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本文在分析传统路径跟踪方式所存在的不足的基础上，采用神经网络技术，分析了路径特征向量的抽取方法，设计了用于移动机器人路径识别的分类器，实现了移动机器人对其所跟踪路径进行实时识别和分类，进而按照所识别的路径形式进行跟踪，提高了路径跟踪精度
在已知路径时，要求移动机器人快速准确地进行路径跟踪是柔性装配系统中实现物料自动传输的一个关键技术。目前，许多学者都是在笛卡尔坐标空间中，建立移动 机器人的实际位姿和期望位姿之间的误差矢量，并采用该误差矢量作为系统的反馈来消除跟踪误差，并设法在控制过程中减少有关移动机器人的运动学和动力学的计 算量，提高算法的实时性［1～4］。但移动机器人在路径跟踪过程中，始终是处于纠偏状态下，其运动路线呈“蛇”形轨迹，从而影响移动机器人的跟踪精度。为 此，在分析传统路径跟踪方式所存在的不足的基础上，笔者采用神经网络技术，分析了路径特征向量的抽取方法，设计了用于移动机器人路径识别的分类器，实现了 移动机器人对其所跟踪路径进行实时识别和分类，进而按照所识别的路径形式进行跟踪，提高了路径跟踪精度。
1、传统路径跟踪方式分析
1.1 切线跟踪方式与弦线跟踪方式
切线跟踪方式是移动机器人通过在不同位置对不同直线的跟踪来达到对曲线的跟踪。如图1的误差分析所示，用采样点Oi处的切线 SOi 来逼近曲线 Oi-1Oi，由于移动机器人在运动过程中对控制指令有滞后现象，当采样点A位于切线与曲线之间时，移动机器人将误认为产生了右偏差，控制器将产生向左的 纠偏指令，从而导致误差加大，而且随着滞后现象的加剧，跟踪误差将随之加大。同样Waxmax等［5］提出的弦线跟踪方式也会出现此类现象。
图1 切线跟踪方式
1.2 圆弧跟踪方式
圆弧跟踪方式相当于用分段圆弧来拟合曲线路径［6］,该方法在一定程度上改善了切线跟踪和弦线跟踪的不足，路径跟踪精度有一定的提高，但由于分段跟踪圆弧 的曲率在路径跟踪中是不变的，因此当路径采样圆弧与分段跟踪圆弧的曲率半径差别较大时，尤其是当路径采样圆弧出现直线、采样点位于二者之间时，移动机器人 也会产生远离期望路径的纠偏指令，使得跟踪误差加大。
2、路径特征向量的抽取
如图2所示，设Pc 为移动机器人的当前实际位姿，Pr为其当前期望位姿，则移动机器的误差分析
图2 路径跟踪中
人在路径跟踪中会产生方向误差Eh、横向偏移误差Ex和纵向偏移误差Ey， 设误差矢量E和路径跟踪精度误差限δE 分别为
当E≤δE时，抽取当前路径段的特征向量，进行路径形式的识别和分类，进而跟踪所识别的路径。否则控制转入纠偏模块进行纠偏。
图3 路径特征表示法
如图3所示，移动机器人前方路径段的特征向量Dm(m=i,j,k，…)即为在每个采样点处移动机器人的当前实际位置与其期望位置之间在移动机器人坐标系X′O′Y′中O′X′方向上的坐标值。
设(x′0,y′0)为移动机器人坐标原点在绝对坐标系XOY中的坐标，(xm,ym)(m=i,j,k，…)为期望路径上对应采样点i,j,k，…在绝 对坐标系XOY 中的坐标，(x′m,y′m)为期望路径上对应采样点在移动机器人坐标系X′O′Y′中的坐标，则根据前述Dm(m=i,j,k，…)的定义知
Dm=x′m=(xm-x′0)cosθ+(ym-y′0)sinθ
式中，(xm,ym)(m=i,j,k，…)和(x′0,y′0)以及θ由感知模块得到。