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本发明公开了一种基于模型预测控制的AGV轨迹修正方法。在初始的全局规划路径的基础上，通过轨迹优化器对其进行后续的修正，从而达到生成一条AGV无碰撞运动轨迹的目的。在轨迹优化问题中考虑轨迹运行时间、与动态障碍物的距离、运动学和几何约束等。采用模型预测控制，使优化器在模型的帮助下能预测AGV未来姿态，并在满足约束的同时优化给定目标序列，在每个时间步长里解决优化问题，最后规划出时间最优轨迹。模型预测控制将最佳轨迹的规划与控制回路中的序列状态反馈相结合，从而形成闭环控制。考虑到电机的特性，在预测模型中加入一阶惯性环节来模拟。在解决优化问题时，使用g2o框架求解器，最终能够较好的得到优化后的目标轨迹。

成果亮点

本发明的目的在于利用机器人运动模型预测未来的运动，提供一种基于模型预测控制的AGV轨迹修正方法，该策略在初始的给定的路径基础上，通过轨迹优化器，对其进行后续的修正，最终生成一条机器人无碰撞运动轨迹。在轨迹优化问题中考虑到的约束有轨迹运行时间、与动态障碍物的距离、运动学和几何约束等。另外引入模型预测，并在满足约束的同时优化给定目标序列，在每个时间步长里解决优化问题，最后规划出时间最优轨迹。模型预测控制将最佳轨迹的规划与控制回路中的序列状态反馈相结合，从而形成闭环控制系统。考虑到电机的特性，本发明在预测模型中加入一阶惯性环节，使得对电机的速度跟踪的效果更好。在解决优化问题时，考虑到目标的局部性，因为它们只依赖于连续的几个AGV的状态，因此采用了g2o框架求解器，最终可以较好的得到优化后的目标轨迹。

基于模型预测控制的 AGV 轨迹修正方法是一种实用的技术，在许多领域都有广泛的应用前景。 以下是一些可能的应用领域：

仓储物流：在仓储物流领域，AGV 可以用于搬运货物，基于模型预测控制的 AGV 轨迹修正方法可以提高 AGV 的效率和准确性，减少货物搬运的错误率。

制造业：在制造业中，AGV 可以用于物料运输，基于模型预测控制的 AGV 轨迹修正方法可以提高生产效率和减少生产误差。

医疗保健：在医疗保健领域，基于模型预测控制的 AGV 轨迹修正方法可以用于运输药品和医疗设备，提高医院的运营效率和服务质量。

零售业：在零售业中，基于模型预测控制的 AGV 轨迹修正方法可以用于商品配送和库存管理，提高零售业的效率和顾客满意度。

总之，基于模型预测控制的 AGV 轨迹修正方法具有广泛的应用前景，可以提高生产效率、减少误差、提高服务质量和顾客满意度等。 随着技术的不断发展和应用的不断深化，这种方法将在更多领域得到广泛应用。

本发明的有益效果是：本发明提供了一种基于模型预测控制的AGV轨迹修正方法，是一种实时在线对初始轨迹进行优化的方法。该方法考虑了移动机器人带有电机特性的运动模型和动力学约束，同时考虑了对动态障碍物的有效避障和速度加速度的限制，生成一条准时间最优的轨迹。优化的目标具有稀疏性的结构，可以使用求解稀疏性结构的开源框架计算。该算法实时运行，直接为底层机器人运动控制器生成命令，并且具有高度的灵活性，容易适应不同机器人运动学和应用要求。