基于滑模控制的室内移动机器人路径跟踪

由于轮式移动机器人的运动受限性质,其轨迹跟踪成为控制领域的研究热点;Pioneer3-AT是一个高度灵活的差分驱动的机器人,具有良好的通用性和可靠性,特别适合于移动机器人学术研究;为解决一种可以在室内环境下执行任务的移动机器人的路径跟踪问题,以Pioneer3—AT移动机器人平台为原型机建立了移动机器人的数学模型;滑模变结构控制对被控系统的不确定性、外界扰动及参数摄动具有完全鲁棒性,利用特殊幂次函数构造一种新型滑模控制趋近律,采用该趋近律设计滑模控制律,进而提出一种新的滑模控制方法,利用李雅普诺夫定理证明了该方法的稳定性;采用所设计的滑模控制器对室内移动机器人进行路径跟踪实验,仿真结果验证了该方法的有效性。     

三轮驱动移动机器人轨迹跟踪控制

针对三轮驱动移动机器人在轨迹跟踪控制过程中运动不平滑的问题,建立了移动机器人在一定运动约束条件下的运动学模型。根据移动机器人位姿误差微分方程的描述,设计了基于后退时变状态反馈方法的移动机器人轨迹跟踪控制器。基于李雅普诺夫方法,对轨迹跟踪控制器的稳定性进行了分析,证明了该控制器能够保证闭环系统全局一致渐进稳定。仿真结果验证了运动学模型的正确性,以及轨迹跟踪控制器的有效性。     

基于干扰抑制控制的飞行器姿态跟踪

本文针对飞行器姿态跟踪控制问题, 考虑系统的内部模型不确定性和外界扰动, 设计了使跟踪误差一致最终有界的控制器. 以四元数为姿态参数, 建立系统的非线性误差模型; 将控制系统分为内环观测器和外环控制器分别设计, 其中, 线性扩张状态观测器作为系统内环将实际系统补偿为标称模型, 而外环非线性控制器则用于镇定非线性标称系统. 最后, 利用Lyapunov理论得到了一致最终有界的稳定性结论, 并基于频域理论, 分析了线性扩张状态观测器阶次对系统性能的影响. 姿态跟踪实验表明, 本文设计的控制系统能够有效实现飞行器的姿态跟踪控制.     

基于RBF神经网络的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

针对一类非完整移动机器人的轨迹跟踪控制系统,提出一种基于RBF神经网络的滑模控制与转矩控制相结合的智能控制方法。该方法同时考虑机器人运动学和动力学模型,通过RBF神经网络进行移动机器人运动过程学习,与速度误差结合构成力矩控制器,可保证闭环误差系统一致最终渐进稳定。采用基于李亚普诺夫(Lyapunov)稳定性理论的判稳方法,证明整个闭环控制系统的稳定性。仿真结果表明,该控制方案具有较强的鲁棒性。     

移动机器人计算机控制

根据移动机器人跟踪控制和运动规划的目的,设计了一套计算机控制系统,其中包括计算机控制部分、直流伺服电机驱动部分、视觉系统部分和电机转向分辨电路部分,以及控制程序设计流程。该系统的硬件和软件能够有效快速驱动移动机器人跟踪预定的路径以及完成运动规划。     

移动机器人运动轨迹仿真

研究移动机器人运动轨迹优化控制问题,移动机器人在运动轨迹跟踪中性能指标受到各种因素的影响,如量化误差、摩擦和电机转矩脉动等非线性因素等.在移动机器人运动中,系统中的有些参数是时变的、负载扰动难以测量,所以难以建立准确的数学模型.为解决上述问题,提出建立移动机器人的运动模型,针对模型中的不确定和扰动,设计了滑模变结构控制器.对于控制器参数的确定,通过改进的粒子群算法进行优化选择.由于机器人的不完整非线性特性,在移动中受到过程系统噪声和量测噪声的影响,应用增广Kalman滤波器对有色噪声进行滤波处理.仿真和实验结果显示:优化后的Kalman滤波器的滑模控制器在移动机器人中的应用能够较好地消除系统噪声误差和量测噪声,提高轨迹跟踪控制精度.     

