移动机器人的路径规划和轨迹跟踪是机器人领域的关键技术,是移动机器人自主完成作业的基础。随着应用需要,人们对路径规划和轨迹跟踪技术提出更高的要求。传统路径规划方法和轨迹平滑方法未考虑移动机器人的动力学,路径不符合实际运动导致轨迹跟踪效果不理想,对于重心较高的移动机器人存在横向受力频繁变化的问题。本文以装校特殊模块的转运车为研究对象,该车因结构特殊和模块较重使转运车重心较高,研究转运车的路径规划优化以及轨迹跟踪问题,设计基于线性时变模型预测控制的转运车轨迹跟踪控制器,使得转运车能够平缓行驶,并以要求轨迹和位姿到达目标点。基于需求建立转运车运动学模型和动力学模型,分析激光导航仪的多边定位算法,并根据反光板匹配原理对反光板布置提出要求。用栅格法对环境建模,采用势场蚁群路径规划算法。引入双向障碍物检测法解决传统人工势场法死锁和目标不可达的缺陷,改进信息素初始分配、信息素更新机制,协调算法收敛速度和全局搜索能力。在复杂环境下,算法平均迭代次数13次,平均路径长度与最优路径长度仅差0.53%。为满足转运车实际运行以及目标点位姿,需要对折线路径进行平滑处理,实现平稳符合实际行驶的轨迹。在分析传统贝塞尔曲线可能经过障碍物的不足之后,引入障碍物点以优化路径拐点,并根据障碍物点划分路径,对每段路径进行平滑处理。参数化四阶贝塞尔曲线,考虑转运车动力学包括侧翻、侧滑、前轮转角等约束以及每段轨迹之间曲线连续和曲率连续,将轨迹规划问题转换为有约束的非线性优化问题。最后结合速度规划与轨迹曲线得到参考轨迹。针对轨迹跟踪控制问题采用基于运动学模型的线性时变模型预测轨迹跟踪控制器。本文采用动态权重策略,在较大误差时根据纵横向误差调整权重系数,加快轨迹误差收敛。同时根据不同路径优化算法的预测时域和控制时域参数,使算法适应不同路况,提高转运车的工作效率。在Matlab上搭建仿真平台,验证轨迹跟踪器在直线以及圆形参考轨迹上的跟踪效果。仿真跟踪四阶贝塞尔曲线的轨迹,前轮转角最大值降低46.7%,载荷转移降低83.3%,验证路径优化的有效性。