不确定非完整移动机器人的轨迹跟踪控制

具有未校准视觉参数的非完整移动机器人的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.基于视觉反馈、Barbalat's定理和Lyapunov直接方法,研究了具有未标定摄像机参数的非完整移动机器人的轨迹跟踪问题.首先,利用固定在天花板上的针孔摄像机透视投影模型,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,提出了一种新的与未知视觉参数无关的动态反馈跟踪控制器.该控制器不仅保证系统的状态渐近跟踪给定参考轨迹,而且控制器是全局的,通过Lyapunov方法严格证明了闭环系统的稳定性.在惯性系和图像坐标系下讨论跟踪问题,使问题变的简单且设计的控制器更加有用.最后,仿真结果证实了所提出的控制器的有效性.     

基于预测控制的非连续路段下移动机器人的轨迹跟踪

针对非连续路段下的轨迹跟踪问题,设计了基于观测型的预测控制器。首先建立了移动机器人的运动学模型,根据机器人的运动学模型得出了其位姿误差微分方程;然后在轨迹跟踪问题的基础上,设计了系统的观测模型,通过将预测控制器与系统的观测模型结合,设计了观测型预测控制器;最后再MATLAB环境下,利用本文所设计的控制器对移动机器人在非连续路段下的轨迹跟踪问题进行仿真,并将仿真结果与PID控制器控制的仿真结果进行对比,由仿真结果可以看出,本文所设计的控制器具有很好的鲁棒性、快速性及稳定性,可适用于移动机器人的轨迹跟踪的研究。     

基于Lyapunov稳定性理论的移动机器人轨迹跟踪控制

针对非完整轮式移动机器人的高度强耦合、欠驱动非线性动力学模型,设计了运动学控制器以及动力学力矩控制器,使得移动机器人轨迹能够跟踪理想轨迹。这种方法的实质是首先设计虚拟速度控制器,输出速度的期望值,然后设计基于模型的力矩控制器。最后通过simulink软件对所设计的系统进行仿真,结果表明对于非完整机器人的轨迹跟踪这种控制方法效果较好。     

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.     

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.     

移动机器人轨迹跟踪的参数自校正控制

根据移动机器人运动学模型,对两轮移动机器人的轨迹跟踪问题进行了研究。在动态反馈线性化的基础上,采用基于广义最小方差法实现参数的自校正并设计控制器,考虑到机器人的动力学约束,采取对移动机器人的线速度和角速度加以限制的控制策略,保证机器人的运动平滑。仿真结果表明了该方法的有效性和正确性。     

基于视觉图像的全向移动机器人轨迹跟踪控制研究

机器人轨迹节点跟踪比较难,导致机器人实际轨迹偏离期望轨迹,所以设计基于视觉图像的全向移动机器人轨迹跟踪控制方法;构建全向移动机器人的运动学数学模型,以此确定机器人移动轨迹数学模型;以移动轨迹数学模型为基础,按照视觉图像划分标准对全向移动机器人运动图像的分割,通过分离目标节点的方式提取运动学特征参量,完成机器人轨迹节点跟踪处理;结合节点跟踪处理结果,将运动学不等式与误差向量作为机器人轨迹跟踪控制的约束条件,利用滑模变结构搭建轨迹跟踪控制模型,实现全向移动机器人轨迹跟踪控制;对比实验结果表明,所设计的方法应用后,全向移动机器人角速度曲线、线速度曲线与期望运动轨迹曲线之间的贴合程度均超过90%,满足全向移动机器人轨迹跟踪控制要求。     

滑动及侧滑影响下的移动机器人轨迹跟踪控制

对受滑动及侧滑影响的移动机器人轨迹跟踪控制问题进行研究。在动力学部分,通过模糊系统逼近系统中的未知非线性,H_∞控制对滑动和侧滑干扰因素的补偿,利用Lyapunov函数推导出模糊参数的自适应律,设计出基于动力学的自适应模糊控制器。在运动学部分,设计逆运动学控制器,处理移动机器人实际位置与期望位置的误差,得到移动机器人运动的期望速度。将逆运动学控制器与自适应模糊控制器级联,并通过Lyapunov方法证明控制系统的稳定性。与自适应动力学控制器进行比较。仿真结果表明:在滑动及侧滑的影响下提出的策略具有较好的轨迹跟踪性能。     

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.     

采用惯性测量单元的移动机器人轨迹跟踪方法研究

对于非完整移动机器人的轨迹跟踪控制已有很多方法提出,但是这些方法或者是基于动力学模型或者是采用复杂的运动学模型,对于缺少强大计算设备且需要实时控制的工程应用是不适合的.本文针对非完整移动机器人提出了一种基于比例微分(proportional-differential,PD)控制器的实时轨迹跟踪控制方法.该方法运行在40 MHz的嵌入式控制器上的控制周期只有1～2 ms.通过将一个用于直流电机控制的非线性PID速度控制器与提出的轨迹控制器进行集成,实现了一个轮式移动机器人的运动控制.机器人轨迹跟踪实验系统中采用微机电系统(micro electro-mechanical system,MEMS)惯性测量单元检测轮式移动机器人的偏航角,实验结果验证了提出方法的有效性.     

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.     

