【摘 要】
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针对差速驱动AGV（automated guided vehicle）动力学的非线性、强耦合性、以及未建模问题导致无法建立精确模型进行轨迹跟踪控制任务，为此提出一种基于Koopman算子的数据驱动控制策略（koopman data-driven control, KDC）。首先，基于Koopman算子理论，利用扩展动态模态分解（EDMD）方法，得到了该AGV系统的近似高维线性动态显式表达式，即Ko
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（U1913211）；
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针对差速驱动AGV（automated guided vehicle）动力学的非线性、强耦合性、以及未建模问题导致无法建立精确模型进行轨迹跟踪控制任务，为此提出一种基于Koopman算子的数据驱动控制策略（koopman data-driven control, KDC）。首先，基于Koopman算子理论，利用扩展动态模态分解（EDMD）方法，得到了该AGV系统的近似高维线性动态显式表达式，即Koopman算子的近似表达。然后，基于导出的该高维线性Koopman动态表达式，设计线性模型预测控制器（MPC）实现AGV轨迹跟踪控制。最后，通过仿真测试对Koopman模型进行了对比验证，同时仿真实验验证轨迹跟踪效果，结果表明从数据中获取的模型信息精确，能高度拟合AGV的动力学模型，所设计的控制策略计算耗时少，在轨迹跟踪控制的精度和稳定性方面具有一定的有效性和先进性。
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