多移动机器人轨迹跟踪控制系统设计与实现

针对轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题,在分析了机器人运动学模型的基础上,构建多机器人的领航-追随模型;采用跟踪微分器在输入输出两端安排过渡过程,设计了一种基于多变量解耦的非线性PID轨迹跟踪控制器;搭建以Arduino Mega 1280控制板为核心的移动机器人实验平台,采用速度PID控制器以满足机器人驱动电机的实时调速要求,基于ROS提出一种结构化和模块化的多机器人控制系统;在此基础上进行实验,并将实验结果与传统PID方法控制的实验结果进行对比;实验结果验证了文章所提算法的有效性,控制器易于实现且具有一定的鲁棒性。     

基于大数据聚类的智能探测机器人运动控制系统设计

为了减小智能探测机器人运动轨迹误差,实现精准控制,提高智能探测机器人运动控制效率,设计基于大数据聚类的智能探测机器人运动控制系统;采用TMS320LF2407A主控芯片,集成650 V功率管,在电感电流断续模式下工作,提供系统驱动能量,设置光电耦合器,处理控制信号发射,调整控制电路内部电流关系;选用6ES7214-1AG40-0XB0控制器以及信号和通信模块扩展,控制机器人运动轨迹,结合内部驱动装置,整合运动数据信息进行存储,实现运动控制系统硬件结构设计;通过调节程序开始数据,结合内部脉冲数据,构建软件平台管理模块,获取机器人运动轨迹数据;采用大数据聚类技术,建立控制系统大数据分布结构模型,模拟非线性时变LFM控制信号,提取特征并聚类运动轨迹数据,获取精准运动轨迹数据,减少运动轨迹偏差程度,完成运动控制系统软件设计;实验结果表明,基于大数据聚类的运动控制系统的运动轨迹误差较小,能够有效实现精准控制,提高运动控制效率.     

基于MPC的四旋翼无人机航迹跟踪控制系统

目前研究的四旋翼无人机航迹跟踪控制系统跟踪过程不稳定,导致跟踪结果不准确;为此基于MPC设计了一种新的四旋翼无人机航迹跟踪控制系统.通过空中飞行控制器、地面控制器和人工干预器实现了无人机航线的跟踪控制;空中飞行控制器包括GPS导航定位模块、姿态评估模块(MTI)、飞行控制系统计算机,显示模块等;地面控制器探测周围飞行环境,规避障碍物、规划安全航线,传输至空中自主飞行控制系统,包括无线通讯的数据连接电路和地面终端控制模块;人工干预模块能对飞行过程中发生的意外情况进行人工干预以避免突发情况造成危险;以VS2010为开发环境,利用C++软件设计软件流程;利用MPC多变量控制策略,以最优动态轨迹为控制目标,获取无人机的实时飞行状况,设定航线规划流程,实行航线动态规划;实验结果表明,所设计的无人机航迹跟踪控制系统稳定性较好,跟踪控制结果与预期的跟踪控制曲线重合度更高,平均误差控制在1 cm以内.     

满足复杂要求的机器人最优巡回控制系统设计与实现

本文结合线性时序逻辑理论与模糊控制方法,设计并实现了一种满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制系统,它既能够针对复杂时序任务进行路径规划,又能够对机器人进行模糊控制实现路径跟踪.首先,基于线性时序逻辑理论,确定能够满足复杂巡回任务需求的全局最优路径.接着,根据所获得的最优路径,采用模糊控制方法设计轨迹跟踪控制器,使其通过实时位姿反馈对机器人进行路径跟踪控制.仿真结果验证了移动机器人巡回控制系统的有效性.最后,基于E-Puck移动机器人构建了能够满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制实验系统.基于所提出的最优巡回路径规划算法和模糊控制器设计方法,通过图像处理、数据通信、算法加载等软件模块的实现完成了满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制.     

改善光电经纬仪动态跟踪性能的模糊PID技术

提出一种模糊PID控制算法,既能改善控制系统的过渡过程、减小超调量,又能保证系统跟踪位置精度.结合EOMS光电经纬仪系统分析了算法的实现原理,针对阶跃输入信号,在Matlab环境下仿真了算法的特性.仿真结果表明,提出的模糊PID技术能显著改善光电经纬仪系统在目标突然转向时的跟踪性能.与频率特性控制方法相比,系统跟踪精度和鲁棒性均有明显改善.     

