循迹过程中的自纠正技术优化

如果机器人在循迹过程中偏离了预定轨迹后，相机就会看不见地面上的循迹线，从而机器人没有路径可循就会停车。但机器人此时往往与预定轨迹之间偏离量很小，可能一个小的摆回的动作相机又可重新找到路径。为了实现这样的功能，提高机器人循迹的稳定性和效率，我们提出了自纠正算法。

自纠正功能是在机器人找不到路径时才使用，此时找不到路径的相机会发送停车命令。机器人执行停车命令后待车体速度为零时才能使用自纠正功能。偏出的相机会保留最后一次看到路径时的偏距、偏角信息，以此作为自纠正调整的方向和调整的幅度。调整的幅度大小和次数除了与相机偏离轨迹的距离有关，还受机器人自身惯性与电机转动的加速时间有关，根据实际测得的效果，得到理想的调整数据。

有两点是值得注意的：一是由于自修正采用的是车体头部尾部摆动的模式，因此当出现前后相机都找不到路径的情况时，必须依次调整；二是自修正的时间也需要一定的限制，否则机器人可能会出现无休止调整，所以在自修正了一定时间后仍没有找到路径就应停车。自修正算法的流程如图5-10所示。(www.xing528.com)

图5-10　循迹控制流程

本章主要解决Mecanum轮全方位移动机器人路径跟踪问题，建立以跟踪曲线为基准和以机器人为基准的误差调整的Mecanum轮全方位移动机器人运动学模型，对全方位移动机器人路径通过条件和稳定性进行了分析，通过解析路径跟踪中的各种条件约束和关系，为机器人路径跟踪提供理论基础，解决了机器人路径跟踪实际应用中的问题。