具有未校准视觉参数的移动机器人的跟踪控制

基于未校准视觉反馈的非完整运动学系统具有参数不确定性,较一般的运动学系统更加复杂.根据视觉反馈和非完整移动机器人的链式标准形式,研究了具有未标定摄像机视觉参数的移动机器人的轨迹跟踪控制问题.利用固定在天花板上的摄像机系统提出运动学跟踪误差模型,并对该误差系统模型提出了一种动态反馈跟踪控制器;对具有不确定机械参数的动力学模型,提出一种自适应力矩控制器,该控制器保证了实际机器人状态渐近跟踪给定的参考轨迹,并通过Lyapunov方法严格证明了整个闭环系统的稳定性.仿真结果证实了所提出的控制器的有效性.     

具有未知视觉参数的非完整移动机器人的自适应动态反馈跟踪控制

基于视觉反馈和标准链式形式,研究了一类不确定非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题.首先,利用针孔摄像机模型,提出了一种新的基于视觉伺服的移动机器人运动学跟踪误差模型.基于这个模型,在具有不确定视觉参数的情形下,利用back-stepping技术,设计出了一种新的自适应动态反馈跟踪控制器,实现了全局渐近的轨迹跟踪,并通过李亚普诺夫方法严格证明了闭环系统的稳定性和估计参数的有界性.仿真结果证明了所提出的控制器的有效性.     

含未标定摄像机参数的非完整移动机器人的自适应动力学跟踪控制

结合一类非完整移动机器人的运动学模型和链式转换,在质心与几何中心重合的情况下,研究含有未知参量的非完整移动机器人的跟踪控制问题.首先,利用针孔摄像机模型提出一种基于视觉伺服的运动学跟踪误差模型;然后在此模型下,将动态反馈、Back-stepping技巧与自适应控制相结合,设计一个区别于以往处理方法、含有两个动态反馈的自适应跟踪控制器,从而实现动力学系统的全局渐近轨迹跟踪,并通过李亚普诺夫方法严格证明闭环系统的稳定性和估计参数的有界性;最后,利用Matlab仿真验证所提出的控制器的有效性.     

基于自适应反步法的轮式移动机器人跟踪控制

轮式移动机器人是一种典型的非完整约束系统.基于反步法提出一种自适应扩展控制器,对含有未知参数的非完整轮式移动机器人动力学系统进行轨迹跟踪控制并且Lyapunov稳定性理论保证跟踪误差渐近收敛到零.为了克服速度跳变产生滑动,加入了神经动力学模型对控制器进行改进.以两驱动轮移动机器人为例,利用运动学自适应控制器设计出转矩控制器,有效解决了不确定非完整轮式移动机器人动力学系统的轨迹跟踪问题.仿真结果证明该方法的正确性和有效性.     

基于神经网络的不确定移动机器人鲁棒自适应跟踪控制

针对含运动学未知参数以及动力学模型不确定的非完整轮式移动机器人轨迹跟踪问题,基于Radical Basis Function(径向基函数)神经网络,提出了一种鲁棒自适应控制器.首先,考虑移动机器人运动学参数未知的情况,提出了一种含自适应参数的运动学控制器,用以补偿参数不确定性导致的系统误差;其次,利用神经网络控制技术,对于机器人在移动中动力学模型不确定问题,提出了一种具有鲁棒性的动力学控制器,使得移动机器人可以在不知道具体动力学模型的情况下跟踪到目标轨迹;最后利用Lyapunov稳定性理论证明了整个系统的稳定性.通过数值仿真验证了所设计的控制器的可行性.     

含未校准摄像机参数的非完整移动机器人自适应动态反馈跟踪控制

研究基于视觉伺服的不确定非完整移动机器人的跟踪控制问题.基于视觉反馈和状态输入变换,提出一类非完整运动学系统的不确定模型,并运用两个新的变换,对3种不同情况分别设计自适应动态反馈控制器来跟踪不确定系统的期望轨迹.利用李雅普诺夫方法和推广的Barbalat引理,严格证明了误差系统的收敛性.仿真结果验证了所提方法的有效性.     

