技術特征：

1.基于改進增量支配mpcagv小車軌跡追蹤控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

2.根據(jù)權利要求1所述的基于改進增量支配mpcagv小車軌跡追蹤控制方法，其特征在于，構建agv小車運動學模型，具體包括：

3.根據(jù)權利要求1所述的基于改進增量支配mpcagv小車軌跡追蹤控制方法，其特征在于，對agv小車運動模型進行線性化和離散化處理，具體包括：

4.根據(jù)權利要求1所述的基于改進增量支配mpcagv小車軌跡追蹤控制方法，其特征在于，根據(jù)運動模型建立傳統(tǒng)mpc控制器，具體包括：

5.根據(jù)權利要求1所述的基于改進增量支配mpcagv小車軌跡追蹤控制方法，其特征在于，構建增量支配向量和增量支配矩陣，具體包括：

6.根據(jù)權利要求1所述的基于改進增量支配mpcagv小車軌跡追蹤控制方法，其特征在于，搭建改進增量支配mpc控制器，具體包括：

7.根據(jù)權利要求1所述的基于改進增量支配mpcagv小車軌跡追蹤控制方法，其特征在于，提出pbieo優(yōu)化算法，具體包括：

技術總結
本發(fā)明提供了一種基于增量支配MPCAGV小車軌跡追蹤控制方法，所述方法包括以下步驟：構建AGV小車運動學模型及進行線性化和離散化分析；根據(jù)運動模型建立傳統(tǒng)MPC控制器；構建增量支配向量和增量支配矩陣，并搭建改進增量支配MPC控制器；在BiEO的基礎上，提出PBiEO優(yōu)化算法并對增量支配向量中待優(yōu)化的支配關系進行優(yōu)化；利用優(yōu)化后的增量支配MPC控制器對期望軌跡進行追蹤。通過定義一種增量支配關系向量和增量支配矩陣減少MPC在線求解的輸入量，減少運算時間，來滿足實時性要求。通過PBiEO算法對增量支配關系向量中待優(yōu)化的支配關系進行優(yōu)化，從而達到最優(yōu)的控制效果。

技術研發(fā)人員：趙延波,趙環(huán)宇,焦詩宇,張冠宇,邵帥帥,劉偉
受保護的技術使用者：淮陰工學院
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/6