一种基于自适应采样时间的滑移转向移动机器人模型预测控制方法

本发明公开了一种基于自适应采样时间的滑移转向移动机器人模型预测控制方法，针对传统模型预测控制算法中利用固定采样时间进行路径跟踪，较短采样间隔下跟踪性能高但计算负担巨大，较长采样间隔下运算速度虽得到提高，但跟踪性能会受到影响，导致其对不同路径的适应性有限的问题，通过持续监测运动过程中四轮差动滑移转向移动机器人角速度的变化，动态调整预测区间内的采样时间，减少了传统模型预测控制算法中固有的跟踪误差，并且通过分析不同路径场景下四轮差动滑移转向移动机器人的路径跟踪响应，提高在复杂情况下的预期控制性能。实现了自适应采样时间首次与模型预测控制方法结合，达到平衡移动机器人跟踪性能和控制稳定性之间的关系的目的。