{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“短信”：{“索引”：{“日期部分”：[[2023,5,20]]，“日期时间”：“2023-05-20T04:45:08Z”，“时间戳”：1684557908666}，“参考计数”：10，“出版商”：“富士科技出版社有限公司”，“问题”：“3”，“出资人”：[{“DOI”：“10.13039\/501100002888”，“名称”：“北京市教育委员会”“”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“adward”：[“KM201810017003”]，“id”：[{“id”:“10.13039\/50110002888”，“id类型”：“doi”，“asserted by”：“publisher”}]]，“内容域”：{“domain”：[]，“crossmark-restriction”：false}，“short-container-title”：[”JACIII“，”J.Adv.Compute.Intell.Intell.Inform.“]，“published-print”：{“date”部分“：[[2023,5,20]]}，”摘要“：”为了提高智能立体车库的空间利用率，其关键执行设备\u2014停车机器人\u2014必须高度灵活；因此，停车机器人的底盘使用方向盘系统。然而，这种设计增加了机器人运动控制和路径跟踪系统的复杂性。由于停车机器人的尺寸较大，较大的位置和角度偏差可能会导致脱轨事件，给用户带来重大风险。因此，在本研究中，基于停车机器人所需的特性，开发了一种双方向盘对角布置的停车机器人，并使用速度\u2013几何方法建立了其运动学模型。针对车库机器人的定位，考虑到实时响应和精度的要求，采用了基于快速响应（QR）码和轨迹计算的融合定位算法。设计了一种用于位置和角度偏差同步补偿的离散比例积分微分（PID）路径跟踪算法。使用Visual C++平台，开发了一个使用工业计算机和运动控制卡的路径跟踪系统。停车机器人路径跟踪能力的实验表明，采用离散PID路径跟踪算法，可以很好地跟踪规划的路径。在Z型和U型路径上，与未使用的路径跟踪系统相比，其最大跟踪偏差分别减少了84.8%和64.0%，达到10.4mm和10.9mm。因此，跟踪精度显著提高，证明所开发的机器人能够很好地满足停车机器人的路径跟踪要求<\/jats:p>“，”DOI“：”10.20965\/jacii.2023.p0411“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2023,5,19]]，”date-time“：”2023-05-19T15:02:06Z“，”timestamp“：1684508526000}，”page“：965“，”卷“：”27“，”作者“：[{“ORCID”：“http://\/ORCID.org\/00000-0002-5620-3320”，“authenticated-ORCID”：真，“给定”：“典君”，“家族”：“王”，“序列”：“第一”，“隶属关系”：[{“名称”：“中国北京市大兴区黄村镇清远北街19号北京石油化工学院”}]}，{“给定”:“家好”，“家庭”：“陈”，“顺序”：“additional“，”affiliation“：[{“name”：“北京石油化工学院，中国北京市大兴区黄村镇清远北街19号”}]}，{“ORCID”：“http://\/ORCID.org\/00000-0001-7447-9307”，“authenticated-ORCID”：true，“given”：北京石油化工学院，中国北京市大兴区黄村镇清远北街19号，邮编：102617]}，{“given”：“Liang”，“family”：“Wang”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“中国北京市大兴区黄村镇清远北街19号北京石油化工学院”}]}，{中国浙江省杭州市杭州经济技术开发区威肯街123号机电有限公司“}]}]，“成员”：“8550”，“在线发布”：{“日期-部件”：[[2023,5,20]]}，“参考”：[{“密钥”：“key-10.20965\/jacii.2023.p0411-1”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“非结构化”：“Z”。Ning等人，用于停车的自动引导车辆的u201c车辆姿态估计算法，\u201d 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Trans.Ind。电子。，第62卷，第12期，第7665-7677页，2015年。https:\/\/doi.org\/10.109\/TIE.2015.2455016“，“doi”：“10.1109\/TIE/2015.2455015”}，{“key”：“key-10.20965\/jacii.2023.p0411-6”，“unstructured”：“N.Wu等人，\u201c重型AGV车辆跟踪算法和运动特性研究，重庆理工大学学报，第32卷，第10期，第53-57页，2018年（中文）。”}、{“密钥”：“key-10.20965 \/jacii.2023.p0411-7“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Y.D.Setiawan等人，“四轮独立转向自动导向车辆的路径跟踪控制器设计”，“u201d Int.J.Control Autom。系统。，第14卷，第6期，第1550-1560页，2016年。https:\/\/doi.org\/10.1007\/s12555-015-0216-7“，”doi“：”10.1007\/s12555-015-0216-7“}，{“key”：“key-10.20965\/jacii.2023.p0411-8”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“S.Mellah et al.，\u201c四轮移动机器人执行器的健康状态监测及其对机器人行为分析的影响，\u201 d J。因特尔。机器人。系统。，第102卷，第4期，第86条，2021年。https:\/\/doi.org\/10.1007\/s10846-021-01446-7“，”doi“：”10.1007\/s10846-021-0146-7“}，{“key”：“key-10.20965\/jacii.2023.p0411-9”，“unstructured”：“D.Wang et al.，\u201cIntelligence that six train heavy loads can be charged automatically robot that parks，\u201 D 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