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.     

滑动与打滑条件下的轮式移动机器人自抗扰跟踪控制

针对具有未知的滑动与打滑的轮式移动机器人(WMR),提出了一种基于自抗扰思想的跟踪控制策略.首先建立了滑动与打滑条件下的轮式移动机器人动力学模型.其次,由反步法设计运动学控制器,基于模型设计线性扩张观测器和动力学控制器,并给出了控制器稳定性分析.最后与积分滑模控制进行了仿真对比,结果表明该控制方法的误差收敛速度更快.观测器能够精确估计滑动与打滑及动力学不确定性对机器人的扰动,提高了轮式移动机器人轨迹跟踪的鲁棒性.     

侧滑打滑时的WMR抗饱和模糊超螺旋滑模控制

针对侧滑打滑干扰和执行器饱和约束导致轮式移动机器人(WMR)轨迹跟踪困难的问题,提出一种抗饱和模糊超螺旋滑模控制策略.根据WMR的轨迹跟踪误差模型,设计运动学控制器,得到辅助速度控制律;采用反步法思想,设计抗饱和模糊超螺旋滑模动力学控制器,通过饱和约束辅助系统实现抗饱和控制,并引入模糊自适应律,动态调整超螺旋控制律参数...     

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.     

轮式机器人滑模轨迹跟踪控制器设计

轮式机器人是一个典型的非完整性系统。由于非线性和非完整特性,很难为移动机器人系统的轨迹跟踪建立一个合适的模型。介绍了一种轮式机器人滑模轨迹跟踪控制方法。滑模控制是一个鲁棒的控制方法,能渐近的按一条所期望的轨迹稳定移动机器人。以之为基础,描述了轮式机器人的动力学模型并在二维坐标下建立了运动学方程,根据运动学方程设计滑模控制器,该控制器使得机器人的位置误差收敛到零。     

基于惯性测量单元的轮式机器人轨迹跟踪仿真

针对轮式机器人轨迹跟踪质量下降问题,提出基于惯性测量单元(IMU)的轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法.通过两个惯性测量单元(IMU)来建立轮式机器人的速度、角速度计算模型,针对轮式移动机器人执行中的差动命令对轮式机器人实施闭环控制;设计轮式机器人工作轨迹参考量,结合动力学模型提出轮式机器人轨迹跟踪控制器,使轮式机器人可以在指定的轨迹上进行跟踪.实验结果表明,提出的方法能够使轮式移动机器人的轨迹跟踪误差更小,跟踪结果更精准.     

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.     

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。     

受侧滑和滑移影响的移动机器人自抗扰控制

对存在侧滑和滑移干扰问题的轮式移动机器人轨迹跟踪问题进行研究。首先利用移动机器人系统的运动学模型,通过设计其辅助运动学控制器,使得机器人的辅助速度渐近收敛到期望速度;然后利用反步法思想设计了基于动力学模型的一阶线性自抗扰控制（LADRC）,通过扩张状态观测器（ESO）实时估计和补偿机器人运行过程中的侧滑和滑移干扰,使得机器人的实际速度渐近收敛到辅助速度;最终使得移动机器人的轨迹误差渐近趋近于零。通过仿真及实验验证了所设计方法的有效性。     

基于RBF神经网络的多关节机器人固定时间滑模控制

针对具有典型非线性特性的多关节机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的固定时间滑模控制方法.首先,基于凯恩方法建立包括系统模型不确定性以及外部干扰在内的多关节机器人动力学模型;然后,根据机器人动力学模型设计一种固定时间收敛的滑模控制器, RBF神经网络用来逼近系统模型中的不确定性项,并利用Lyapunov理论证明该系统跟踪误差能在固定时间内收敛;最后,对特定型号的多关节机器人虚拟样机进行仿真分析,结果表明:与基于RBF神经网络的有限时间滑模控制器相比,所提出控制器具有良好的跟踪性能且能保证系统状态在固定时间内收敛.     

基于固定时间扰动观测器的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

针对六自由度小型四旋翼无人机在轨迹跟踪控制过程中,单一控制器构成的控制系统存在外部未知干扰,系统的鲁棒性以及轨迹跟踪精度容易产生较大的波动问题,该文章提出了一种基于固定时间扰动观测器的全闭环控制方案,即针对位置与姿态的双闭环控制;首先利用固定时间理论设计了两个扰动观测器,在固定时间内对扰动做出估计并进行补偿;在此观测器对扰动值的精确估计基础之上,设计了两个具有扰动补偿能力的非线性跟踪控制器;李雅普诺夫稳定性理论证明了所述方法的有效性;仿真实验中,为对比所述控制方法的有效性,同时采用传统单一控制器构成的无人机控制系统进行对比分析;在无人机质量为m=1.44 kg、环境重力加速度为g=9.8 m/s2以及其他模型参数一致的前提下,进行大量的仿真实验验证了所提出的基于固定时间扰动观测器的扰动补偿控制系统,能够保证小型四旋翼无人机六自由度受到复杂外部干扰时准确估计出外部干扰值,并实现无人机进行高精度轨迹跟踪控制,且轨迹跟踪精度与抗扰性能皆优于传统单一控制器构成的无人机控制系统.     

可穿戴五自由度上肢外骨骼机器人固定时间控制

针对可穿戴上肢外骨骼系统在外部干扰及参数不确定条件下的轨迹跟踪问题,提出了一种基于观测器的固定时间控制策略.首先,采用拉格朗日方法对五自由度上肢外骨骼系统的动力学模型进行面向控制处理.其次,考虑模型中存在参数不确定及外部干扰,基于改进超螺旋算法设计了固定时间干扰观测器,实现对系统干扰的实时估计,完成对控制器的在线补偿;在此基础上,设计了非奇异终端滑模固定时间控制律,保证外骨骼关节角度跟踪误差在固定时间内收敛至原点.再次,基于Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性.最后,通过对比和数值仿真结果证明所提出控制策略的有效性.     