基于视觉伺服反馈的不确定非完整动态移动机器人的自适应镇定

研究了带有固定在天花板上的摄像机系统的非完整动态移动机器人的镇定问题. 首先, 利用针孔摄像机模型引入了基于摄像机目标的视觉伺服运动学模型,并针对该运动学模型给出了一个运动学镇定控制器. 然后,在摄像机参数不确定的情形下设计了一个自适应滑模控制器实现了不确定动态移动机器人的镇定. 提出的控制器不仅对结构不确定性如质量变化, 而且对无结构不确定性如外部扰动都具有鲁棒性. 通过Lyapunov方法严格证明了提出的控制系统的稳定性和估计参数的有界性. 仿真结果证实了控制律的有效性.     

非完整移动机器人的神经网络鲁棒自适应控制

在非完整移动机器人轨迹跟踪问题中,针对机器人运动学与动力学模型的参数和非参数不确定性,提出了一种混合神经网络鲁棒自适应轨迹跟踪控制器,该控制器由运动学控制器和动力学控制器两部分组成;其中,采用了参数自适应的径向基神经网络对运动学模型的未知部分进行了建模,并采用权值在线调整的单层神经网络和自适应鲁棒控制项构成了动力学控制器;基于Lyapunov方法的设计过程保证了系统的稳定性和收敛性,仿真结果证明了算法的有效性。     

具有未知参数的机器人-摄像机系统的自适应动态反馈跟踪控制

研究了不确定非完整移动机器人系统的跟踪问题.首先,基于视觉反馈和状态输入变换,展示了一种非完整移动机器人运动学系统的不确定链式模型.基于反步法思想和跟踪误差系统结构,给出了两个重要的新变换.然后运用李雅普诺夫直接方法和扩展巴巴拉引理设计了自适应控制律和动态反馈鲁棒控制器,以实现理想轨迹的跟踪控制.严格证明了闭环误差系统的渐近收敛性.最后,仿真结果证实了提出的控制策略有效.     

一种新型的机器人自适应跟踪控制器研究

针对神经动力学模型描述的非完整移动机器人系统,研究了其在未知参数和不确定性干扰下的轨迹跟踪控制问题.基于反演技术提出了一种转矩控制器,利用Lyapunov稳定性理论和中间虚拟控制量保证跟踪误差渐进收敛到零.不但能够得到稳定跟踪所需速度,并且有效解决了不确定非完整移动机器人动力学系统的轨迹跟踪问题,具有设计方法简单,鲁棒性强的特点.仿真结果验证了所设计的控制器的有效性和正确性.     

Adaptive tracking control for uncertain dynamic nonholonomic mobile robots based on visual servoing

The trajectory tracking control problem of dynamic nonholonomic wheeled mobile robots is considered via visual servoing feedback. A kinematic controller is firstly presented for the kinematic model, and then, an adaptive sliding mode controller is designed for the uncertain dynamic model in the presence of parametric uncertainties associated with the camera system. The proposed controller is robust not only to structured uncertainties such as mass variation but also to unstructured one such as disturbances. The asymptotic convergence of tracking errors to equilibrium point is rigorously proved by the Lyapunov method. Simulation results are provided to illustrate the performance of the control law.     

Adaptive tracking control for uncertain dynamic nonholonomic mobile robots based on visual servoing

The trajectory tracking control problem of dynamic nonholonomic wheeled mobile robots is considered via visual servoing feedback.A kinematic controller is firstly presented for the kinematic model,and ...     

不校准视觉参数的非完整运动学系统的鲁棒指数镇定

基于视觉反馈和非完整（1,2）型移动机器人的标准链式形式,探讨了具有不校准视觉参数的机器人的鲁棒镇定问题,得到了这种机器人在图像平面内新的非完整运动学系统的不确定链式模型.借助于状态缩放和切换技术,对非完整不确定链式模型提出了新的指数镇定的时变反馈控制器,并给出了指数镇定的严格证明.仿真结果验证了控制器设计的有效性.     

Robust exponential stabilization of nonholonomic wheeled mobile robots with unknown visual parameters

The visual servoing stabilization of nonholonomic mobile robot with unknown camera parameters is investigated.A new kind of uncertain chained model of nonholonomic kinemetic system is obtained based on the visual feedback and the standard chained form of type (1,2) mobile robot.Then,a novel time-varying feedback controller is proposed for exponentially stabilizing the position and orientation of the robot using visual feedback and switching strategy when the camera parameters are not known.The exponential stability of the closed-loop system is rigorously proven.Simulation results demonstrate the effectiveness of the method proposed in this paper.