基于观测器的轮式移动机器人路径跟踪控制

研究基于状态观测器的轮式移动机器人的路径跟踪控制问题.首先简要回顾了基于状态反馈的移动机器人的路径跟踪控制问题;进而通过适当的状态变换将移动机器人模型转换为合适的形式,并在移动机器人的位置可以测量的情况下设计了一种可保证状态观测误差指数收敛的状态观测器;最后结合状态反馈路径跟踪控制器和所设计的观测器得到了一种基于观测器的路径跟踪控制器,该控制器可以保证移动机器人的运动轨迹指数收敛到期望路径上.仿真结果证实了所提出的基于观测器的路径跟踪控制器的有效性.     

轮式移动机器人固定时间轨迹跟踪控制

针对存在外部干扰的轮式移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种固定时间轨迹跟踪控制方案.首先,对于轮式移动机器人的运动学误差模型,基于一种新颖的积分滑模面设计固定时间运动学速度控制器,使跟踪误差在固定时间收敛到原点所在的邻域内;其次,对于轮式移动机器人的动力学模型,设计固定时间干扰观测器对外部干扰信息进行估计,提出一种固定时间轨迹跟踪控制器,以确保动力学系统的固定时间稳定性,实现轮式移动机器人的高精度轨迹跟踪控制;最后,通过仿真结果验证所设计的轨迹跟踪控制方案的有效性.     

轮式移动机器人轨迹跟踪控制研究

针对轮式移动机器人参数摄动和内外部扰动等问题,提出一种新型的基于自适应扩张状态观测器的滑模控制算法。采用自适应虚拟速度控制器估计系统未知参数,滑模控制器抑制参数摄动和内外部扰动,非线性扩张状态观测器观测系统扰动并减小控制输入的抖振,实现了轨迹跟踪误差的快速收敛。利用Lyapunov稳定性理论证明了控制算法的稳定收敛性。将所提算法与传统自适应反演滑模算法进行对比,对比结果表明了所提算法的有效性和鲁棒性。     

轮式移动机器人智能变结构控制算法研究

针对参数摄动和存在外部扰动的轮式移动机器人的运动控制问题,设计一种多模态控制和模糊PID控制可相互切换的智能变结构控制器.从轮式移动机器人的运动学特性出发,根据轮式移动机器人误差的状况,提出多模态控制和模糊PID控制相结合的控制方法.同时,多模态控制按照误差的变化情况来划分控制模态,是一种更加合理地模仿人思维的控制方法.仿真结果表明,与传统的PID和模糊PID控制方法相比,能较好地弥补了系统参数摄动的影响,提高了机器人运动控制品质.     

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。     

基于引导角的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

首先,基于拉格朗日方程建立移动机器人模型;然后,根据侧向误差和角度误差的关系设计引导角,将该引导角作为虚拟输入,结合Backstepping方法设计基于移动机器人运动学模型的轨迹跟踪控制律,并给出参数选取条件;最后,以驱动轮力矩作为控制输入,并考虑到机器人受到的外部扰动,将运动学控制律扩展得到基于动力学模型的控制律.仿真结果表明了所设计控制律的有效性.     

农业轮式移动机器人反演自适应滑模轨迹跟踪控制

为提高农业轮式移动机器人路径跟踪控制的鲁棒性,提出一种基于农业轮式移动机器人反演自适应滑模控制策略。运用反演控制设计其运动学控制律,保证位置跟踪误差渐进收敛到零;根据动力学模型,设计自适应滑模动力学控制律,实现农业轮式移动机器人左右轮平稳的运行;运用李雅普诺夫定理保证闭环系统的最终一致稳定性。仿真实验验证了该方法的有效性和优越性,能够实现正弦型曲线路径跟踪。     

轮式移动机器人自适应轨迹跟踪控制

针对轮式移动机器人质心和驱动轮轴线中心不重合的情况,基于运动学模型研究了轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题.首先,提出了一种新的Lyapunov函数,并利用该函数设计了一种运动学控制器,避免了初始误差较大时,跟踪误差收敛不到零的情况.其次,考虑轮式移动机器人质心和驱动轮轴线中心之间距离不确定的情况,给出了一种自适应控制算...     