考虑执行器故障的不确定线性系统可靠跟踪控制

针对具有不确定性的线性定常系统，提出了考虑执行器故障的可靠跟踪控制器设计问题．在更一般且更实际的执行器故障模型基础上，给出了系统输出渐近跟踪参考输入的可靠跟踪控制存在的充分条件，通过求解LMI完成状态反馈可靠控制器的设计，仿真实例验证了该设计方法的可行性，并且通过与不考虑故障的正常控制系统的比较，进一步说明对系统进行可靠跟踪控制的必要性。     

基于图像轮廓检测的航天器目标跟踪控制系统设计

目前研究的航天器目标跟踪控制系统控制有效率低,追踪图像与实际目标不同,准确率低;基于图像轮廓检测设计了一种新的航天器目标跟踪控制系统,根据系统硬件的不同性能与结构进行模块式划分,同时将图像轮廓检测数据准则添加入中心管理系统中,时刻保证数据的检测安全系数处于系统操作允许范围内;调整原有的软件结构状态,采集航天器轮廓图像并提取轮廓信息,选用适当的图像轮廓检测阈值,集中检验跟踪目标的运动方向,调控方向数据,以此降低图像的像素变化程度,得到准确的航天器目标跟踪控制结果;实验结果表明基于图像轮廓检测的航天器目标跟踪控制系统控制有效率达到了84%,跟踪目标更加准确。     

被动自动跟踪监控系统的实现

介绍了一种数字硬盘录像(DVR)监控系统.它不同于以往的多个摄像机单独工作方式,而是采用普通摄像机与高速球摄像机协调工作的方式来进行全数字化监控和智能跟踪.可以有效地减少相同空间内摄像机的布局数量,还可以达到完全监控不遗漏的效果.系统的设计与实现具有全数字化、智能化,并能实现对运动目标进行实时、可靠智能跟踪的特点.系统通过用户的设置完全可以实现无人值守的全自动监控的目的.     

一类具有不确定的互联大系统分散鲁棒输出跟踪控制器设计

针对一类具有不确定的互联大系统，研究了使受控系统鲁棒稳定和渐近跟踪参考输入的分散鲁棒跟踪控制器的设计问题，并对具有分散反馈控制器的闭环大系统，给出了其鲁棒稳定以及渐近跟踪的证明。     

基于阻抗控制的自适应力跟踪方法

本文针对阻抗控制不能精确控制力的缺陷,提出了一种自适应的力跟踪策略．它根 据力误差在线修正参考位置,使机械手的实际接触力跟踪期望力．这种方法对补偿误差、干 扰和环境知识等不确定因素具有鲁棒性,而且计算量小,符合实时控制的要求．实验研究证 明了该方法的有效性．     

零相差跟踪控制器增益特性处理技术

零相差跟踪控制系统增益误差随频率升高而增大, 同时零相差跟踪控制器对高频噪声有放大作用. 为了解决以上问题, 本文研究了一种对零相差跟踪控制器增益特性的处理方法. 采用了求解优化问题的思想, 通过对优化目标函数及约束条件的设置, 使设计得到的补偿器具有低频段增益误差补偿, 高频段增益衰减的性能. 文中详细介绍了补偿器的设计过程, 理论推导了参数计算公式. 比较仿真结果表明, 所设计的补偿器有效地提高了轨迹跟踪精度, 减小了控制器输出噪声含量, 有利于提高运动平稳性, 对工程实践具有参考价值.     

基于LMI可靠跟踪控制器设计

针对具有不确定性的线性定常系统,提出了考虑执行器故障的可靠跟踪控制器设计问 题.在更一般、更实际的执行器故障模型的基础上,给出了系统输出信号渐近跟踪参考输入信 号可靠跟踪控制存在的充分条件.通过求解线性矩阵不等式(LMI)完成状态反馈可靠跟踪控制 器设计.利用仿真数例验证了文中提出的设计方法的可行性,并且通过对可靠跟踪控制系统与 不考虑故障的标准跟踪控制系统的比较,进一步说明对系统进行可靠跟踪控制的必要性.     

From Trajectory Tracking Control to Leader–Follower Formation Control

Abstract

This work investigates the leader–follower formation control of multiple nonholonomic mobile robots. First, the formation control problem is converted into a trajectory tracking problem and a tracking controller based on the dynamic feedback linearization technique drives each follower robot toward its corresponding reference trajectory in order to achieve the formation. The desired orientation for each follower is selected such that the nonholonomic constraint of the robot is respected, and thus the tracking of the reference trajectory for each follower is feasible. An adaptive dynamic controller that considers the actuators dynamics in the design procedure is proposed. The dynamic model of the robots includes the actuators dynamics in order to obtain the velocities as control inputs instead of torques or voltages. Using Lyapunov control theory, the tracking errors are proven to be asymptotically stable and the formation is achieved despite the uncertainty of the dynamic model parameters. In order to assess the proposed control laws, a ROS-framework is developed to conduct real experiments using four ROS-enabled mobile robots TURTLEBOTs. Moreover, the leader fault problem, which is considered as the main drawback of the leader–follower approach, is solved under ROS. An experiment is conducted where in order to overcome this problem, the desired formation and the leader role are modified dynamically during the experiment.