轮式移动机器人轨迹跟踪控制的参数化方法

在轮式移动机器人控制系统状态空间模型的基础上,通过分析两轮独立驱动的移动机器人的动力学方程,给出轮式移动机器人轨迹跟踪控制问题的数学描述;基于线性系统的特征结构配置和模型参考理论提出一种轮式移动机器人轨迹跟踪控制的参数化方法,设计系统的反馈镇定控制器和前馈跟踪控制器.仿真结果表明,提出的控制方案是行之有效的.     

轮式移动机器人快速轨迹跟踪

为了克服轮式移动机器人响应能力的有限性、保证轮式移动机器人快速跟踪给定的参考轨迹,本文充分利用预演信息(即提前获取的将来参考信息),设计预演控制策略、调节轮式移动机器人的驱动电压来控制机器人,使其快速跟踪给定的参考轨迹.首先,针对运动学模型设计虚拟控制器以保证轮式移动机器人能够渐近跟踪给定的参考轨迹.其次,建立了虚拟控制器的离散时间线性状态空间模型.再次,基于轮式移动机器人的动力学模型和虚拟控制器的线性模型,将轨迹跟踪控制问题等价转化成一个具有已知输入的线性二次调节问题.最后,基于Riccati方程的解,给出了最优预演控制策略的反馈增益.事实上,本文所提出的为虚拟控制器建立线性状态空间模型的方法适用于任意离散信息,这极大地方便了信息的处理与提前使用;另一方面,由于提前使用了参考信息,本文所提的预演控制策略能够快速地跟踪给定的参考轨迹.仿真实验以类正弦曲线为参考轨迹进行跟踪,结果表明:所提控制策略能使轮式移动机器人的速度与轨迹跟踪误差快速地趋于零,验证了所提预演控制算法的有效性.     

基于速度观测器的移动机器人轨迹跟踪控制

提出了一种无需纵向速度测量的新的移动机器人轨迹跟踪控制方法,可以采用速度观测器替代纵向测量装置来确定移动机器人的运动速度.设计了一种基于速度观测器的轨迹跟踪控制器.控制器设计是以轮式及履带式移动机器人模型及其所采用的驱动电机数学模型为基础,具有两种实用性能：（1）控制器不需要很精确的移动机器人模型参数和驱动电机参数,就可以很好地在一个闭环控制系统中减小跟踪误差;（2）在理论上仅需要通过一个设计参数的设置就能够有效地控制跟踪误差范围.     

基于模型不确定补偿的轮式移动机器人反演复合控制

针对轮式移动机器人存在模型不确定性、非线性以及未建模的动态特性等因素,严重影响系统轨迹跟踪的稳定性和精确性,提出一种基于系统模型不确定性补偿的反演复合控制策略。基于非完整轮式移动机器人的运动学模型,采用反演控制思想以及李雅普诺夫稳定性判据设计轨迹跟踪的虚拟速度控制量,作为系统的持续激励输入。考虑轮式移动机器人具有模型不确定性和外部有界力矩干扰,根据轮式移动机器人的动力学模型推导得到系统不确定项,并采用具有高度非线性拟合特性的神经网络对其估计,得到模型的力矩控制量,且由李雅普诺夫稳定性分析得到不确定项的自适应律,实现自调整和实时轨迹跟踪。对比仿真表明,该复合控制策略能自适应的跟踪期望轨迹,与单一的反演控制、模型不确定性补偿控制策略、传统PID控制相比,均具有更好的鲁棒性和高的跟踪精度。     

移动机器人神经网络自适应控制

针对一类非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题,同时考虑移动机器人的运动学和动力学模型,设计运动学控制器和动力学控制器结合的神经网络控制系统.其中动态模型中的不确定性是由神经元控制器进行补偿,由此可保证闭环误差系统最终趋近稳定.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.     

力矩受限的非完整WMR镇定与轨迹跟踪统一预测控制

针对动力学模型描述的非完整轮式移动机器人,研究了存在控制输入约束情况下的镇定及轨迹跟踪统一预测控制问题.基于控制Lyapunov函数,设计了满足稳定性条件及输入约束的终端控制器,给出了相应的终端域,分别以跟踪圆轨迹和并行泊车为例给出了轨迹跟踪与镇定控制的仿真结果.     

麦克纳姆轮驱动的移动机器人自适应滑模控制器设计

针对麦克纳姆全向轮驱动的移动机器人轨迹跟踪控制问题,设计了一种自适应滑模控制器。将自适应鲁棒控制应用于麦克纳姆轮驱动的移动机器人轨迹跟踪以获得良好的动态跟踪性能以及鲁棒性能。首先对基于麦克纳姆轮的移动机器人进行了运动学建模,在此基础上进行了自适应鲁棒控制器设计。提出了一种比例-积分-微分(PID)形式的滑模面,满足了系统的鲁棒性要求;设计了一种能够快速收敛的趋近律,减少了整定参数所消耗的时间并能有效抵抗外部扰动。最后,存在脉冲扰动以及正弦信号扰动条件下对控制器进行了仿真验证,证明了所提控制器的优越性,通过轨迹跟踪控制的样机试验,证明了该方法的实用性和可靠性。     

