基于強化學習的激光導航無人車路徑跟蹤控制

摘 要：針對智能倉儲無人車運動軌跡控制精度的問題，提出了一種基于強化學習的激光導航無人車路徑跟蹤控制算法。建立了智能倉儲無人車的數學模型，設計了一種激光導航定位算法，提出了一種Ａｃｔｏｒ-Ｃｒｉｔｉｃ強化學習路徑跟蹤算法，最終實現對無人車路徑跟蹤的高精度控制。通過對比仿真驗證了設計的路徑跟蹤算法具有更優的控制效果和更高的控制精度，最大路徑跟蹤誤差僅為０.３ｍ，最大ｘ坐標跟蹤誤差僅為０.１ｍ，最大ｙ坐標跟蹤誤差僅為０.２９ｍ，大幅提高了對倉儲無人車運動軌跡的跟蹤精度。

關 鍵 詞：智能倉儲；無人車；激光導航；路徑跟蹤；定位算法；強化學習；跟蹤控制；高精度

中圖分類號：ＴＰ２７３ 文獻標志碼：Ａ 文章編號：１０００－１６４６（２０２４）０２－０２０６－０６

在現代化智能倉儲領域中，無人車作為全自動化的搬運設備，對物流行業的發展具有重要意義［１］。無人車能夠準確和高效率工作的關鍵在于精確地導航和路徑跟蹤，即按照規劃的路線運動，以保證整個系統的有序運轉。目前，無人車常用的導航方式有慣性導航、衛星導航、視覺導航和激光導航。其中，慣性導航是指利用陀螺儀和加速度計來獲取導航信息的一種傳統導航方式，該方法不依賴于外部環境，但是導航誤差會隨著時間逐漸積累，并且對陀螺儀和加速度計的精度依賴較大［２］。衛星導航是指采用導航衛星進行導航定位的導航方式，北斗導航和ＧＰＳ導航都屬于衛星導航，該方法的適用性較廣，但是在室內信號較差［３］。視覺導航是利用攝像頭獲取的參照物圖像信息來進行導航的技術，該方法比較依賴圖像處理算法，實時性和精確度都不高［４］。激光導航是通過激光雷達來發射激光束，并接收反射激光束進行解算，最終得到導航信息的一種高精度導航方法，廣泛應用于室內無人車的自主導航中［５］。因此，本文研究的無人車采用激光導航，并設計了激光導航定位算法。