具有参数不确定性的轮式移动机器人自适应backstepping控制

针对参数不确定的轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,设计自适应跟踪控制器.基于移动机器人的动力学模型,采用backstepping积分方法,通过逐步递推选择适当的Lyapunov函数,设计基于状态反馈的自适应控制器,并进行了相应的稳定性分析.与传统PID控制进行仿真对比,结果表明提出的自适应控制策略能较好地补偿系统参数摄动的影响,提高了移动机器人的轨迹跟踪性能和鲁棒性.     

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...     

非完整约束移动机器人的轨迹跟踪控制

针对非完整约束移动机器人运动学与动力学模型,根据轨迹跟踪控制目标的需要,设计了一种简单的控制器,该控制器结合了运动学控制器设和动力学控制器两部分;针对运动学模型,采用自适应算法对其未知参数进行估计,针对系统动力学模型,采用单层神经网络算法克服未知扰动对系统稳定性的影响,使速度误差尽可能地缩小;在Lyapunov稳定性理论的基础上证明了系统的收敛性和稳定性,该控制算法简单有效,易于实现;仿真结果表明:该控制策略可以实现对移动机器人期望轨迹的稳定跟踪,验证了算法的有效性。     

基于模型预测控制的移动机器人轨迹跟踪

通过分析与建立全向移动机器人运动学与动力学模型,研究了移动机器人轨迹跟踪问题。在误差模型的线性化描述的基础上使用模型预测控制方法,在满足控制约束的条件下,将样周期内最小化目标函数的优化问题转换为二次规划问题的求解,有效减低了计算量。结果表明该方法对移动机器人的轨迹跟踪控制是有效可行的。     

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。     

基于动态参数的移动机器人轨迹跟踪控制

针对移动机器人轨迹跟踪控制问题,建立了机器人运动学模型,设计了基于Lyapunov稳定理论的轨迹跟踪控制器,该控制器的性能取决于其参数的取值.采用人工神经网络来动态地调解参数的大小,使控制器获得最优的性能.粒子群优化算法具有收敛速度快,需要调节的参数少等优点,但优化过程中容易发生早熟收敛,使优化陷入局部极小值.通过引入模拟退火算法、交叉算子和变异算子,设计了一种改进的粒子群优化算法,对人工神经网络的参数进行优化计算.最后,仿真计算结果表明了该方法的有效性.     

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。     

不确定性机器人的自适应跟踪控制

提出了一种自适应控制策略 ,用于不确定性机器人的轨迹跟踪 ,该控制器结构简单 ,且无需计算回归矩阵 ,通过对二自由度的机器人的仿真 ,证明该方法能使跟踪误差快速趋近于零     

非完整移动机器人的轨迹跟踪控制

讨论基于运动学模型的非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题。在一定的假设条件下实现了全局指数跟踪，该假设允许参考模型角速度和平移速度均趋于零，并将该方法推广到 动力学模型。仿真例子证明了该方法的有效性。     

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。     

A system decomposition method for region tracking control of a non-holonomic mobile robot with dynamic parameter uncertainties

The tracking control problem of non-holonomic mobile robot systems has been extensively investigated in the past decades, however, most of the existing control strategies were developed specifically for the fixed-point tracking. This technical note focuses on the region tracking control for a non-holonomic mobile robot system with parameter uncertainties in the robot dynamics. With the system decomposition and adaptive control method, some restrictions imposed on the angular and linear velocities of the non-holonomic mobile robot in recent literature are removed, enabling to track dynamic trajectories with any values of the angular and line velocities. The proposed adaptive control scheme can simultaneously solve both the regulation and region tracking problems of a non-holonomic mobile robot with one passive wheel and two actuated wheels. By utilizing the designed control laws, the mobile robot system is able to globally reach inside a moving region specified by potential functions whose path can be a circular curve, a straight line, or sinusoidal curve, by using a single adaptive controller. Since the dynamic region can be specified arbitrarily small, the fixed-point tracking can be regarded as a special case of region tracking studied in this paper. Compared with the traditional fixed-point tracking, region tracking has more flexibility and better robustness. Numerical results are presented to show the effectiveness of the designed strategy.     

