的控制效果,提高了移动机器人路径跟随控制方法的环境适应性和自主优化能力。

关键词：履带式机器人 路径跟随 启发式动态规划 前馈式神经网络 

单位：安徽农业大学工学院; 合肥230036; 安徽省智能农机装备工程实验室; 合肥230036; 合肥中科智驰科技有限公司; 合肥230088