考虑运动受限的履带式移动机器人轨迹跟踪控制

针对履带式移动机器人的轨迹跟踪控制问题进行研究,首先,建立了履带式移动机器人的运动学模型和跟踪误差模型;其次,设计了转速有限时间控制和线速度滑模控制的轨迹跟踪控制律,并给出了考虑运动受限作用下的控制律修正表达式;最后,基于MATLAB对所提控制律进行仿真,对比分析了不考虑运动受限情况下跟踪控制效果;结果表明,设计的跟踪控制律能够实现履带式移动机器人对圆轨迹的有效跟踪,且考虑运动受限作用的控制律更加符合实际;文章研究分析了运动受限作用对于移动机器人轨迹跟踪控制的影响,分析结果对其他移动机器人的运动控制研究具有参考价值。     

基于Lyapunov方法和快速终端滑模的轨迹跟踪控制

针对移动机器人的运动学模型,提出一种具有全局渐近稳定性的跟踪控制器。该跟踪控制器的设计分为两部分：第一部分是采用全局快速终端滑动模态的思想设计了角速度的控制律,用来渐近镇定移动机器人跟踪的前向角误差;第二部分是采用Lyapunov方法设计了线速度的控制律,用来渐近镇定移动机器人跟踪的平面坐标误差。采用Lyapunov稳定性定理,证明了移动机器人在满足这些控制律条件下,实现了对参考轨迹的全局渐近跟踪。实验结果表明移动机器人能够有效地跟踪期望轨迹,有利于在实际应用中推广。     

Mobile robot characterized by dynamic and kinematic equations and actuator dynamics: Trajectory tracking and related application

This paper establishes control strategies for wheeled mobile robots which are subjected to nonholonomic constraints. The mobile robot model includes the kinematic and dynamic equations of motion and the actuator dynamics. Using the notion of virtual vehicle and the concept of flatness, and applying the backstepping methodology the paper proposes control schemes for trajectory tracking for the considered augmented model of the mobile robot. The resulting controller ensures exponential convergence to a desired trajectory. Applications of the tracking controller for convoy-like vehicles governed by the augmented models are considered as well. Simulation results and lab experiments are demonstrated.     

Adaptive Polar-Space Motion Control for Embedded Omnidirectional Mobile Robots with Parameter Variations and Uncertainties

This paper presents an adaptive polar-space motion controller for trajectory tracking and stabilization of a three-wheeled, embedded omnidirectional mobile robot with parameter variations and uncertainties caused by friction, slip and payloads. With the derived dynamic model in polar coordinates, an adaptive motion controller is synthesized via the adaptive backstepping approach. This proposed polar-space robust adaptive motion controller was implemented into an embedded processor using a field-programmable gate array (FPGA) chip. Furthermore, the embedded adaptive motion controller works with a reusable user IP (Intellectual Property) core library and an embedded real-time operating system (RTOS) in the same chip to steer the mobile robot to track the desired trajectory by using hardware/software co-design technique and SoPC (system-on-a-programmable-chip) technology. Simulation results are conducted to show the merit of the proposed polar-space control method in comparison with a conventional proportional-integral (PI) feedback controller and a non-adaptive polar-space kinematic controller. Finally, the effectiveness and performance of the proposed embedded adaptive motion controller are exemplified by conducting several experiments on steering an embedded omnidirectional mobile robot.     

基于反步法的移动机器人鲁棒跟踪控制

以四轮移动机器人为研究对象,建立了机器人完整的数学模型,包括运动学模型、动力学模型以及驱动电机模型。在机器人数学模型的基础上,采用反步法的思想设计具有全局收敛特性的鲁棒轨迹跟踪控制器,设计中考虑了驱动电机模型使控制器更符合实际控制要求,并将其分解为运动学控制器、动力学控制器以及电机控制器三部分,降低了控制器设计的难度。构造了系统的李雅普诺夫函数,证明了该类型移动机器人在所得控制器作用下,能实现对给定轨迹的全局渐近追踪。仿真实验结果表明基于反步法的控制器是有效的。     

Adaptive unified motion control of mobile manipulators

This paper presents a unified motion controller for mobile manipulators which not only solves the problems of point stabilization and trajectory tracking but also the path following problem. The control problem is solved based on the kinematic model of the robot. Then, a dynamic compensation is considered based on a dynamic model with inputs being the reference velocities to the mobile platform and the manipulator joints. An adaptive controller for on-line updating the robot dynamics is also proposed. Stability and robustness of the complete control system are proved through the Lyapunov method. The performance of the proposed controller is shown through real experiments.     

履带式移动机器人轨迹跟踪研究

详细分析了履带式移动机器人的受力特点,提出了一种适宜进行控制器设计的履带移动机器人模型.根据履带式移动机器人动力学模型和运动学模型,设计了机器人的轨迹跟踪控制器.利用Lyapunov稳定判据证明控制器的全局稳定性.在控制器的设计中考虑了履带一地面作用,引入参数对其描述.考虑到机器人动力学约束,引入机器人速度、加速度控制策略以保证机器人运动平滑.仿真实验验证了该方法的有效性和全局收敛.     

Modeling and Control of Head Raising Snake Robots by Using Kinematic Redundancy

In this paper, we consider trajectory tracking control of a head raising snake robot on a flat plane by using kinematic redundancy. We discuss the motion control requirements to accomplish trajectory tracking and other tasks, such as singular configuration avoidance and obstacle avoidance, for the snake robot. The features of the internal motion caused by kinematic redundancy are considered, and a kinematic model and a dynamic model of the snake robot are derived by introducing two types of shape controllable point. The first is the head shape controllable point, and the other is the base shape controllable point. We analyzed the features of the two kinds of shape controllable point and proposed a controller to accomplish the trajectory tracking of the robot’s head as its main task along with several sub-tasks by using redundancy. The proposed method to accomplish several sub-tasks is useful for both the kinematic model and the dynamic model. Experimental results using a head raising snake robot which can control the angular velocity of its joints show the effectiveness of the proposed controller.