Robust adaptive control of nonholonomic mobile robot with parameter and nonparameter uncertainties

This paper considers the tracking-control problem of a nonholonomic wheeled mobile robot with both parameter and nonparameter uncertainties. A robust adaptive controller is proposed with the aid of the adaptive backstepping technique and the learning ability of neural networks. The proposed controller guarantees that the tracking error converges to a small hall containing the origin. The hall's radius can be adjusted by control parameters. The proposed controller is successfully implemented in our simulator.     

基于“非伪”理论的非完整移动机器人轨迹跟踪控制

"非伪"控制是一种基于数据驱动的无模型控制方法,它根据输入-输出数据进行在线学习,计算与当前系统状态相匹配的控制量并作用于系统,以获得系统所要求的动静态品质,并以此检验系统是否满足该性能指标.基于"非伪"控制理论,研究了移动机器人的轨迹跟踪控制问题.根据非完整移动机器人的动态方程,采用"非伪"控制,直接作用于移动机器人的控制输入,使移动机器人能快速、准确地跟踪期望轨迹.     

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。     

轮子打滑状态下全向移动机器人轨迹跟踪控制

针对全向移动机器人轨迹跟踪控制中存在未知轮子打滑干扰问题,设计自抗扰反步控制器.首先,建立存在轮子打滑扰动的全向移动机器人的运动学模型;然后,融合自抗扰控制技术与反步控制技术,设计基于全向移动机器人运动学模型的轨迹跟踪控制器,该控制器分别从纵向控制、横向控制及姿态控制上对打滑干扰进行实时估计与补偿;最后,利用Lyapunov定理分析闭环系统的稳定性并通过仿真实验验证了所提出控制算法的有效性和鲁棒性.     

极坐标下基于迭代学习的移动机器人轨迹跟踪控制

为提高自主移动机器人对一类特殊轨迹的重复跟踪能力,在极坐标下建立了3轮全向移动机器人的运动学模型,结合离散时域下对轨迹跟踪问题的描述方法,采用开闭环P型迭代学习控制算法,并在给定条件下证明了其收敛性,随着迭代次数的增加,该算法能够有效改善动态不确定环境中系统的稳定性与收敛的快速性。通过将仿真结果作用于实际动态系统的初始控制输入,从而在实际环境下能以较少的迭代过程来获取控制律。实验结果表明,在仿真环境下机器人可以较好地跟踪玫瑰曲线,在实际机器人测试中,机器人能够较好地跟踪期望轨迹,从而证实了该方法对提高自主移动机器人轨迹跟踪能力的可行性与有效性。     

轨迹跟踪级联机器人编队控制方法

提出一种轨迹跟踪级联机器人编队控制方法. 该方法有效结合距离-角度(??-??) 控制和距离-距离(??-??) 控制方案, 并利用无迹卡尔曼滤波算法对Leader-Follower 级联机器人系统的状态进行估计; 根据状态估计结果设计输入-输出动态反馈控制规律, 使得跟随机器人(Follower) 准确跟踪领航机器人(Leader), 确保编队的稳定性和较快的收敛性, 并达到理想的编队控制效果. 仿真实验验证了所提出方法的可行性.

     

Passivity-based tracking control of an omnidirectional mobile robot using only one geometrical parameter

This paper presents an output feedback tracking control scheme for a three-wheeled omnidirectional mobile robot, based on passivity property and a modified generalized proportional integral (GPI) observer. The proposed control approach is attractive from an implementation point of view, since only one robot geometrical parameter (i.e., contact radius) is required. Firstly, a nominal dynamic model is given and the passivity property is analyzed. Then the controller is designed based on passivity property and a modified GPI observer. The controller design objective is to preserve the passivity property of the robot system in the closed-loop system, which is conceptually different from the traditional model-based control methodology. Particularly, the designed control system takes full advantage of the robot natural damping. Therefore, only considerably small or non differential feedback is needed. In addition, theoretical analysis is given to show the closed-loop stability behavior. Finally, experiments are conducted to validate the effectiveness of the proposed control system design in both tracking and robustness performance.