基于视觉导航的轮式移动机器人横向最优控制

近年来，基于机器视觉导航的轮式移动机器人在农业领域中被广泛研究．本文运用 最优控制算法对其进行横向控制，但是，农田非结构化自然环境的机器视觉识别耗时导致反 馈通道传输延迟明显，最优控制器的性能因之而下降．因此，本文又根据轮式移动机器人运 动学模型预测其行为，修正了滞后的反馈信息．仿真结果表明，该算法能实现轮式移动机器 人精确可靠的横向控制，具有较强的纵向速度自适应能力．     

基于全局视觉的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

将视觉伺服控制思想引入到全局视觉条件下的轮式移动机器人轨迹跟踪控制中,提出一种基于消除图像特征误差的控制方法.讨论并推导了包含电机模型的非完整移动机器人动力学方程,设计了鲁棒速度跟踪控制器.实验结果证明了文中方法的有效性.􀁱     

动态非完整控制系统的指数镇定及其在一类车式机器人中的应用

本文研究了用动力学方程表示的双输入链式非完整系统的镇定问题，设计出了非连续的指数镇定律，并将其用于一类移动机器人的位姿镇定中．仿真结果表明了该控制律的有效性．     

带拖车轮式移动机器人包络路径的分析与量化

带拖车的轮式移动机器人系统由一节牵引车拖挂若干节拖车构成， 其运动轨 迹具有单车体机器人无法比拟的复杂性．本文针对带拖车的轮式移动机器人运动所生成的包 络路径进行了分析，并结合系统的运动轨迹和障碍物的分布情况提出了计算包络路径宽度的 方法，通过仿真实验验证了量化包络路径宽度的实际意义．     

移动机器人路径跟踪的智能预瞄控制方法研究

本文首先介绍了移动机器人的基本硬件组成，然后模仿人工预瞄驾驶行为，提出了一 种移动机器人路径跟踪的智能预瞄控制方法，并介绍了智能预瞄控制器的原理、结构及其设 计过程．试验表明：本文提出的控制方法可保证机器人准确地沿各种参考路径行走，且具有 良好的鲁棒性．具有运动避障功能的移动机器人控制系统正在研究过程中．     

基于车体加速度反馈的轮式移动机器人轨迹跟踪控制研究

本文分析了轮式移动机器人在运行过程中由于动力 学不确定性引起的力矩扰动，并提出了一种基于传感器的移动机器人控制方法．在利用线加 速度传感器实时测量机器人车体加速度信号的基础上，实现了车体加速度反馈控制，实验 证明了该方法的有效性．     

自主轮式机器人THMR－V的混合模糊逻辑控制

轮式机器人的控制问题是控制研究的关键问题之一，对高速自主导航的轮式机器人，控制器的实时性、精确性和鲁棒性要求很高．在本文中，根据PID控制和模糊逻辑控制的各自优点，将传统的PID控制与模糊逻辑控制结合起来，提出了一种混合模糊逻辑控制算法. 经实验检验，该算法具有很高的实时性、控制精度和鲁棒性，能够满足机器人高速自主导航的需要．     

移动机器人失控的安全防范

本文针对遥控和自主式移动机器人失控防范提出了多层安全区域保护体系结 构. 建立了GPS安全运行区域、软件定时安全运行区域、移动机器人主发动机油源定时关断 安全运行区域三层保护机制，对其划定方法及实现方式进行了详细的说明. 当机器人在失控 行驶状态下驶出被划定的安全区域时会自动停车.这些安全措施为移动机器人的安全行驶提 供了有力的保证. 设计思想的主要原则适用于所有遥控和自主式移动机器人.     

一类不确定非完整动力学系统的鲁棒镇定及其在移动机器人中的应用

本文讨论了一类带有未知惯性参数、动静态摩擦及外界干扰的非完整动力学系统的控制问题．基于变结构控制的思想，给出了该系统的镇定方法，使得Ｐｏｍｅｔ［３］关于非完整运动学系统的时变光滑镇定律可推广到相应的带有参数不确定和干扰的动力学系统上．最后，将所得结果应用于一类移动机器人的镇定控制，仿真结果验证了该方法的有效性．     

基于改进的遗传算法和模糊逻辑控制的移动机器人导航

本文给出了一种用遗传算法学习模糊规则以完成移动机器人导航的方法.采用了变长度编码 方法和竞争型小生境遗传算法，减少了染色体的尺寸和复杂度，同时提高了学习速度．本文 考虑了轮式移动机器人的运动模型，将更符合实际情况的左右轮速度作为模糊规则的输出． 整个学习过程在仿真环境下完成后，在仿真和自行开发的全局视觉平台上对学到的规则进行 了验证，实验结果证明了方法的正确性．