基于改进型非线性干扰观测器的爬壁机器人轨迹跟踪

针对爬壁机器人建模不准确及容易受外部扰动的影响造成位置及姿态误差的问题,提出了一种基于改进型非线性干扰观测器的轨迹跟踪控制方案.首先通过反演控制设计了一个运动学控制器为机器人动力学控制提供参考质心速度与角速度.其次应用改进型非线性扰动观测器作为前馈控制对建模误差及外部扰动进行估计,并保证扰动误差以指数形式收敛.最后针对引入干扰观测器的动力学模型设计了滑模控制器.该方案对外界干扰进行了快速补偿,并通过Lyapunov定理证明了其稳定性.仿真结果表明该控制方法对于克服建模误差及外界干扰具有较好的效果.     

Dynamic adaptive trajectory tracking control of nonholonomic mobile robots using multiple models approach

This paper presents an approach for the trajectory tracking control of nonholonomic wheeled mobile robots (WMR) by combining one of the existing adaptive control methods and multiple identification models. The overall system includes two types of controllers in the control scheme. A kinematic controller developed by using kinematic model produces the required linear and angular velocities of the robot for tracking a reference trajectory. These required velocities are used to calculate the torques using an adaptive dynamic controller with multiple models. The proposed method uses the multiple models of the WMR for the identification of the dynamic parameters and performs switching between the given models. The models used in the identification are identical, except for the initial estimates of the parameters. By using an adaptive dynamic controller with multiple models of the WMR, enhancement in transient response is obtained. Stability analysis of the overall system is given, and simulation results are presented to demonstrate the effective performance of the adaptive control by using multiple models approach.     

Adaptive feedback linearizing control of nonholonomic wheeled mobile robots in presence of parametric and nonparametric uncertainties

In this paper, the integrated kinematic and dynamic trajectory tracking control problem of wheeled mobile robots (WMRs) is addressed. An adaptive robust tracking controller for WMRs is proposed to cope with both parametric and nonparametric uncertainties in the robot model. At first, an adaptive nonlinear control law is designed based on input–output feedback linearization technique to get asymptotically exact cancellation of the parametric uncertainty in the WMR parameters. The designed adaptive feedback linearizing controller is modified by two methods to increase the robustness of the controller: (1) a leakage modification is applied to modify the integral action of the adaptation law and (2) the second modification is an adaptive robust controller, which is included to the linear control law in the outer loop of the adaptive feedback linearizing controller. The adaptive robust controller is designed such that it estimates the unknown constants of an upper bounding function of the uncertainty due to friction, disturbances and unmodeled dynamics. Finally, the proposed controller is developed for a type (2, 0) WMR and simulations are carried out to illustrate the robustness and tracking performance of the controller.     

输入受限四旋翼飞行器的模糊自适应动态面轨迹跟踪控制

针对输入受限条件下四旋翼飞行器的轨迹跟踪控制问题,考虑系统存在模型动态不确定和未知外界干扰的情况,提出一种模糊自适应动态面轨迹跟踪控制方法.该方法设计干扰观测器估计位置模型中复合扰动项,利用模糊系统逼近姿态模型中不确定项和外界干扰,并引入双曲正切函数和辅助系统处理输入受限问题,结合反演法和动态面技术设计轨迹跟踪控制器,以降低控制算法的复杂性,最后选取李雅普诺夫函数证明闭环系统所有信号一致最终有界.应用大疆M100飞行器模型进行仿真验证,结果表明所设计的控制器能够有效处理模型动态不确定和未知外界干扰问题,避免飞行器工作过程中因输入饱和导致执行器失效现象,精确地完成轨迹跟踪控制任务.     

基于固定时间扰动观测器的水面无人艇精确编队控制

在水面无人艇(USV)编队控制中,控制效果易受系统初始状态和内外部扰动的影响.为此,研究一类具有复杂干扰下的USV编队控制问题,结合固定时间扰动观测器提出一种领航-跟随编队控制方法.首先,提出一种基于固定时间滑模的跟踪控制(FTSM-TC)策略,在固定时间内保证领航艇快速跟踪期望轨迹;然后,为处理内外部未知干扰设计固定时间扰动观测器(FTDO),从而保证在固定时间内对编队系统中的未建模动态和外部复杂干扰进行精确辨识.所提出的基于FTDO的编队控制(FTDO-FC)策略,使编队控制系统在固定时间内收敛并保持稳定的期望队形,仿真结果表明,所设计控制方法能够有效解决存在复杂未知扰动情况下的USV编队控制问题,且收敛时间与系统初始状态无关.     

基于非线性干扰观测器的下肢外骨骼上楼梯滑模控制

针对下肢外骨骼在轨迹跟踪时对内部参数扰动和外界干扰较为敏感的特性,设计一种基于非线性干扰观测器的下肢外骨骼机器人滑模控制策略。首先建立下肢外骨骼上楼梯的动力学模型,分析其动力学特性;其次设计非线性干扰观测器,对下肢系统的不确定性和外部干扰进行观测;在此基础上,为保证系统轨迹跟踪误差的收敛性和减弱抖振,设计了低通滤波的滑模控制器,根据李雅普诺夫稳定性理论证明了下肢系统的稳定性;最后通过仿真与实验验证,该控制策略能够有效克服多种因素引起的干扰,改善系统的控制性能,提高系统的稳定性。