类型a：《工矿自动化》（Journal of Mine Automation）于2025年10月30日网络首发了题为《基于MPC-FAPID的复杂工业场景轮式巡检机器人轨迹跟踪控制》的研究论文，由中国矿业大学徐海学院计算机系杨磊与中国矿业大学机电工程学院郝萌、鲍久圣等七位作者合作完成。该研究旨在解决复杂工业场景下轮式巡检机器人在轨迹跟踪控制中存在的非对称负载扰动、预测优化与动态抗扰难以兼顾以及自适应性与鲁棒性不足等问题。
学术背景
随着工业智能化的发展，矿山、工厂等复杂环境对巡检工作的精确性和可靠性提出了更高要求。传统人工巡检存在效率低、风险高等弊端，智能巡检机器人成为重要研究方向。然而，现有轨迹跟踪控制算法在应对动态变化路况（如坡度突变、路面摩擦变化）时存在明显局限：双电机同步控制精度不足（误差达±25%）、单层控制结构难以同时实现预测优化和干扰抑制、复杂工况下算法适应性较差。针对这些问题，作者团队提出了一种融合模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）与模糊自适应PID（Fuzzy Adaptive PID, FAPID）的分层双闭环控制方法（MPC-FAPID）。
研究流程与方法
四轮差速机器人建模与MPC控制器设计
- 建立了包含全局坐标系和局部坐标系的机器人运动学模型，推导出线速度、角速度与驱动轮转速的耦合关系（式1-4）。
- 采用前向欧拉离散化方法将连续模型转换为适用于MPC的离散误差模型（式8），构建包含控制增量约束的多目标优化函数（式10），通过二次规划处理速度、角速度等物理约束。
FAPID同步控制器开发
- 针对双电机非对称负载扰动问题，设计双输入（转速偏差e及其变化率ec）、三输出（ΔKp, ΔKi, ΔKd）的模糊控制器：
- 输入变量采用三角形与高斯混合隶属度函数（图4）
- 基于Mamdani推理机制和重心法逆模糊化生成PID参数修正量（式12）
- 通过MATLAB/Simulink搭建对比模型（图5-6），测试传统PID、鲸鱼算法优化PID与FAPID在直行越障和转弯工况下的性能。
分层双闭环控制系统集成
- 主环：MPC控制器（预测时域Np=80、控制时域Nc=30）处理轨迹误差补偿与多约束优化；
- 从环：FAPID实时调节双电机转速，抑制负载扰动。二者通过运动学逆解模块衔接（图11）。
仿真与实机验证
- 仿真：设置直行上缓坡和连续转弯两种工况，对比MPC-PID、MPC-鲸鱼PID与MPC-FAPID的跟踪误差；
- 实机试验：在矿山仓储车间测试干燥地面、油污地面和起伏地面三种工况下的轨迹跟踪效果，采集横向/纵向误差数据（图17-21）。
主要结果
FAPID同步控制性能
- 直行越障工况下，FAPID超调量仅2.84%，较PID（25.31%）和鲸鱼PID（11.71%）显著降低；同步误差最大值减少55.66%（表1-2）。
- 转弯工况中，FAPID稳态同步误差为1.18 r/min，较PID（6.37 r/min）提升81.47%（表4）。
MPC-FAPID跟踪精度
- 直行上缓坡仿真中，MPC-FAPID调整时间0.87 s，横向误差降低至-0.051 m；
- 连续转弯工况下，航向角误差仅0.0408 rad，远优于对比算法（图14,16）。
- 实机测试显示，多目标点跟踪时MPC-FAPID横向最大误差0.165 m，较MPC-PID（1.406 m）降低88.24%（表5）。
结论与价值
该研究通过三层创新实现了复杂场景下的高精度轨迹跟踪：
1. 理论层面：首次将MPC的滚动优化与FAPID的模糊自适应特性结合，构建分层双闭环架构，解决了预测与抗扰的耦合矛盾；
2. 技术层面：提出的FAPID算法通过动态修正PID参数，将双电机同步误差控制在±1.18 r/min内；
3. 应用价值：实机试验验证了方法在油污、颠簸等工业典型场景的鲁棒性，为无人化巡检提供了可靠技术方案。
研究亮点
- 方法创新性：MPC-FAPID是首个应用于轮式巡检机器人的分层双闭环控制框架；
- 性能突破：在坡度变化和连续曲率轨迹场景下，跟踪精度相比主流方法提升80%以上；
- 工程实用性：所提算法仅需标准计算硬件支持，已在中国矿业大学试验矿区实现部署。
其他发现
研究发现，传统PID在缓坡工况下因重力分力补偿不足会产生累计误差，而MPC-FAPID通过主环的前馈补偿和从环的模糊调节，能实现动态负载平衡（图14(b)）。此外，论文附录公开了控制器参数矩阵（Q, R, ρ等），为工业界复现提供了完整技术细节。