基于变增益模糊PID控制的移动机器人轨迹跟踪

该文对轮式移动机器人提出了一种基于变增益的模糊PID轨迹跟踪控制方法。首先将常规PID分为PI和PD的组合,再把PID的输出转化为误差和误差变化率之和,然后设计增益随误差变化的自适应调节律,使得移动机器人跟踪期望的运动轨迹。最后通过实验验证了所提方法的有效性。     

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.     

非完整轮试移动机器人的轨迹跟踪滑模控制

由于轮式移动机器人的非完整性质和运动受限性质,它的轨迹跟踪已经成为一类具有挑战性的控制问题.针对一个可以在医院环境中执行护理任务的室内移动机器人-护士助手机器人,提出一种轮式移动机器人的轨迹跟踪滑模控制方法.由移动机器人在极坐标系中的运动学方程出发设计一个滑模控制器,进而提出了一种新的滑模控制方法,解决了在极坐标系中关于运动学的跟踪问题.分析了此方法的稳定性和执行性能,并且通过仿真证明这个控制方法的实际应用的有效性.     

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.     

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.     

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。     

基于Haar小波分解的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

利用Haar小波在满足机器人动力学约束的前提下 ,对期望轨迹进行曲线分解 ,得到所需的一系列参考点 ,并由这些参考点构造出虚拟小车的运动轨迹 .基于控制Lyapunov函数设计了速度跟踪控制律 ,驱动机器人跟随虚拟小车实现对期望轨迹的跟踪 .该方法的突出特点是可实现对任意复杂轨迹的跟踪控制 ,且不存在速度跳跃点 .仿真实验结果表明它的有效性 .     

轮式移动机器人的位置量测输出反馈轨迹跟踪控制

针对机器人的姿态角难以精确测量的困难,本文研究基于位置测量的轮式移动机器人的轨迹跟踪问题.首先提出一种利用机器人的位置信息估计其姿态角的降维状态观测器,当机器人的线速度严格大于零时,可保证姿态角观测误差的指数收敛.然后给出一种新的状态反馈轨迹跟踪控制律,当参考轨迹满足一定的激励条件时,可以保证机器人的线速度严格大于零且跟踪误差全局渐近收敛.进一步结合姿态角观测器和状态反馈控制律,得到一种输出反馈轨迹跟踪控制算法.理论分析表明,当参考轨迹满足一定的激励条件时,所提出的输出反馈控制算法可以保证跟踪误差的全局渐近收敛.最后对所提出的姿态角观测器、状态反馈和输出反馈轨迹跟踪控制算法进行了仿真验证,证实了算法的有效性,并且当存在位置测量误差时,所提出的输出反馈轨迹跟踪控制算法仍可以保证机器人对参考轨迹的实际跟踪.     

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。     

Adaptive Trajectory Tracking Control for Nonholonomic Wheeled Mobile Robots:A Barrier Function Sliding Mode Approach

The trajectory tracking control performance of nonholonomic wheeled mobile robots(NWMRs) is subject to nonholonomic constraints, system uncertainties, and external disturbances. This paper proposes a barrier function-based adaptive sliding mode control(BFASMC) method to provide high-precision, fast-response performance and robustness for NWMRs.Compared with the conventional adaptive sliding mode control,the proposed control strategy can guarantee that the sliding mode variables converge to a pre...     

轮式机器人轨迹跟踪控制系统的设计

针对轮式机器人轨迹跟踪控制系统误差收敛速率低、精度和实时性差的问题,采用反演控制算法并结合李雅普诺夫稳定性分析方法对轮式机器人的轨迹跟踪系统进行了优化设计;建立了轮式机器人轨迹跟踪控制系统的运动学模型,并对该模型进行位置偏差分析;在反演控制算法中引入了分部虚拟控制量,并分析和设计了其他间接受控量,提高了算法运行的效率;采用李雅普诺夫收敛定理对系统的收敛性进行分析,根据分析的结果提出了算法更加简单的控制律;利用Matlab软件的Simulink库对设计的轨迹跟踪控制系统试验研究;结果表明,与基于李雅普诺夫直接法或者迭代学习算法设计的轮式机器人轨迹跟踪控制系统相比较,设计的控制系统具有跟踪精度高、收敛速度快、实时性好的优点。     

