郭永强 李丽娜

（1.贵州健康职业学院 铜仁 554300）（2.辽宁大学物理学院 沈阳 110036）

1 引言

路径跟踪是机器人研究方向的一个重点方向，机器人的路径跟踪研究是在确定的路径下控制机器人沿着已知路径完成由起点到终点的动作达到预期目标［1～4］。路径跟踪算法的典型控制算法有PID 控制，反推控制（Back-Stepping），滑膜控制，智能控制（NN-neural networks，FL-fuzzy logic）算法等。目前对于这几种跟踪算法的研究已经相对成熟［5～7］，但是通过算法的改进，跟踪的性能还能进一步提高，

本文将经典PID 控制算法于CMAC 算法相结合的并行控制结构，引入新的智能控制算法-智能水滴算法［8～9］，PID 和CMAC 算法结构简单，算法容易实现；但是算法的寻优效果不理想，而智能水滴算法简洁，编程简单而且寻优效果好，本文将此结合起来，进一步提升整体结构的寻优效果，控制模型建立后，控制的性能得到很大提升。为机器人实验平台的验证做了安全保障，本文的最后结果运用实验平台验证，收到了良好的效果。

2 路径跟踪算法原理

2.1 智能水滴算法原理

智能水滴算法是研究人员通过观察自然界河流的流向归纳总结而建立的数学模型，该模型的水滴描述主要有两个重要的指标：速度与泥土含量。智能水滴算法的性能取决于这两个重要指标，初始起点，智能水滴的速度和泥土含量均为零，智能水滴在由起始点运动到终点的过程中与河流的环境相互作用具有能量和物质的交换，智能水滴从而获得速度和泥土杂质，并且泥土杂质的增加或者减少是非线性的，另一方面智能水滴的速度跟杂质的含量密切相关，也是非线性的。……