约束非完整移动机器人轨迹跟踪的非线性预测控制

针对存在非完整约束和控制输入约束的轮式移动机器人动力学模型,研究了其全动态误差系统准无限时域非线性模型预测控制策略,通过沿名义轨迹在线线性化获取局部稳定化控制器及不变终端域,以跟踪"8"字形轨迹为例进行了仿真,结果表明,闭环系统在满足控制输入条件下具有良好的跟踪性能。     

球上平衡移动机器人线性二次型最优控制

对一种在球上平衡的轮式移动机器人系统进行了动力学分析,运用拉格朗日方程法建立了其动力学模型,根据系统的特点提出了一种线性二次型最优控制方法,用于机器人的控制。仿真结果表明,所设计的线性二次型最优控制器可以有效地实现球上平衡移动机器人的平衡控制、定位控制和轨迹跟踪控制,并且整个控制过程具有响应速度快、超调小、抗扰动能力强等特点。     

基于扰动观测器的轮式移动机器人滚动时域路径跟踪控制

轮式移动机器人路径跟踪控制问题中通常存在状态约束和输入约束,并且系统运行时容易受到外部扰动的影响。本文基于非线性扰动观测器提出了一种轮式移动机器人滚动时域路径跟踪控制策略。当没有外部扰动作用于系统时,滚动时域控制算法可以满足控制约束和状态约束,并且使得轮式移动机器人跟踪期望的轨迹;当存在外部干扰,尤其是慢变扰动时,非线性扰动观测器能够估计扰动,并通过反馈补偿扰动对轮式移动机器人移动轨迹的影响。仿真结果表明,在外部干扰存在的情况下该控制策略能够保证移动机器人渐近跟踪期望路径。     

基于反馈增益反步法的非完整约束移动机器人路径跟踪控制

为实现非完整约束轮式机器人的路径跟踪控制,采用虚拟向导方法建立跟踪误差方程,基于李亚普诺夫稳定性理论,设计了一种基于反馈增益的反步法控制器,既能通过控制反馈增益的调节补偿机器人动态误差模型中的非线性项对系统的影响,又能避免传统反步法控制器中存在虚拟控制的高阶导数的问题。仿真结果表明:设计的控制器参数易于调节,可实现轮式移动机器人对任意曲线路径的精确跟踪。     

基于视觉的移动机器人轨迹跟踪

借助视觉反馈,研究了质心与几何中心不重合的非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题。利用固定在天花板上的摄像机系统,作者提出了一种基于视觉伺服的运动学跟踪误差模型;基于这个模型,在质心与几何中心和视觉参数未知的情形下,作者设计了自适应轨迹跟踪控制器,并运用李雅普诺夫方法严格证明了闭环系统的稳定性。Matlab仿真证明了控制器的有效性。     

一种轮式移动机器人滑模轨迹跟踪控制器设计及其参数优化方法

为实现轮式机器人轨迹跟踪控制,以双闭环控制方案为基础,在每个闭环子系统中设计滑模控制器,并将粒子群算法应用其中,优化控制器参数,达到更好的跟踪效果。通过仿真验证了所设计的控制器能够实现轨迹跟踪,并且相较于人工经验整定的参数,通过优化得到的参数使控制器的控制性能更加优越。     

基于摩擦补偿的柔性关节机器人分级滑模控制

针对柔性关节机器人中存在的非线性摩擦问题,提出一种基于摩擦补偿的柔性关节机器人分级滑模控制方法。首先,通过线性化参数的方法对柔性关节机器人受到的摩擦进行建模,并对模型中未知参数设计自适应律以实现摩擦的估计;然后,针对摩擦模型的误差,进一步设计观测器进行估计,结合摩擦的自适应和模型误差估计实现对摩擦的补偿;最后,利用电机侧和关节侧的位置误差和速度误差设计一级滑模面,再根据一级滑模面设计二级滑模面,从而得到分级滑模控制器,进一步实现柔性关节机器人的位置轨迹跟踪控制。通过Lyapunov函数证明了机器人关节轨迹跟踪误差的收敛性。仿真结果表明:该控制方法结合参数自适应和模型误差观测器可以有效地对摩擦进行补偿,在有限时间内实现柔性关节机器人的位置轨迹对期望位置轨迹的跟踪。     

Real-time Non-linear Target Tracking Control of Wheeled Mobile Robots

A control strategy for real-time target tracking for wheeled mobile robots is presented.Using a modified Kalman filter for environment perception,a novel tracking control law derived from Lyapunov stability theory is introduced.Tuning of linear velocity and angular velocity with mechanical constraints is applied.The proposed control system can simultaneously solve the target trajectory prediction,real-time tracking,and posture regulation problems of a wheeled mobile robot.Experimental results illustrate the effectiveness of the proposed tracking control laws.     

Real-time Non-linear Target Tracking Control of Wheeled Mobile Robots

A control strategy for real-time target tracking for wheeled mobile robots is presented. Using a modified Kalman filter for environment perception, a novel tracking control law derived from Lyapunov stability theory is introduced. Tuning of linear velocity and angular velocity with mechanical constraints is applied. The proposed control system can simultaneously solve the target trajectory prediction, real-time tracking, and posture regulation problems of a wheeled mobile robot. Experimental results illustrate the effectiveness of the proposed tracking control laws.