Minimum-Energy Translational Trajectory Generation for Differential-Driven Wheeled Mobile Robots

Mobile robots can be used in many applications, such as exploration, search and rescue, reconnaissance, security, and cleaning. Mobile robots usually carry batteries as their energy source and their operational time is restricted by the finite energy available from the batteries. Therefore, energy constraints are critical to the service time of mobile robots. This paper investigates the minimum-energy control problem for translational trajectory generation, which minimizes the energy drawn from the batteries. Optimal control theory is used to find the optimal velocity trajectory in analytic form. To demonstrate energy efficiency obtainable, we performed simulations of minimum-energy velocity control and compared the results with loss-minimization control and energy-optimal trapezoidal velocity profiles. Simulation results showed that significant energy savings can be achieved, of up to 9% compared with loss-minimization control and up to 10% compared with energy-optimal trapezoidal velocity profile. We also performed an actual robot experiment using Pioneer 3-AT platform to show the validity of the proposed minimum-energy velocity control. The experimental results revealed that the proposed minimum-energy velocity control can save the battery energy up to 10% compared with loss-minimization control. Categories (3): Robot control, (5): RobotMotion Planning     

基于线性二次型算法的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

文章在控制输入饱和约束条件下,以非完整移动机器人的运动学模型为对象,研究了移动机器人的轨迹跟踪问题.首先在参考轨迹处对运动学模型进行线性化得到移动机器人线性时变系统,证明了其能观性和能控性,在此基础上设计了饱和约束条件的分段线性二次型控制器(Piecewise Linear QuadraticRegulator,PLQR),并基于Lyapunov方法证明了其稳定性.在MATLAB软件平台下的仿真和实验结果表明,基于PLQR的轮式移动机器人对不同初始位姿及不同的参考轨迹都有较好的跟踪效果,且能够避免控制律跳变现象,满足饱和约束条件.     

移动小车的轨迹跟踪控制

对由运动学模型描述的二自由度移动小车的跟踪问题进行研究。利用终端滑动模态技术设计控制律,使得移动小车能在有限时间内完全跟踪转动速度不为零的期望轨迹。仿真结果表明了该方法的有效性。     

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。     

From Nonlinear to Fuzzy Approaches in Trajectory Tracking Control of Wheeled Mobile Robots

In this paper, two knowledge based controllers are proposed to overcome the difficulties of a computed torque nonlinear controller (NC) in perfect trajectory tracking of nonholonomic wheeled mobile robots (WMRs). First, the effects of different dynamic models developed in angular and Cartesian coordinate systems are fully examined on the persistent excitation condition and consequently on the trajectory tracking performance of WMRs. Using the dynamic model coordinated in the Cartesian frame as the base of the NC results in perfect compensation of large position off‐tracks and unbiased estimation of the plant's unknown parameters. However, using the WMR's dynamic model with rotation angles of driving wheels as the base of nonlinear and fuzzy controllers leads to accurate orientation tracking. Through replacing the proportional and differential terms of the NC by fuzzy functions, a fuzzy nonlinear controller (FNC) is generated. Due to the complicated dynamics of the WMR in which the center of mass does not coincide with the center of rotation, the expert knowledge of fuzzy controllers is extracted considering the rotation angles and rates of driving wheels as input variables. Fuzzy tuning of the NC results in a superior tracking performance against measurement noises, though the control torques are decreased and smoothed significantly. Second, a complete fuzzy controller (FC) is generated to make perfect tracking of the WMR's position and orientation. The local stability analysis of fuzzy controllers is examined considering the corresponding analytical structures as nonlinear controllers. The superior performances of the proposed fuzzy controllers compared to those of the NCs are evaluated through simulations.