轮式移动机器人轨迹跟踪控制研究

根据轮式移动机器人具有非完整约束特点,基于其运动学模型对机器人的轨迹跟踪控制问题进行了研究。采用Lyapunov函数直接法的思想设计机器人轨迹跟踪控制算法,并且直观地分析了系统的全局渐进稳定性.最后应用到MATLAB中对圆轨迹、螺旋线轨迹进行跟踪仿真试验,仿真结果表明位姿误差在2 s时刻趋近于零,轨迹跟踪效果良好,系统具有很好的全局渐进稳定性。     

基于反步法和分层滑模控制的轮式移动机器人轨迹跟踪

结合了反步法和分层滑模控制方案提出了一种轮式移动机器人轨迹跟踪控制算法。首先,针对一类轮式移动机器人系统将其分解成两个子系统,分别设计子系统的控制率。针对第一个子系统,利用分反步法通过构造Lyapunov函数设计系统的控制率。针对第二个子系统,将其进一步分解为两个子系统,利用分层滑模技术设计出最终的控制器。基于反步法和分层滑模控制方案设计的系统控制器,不仅可以保证了闭环系统是渐进稳定的且系统的跟踪误差能够收敛到任意小的邻域内。最后通过一个数值模拟结果表明了所提出控制方法的有效性。     

轮式移动机器人的动力学建模及路径跟踪控制

为了实现轮式移动机器人的自动行驶,建立了轮式移动机器人的路径跟踪控制模型。针对轮式移动机器人具有非完整约束的特点,利用Kane方程建立了轮式移动机器人的动力学模型,消除了非完整约束对动力学建模的影响,直接将非完整约束融入到动力学方程中。同时,采用基于航向预览策略的路径跟踪控制算法来控制轮式移动机器人。并运用MATLAB仿真软件分析了动力学模型及控制算法的控制性能,通过仿真验证了轮式移动机器人控制算法的稳定性。     

轮式移动机器人轨迹跟踪控制与仿真

机器人是目前各行各业应用最为广泛的一种智能机械设备,其中轮式移动机器人以其特有的性质被越来越多的应用到我们的日常生活中,所以对轮式移动机器人的控制要求更加多样化,如何设计出对目标轨迹贴合且稳定的方法正在成为研究的热点.本文基于模型预测控制策略针对轮式移动机器人的运行轨迹进行实时跟踪.首先结合本次设计要求并根据轮式移动机...     

非时间参考的移动机器人变滑模控制

提出一种基于非时间参考移动机器人的变滑模控制方法，设计以一定的速度跟踪路径的控制器，买现对一类轨迹的跟踪。由于采用变滑模控制，增强了机器人在不确定环境下的跟踪能力和系统鲁棒性，可以实现机器人在动态环境中的路径跟踪。买验验证了该方法的有效性。     

非完整移动机器人的双自适应神经滑模控制

针对非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种基于Backstepping运动学控制器与双自适应神经滑模鲁棒动力学控制的混合鲁棒控制算法.利用两个带自适应调节算法的径向基神经网络(Radial basis function neural network,RBFNN)分别计算滑模的等效控制部分和调节滑模控制的增益,不但解决了移动机器人的参数与非参数不确定性问题,同时也消除了在滑模控制中的输入抖振现象.设计过程采用Lyapunov方法,保证了控制系统的稳定与收敛.仿真结果表明了该方法的有效性,且在多种不确定性存在的情况下,该方法能较好地消除非完整机器人的跟踪误差.     

轮式移动机器人路径跟踪控制方法研究

针对轮式移动机器人的路径跟踪问题,提出了一种基于动态预瞄的移动机器人路径跟踪控制方法.根据差速轮式移动机器人运动学模型和实时位置信息,建立路径跟踪偏差模型,并采用构建虚拟运动路径的方式设计移动机器人路径跟踪控制方法,结合路径跟踪偏差模型,实时调整移动机器人的运动状态,不断缩小运动过程中的偏差,最终实现路径跟踪.实验结果...     

纵向打滑状态下轮式移动机器人轨迹跟踪控制

针对轮式移动机器人纵向打滑状态下滑动参数未知的轨迹跟踪控制问题,提出了一种轨迹跟踪控制方法。建立了纵向打滑状态下移动机器人的运动学模型,用滑动 参数表示左右轮的打滑程度;设计合适的滑模观测器对未知的滑动参数进行估计,并通过低通滤波器减少抖振对估计结果产生的影响;基于Lyapunov直接法设计轨迹跟踪控制律,并提出了一种根据控制系统的极点分布确定控制参数的方法。仿真结果验证了所提方法的准确性和有效性。     

轮式移动机器人轨迹跟踪的预测控制

自动导航小车 (AGV)是一种移载用轮式移动机器人 (WMR) ,主要用于现代化的无人生产车间中实现物料的搬运。为完成搬运任务 ,其控制系统必须具备定位、路径规划和导航等功能。考虑到其工作任务的特殊性 ,作者设计了一种运动控制系统———组合导航预测控制系统。理论分析和仿真结果均表明 ,该控制系统是有效可靠的。     

基于自适应滑模控制的四轮全向移动机器人轨迹跟踪方法研究

针对四轮全向移动机器人动力学模型参数的不确定性以及外部扰动的影响,为提高其轨迹跟踪控制性能,提出了一种基于自适应滑模的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制方法。首先,基于驱动电机参数建立了机器人的动力学模型,在此基础上设计了一种自适应滑模轨迹跟踪控制器;其次,通过低通滤波器滤除轨迹跟踪控制器输出端的高频信号,同时为实现机器人动力学参数的在线估计,提出了一种参数自适应控制算法并利用RBF神经网络实时调整轨迹跟踪控制器的切换增益,以减小系统的抖振;最后,为验证所述方法的有效性,采用MATLAB进行了仿真实验。仿真结果表明,基于自适应滑模控制的四轮全向移动机器人轨迹跟踪方法可以较好地降低参数变化、外部扰动对系统的影响,能够减小系统的抖振,具有较好的抗干扰能力。     

轮式移动机器人轨迹跟踪的最优控制

深入分析了轮式移动机器人的运动状态,建立了WMR路径偏差系统的非线性数学模型。应用小偏差线性化理论,将该多输入多输出非线性系统简化成一个单输入单输出线性系统。然后基于线性二次型调节器理论进行了系统最优控制器的设计,并针对该理论中加权矩阵Q与R难以确定的问题,从控制效果出发,采用自适应遗传算法对其进行了优化。实现了移动机器人对预定轨迹的满意鲁棒跟踪,同时满足了实时性要求。实验结果证明了该方法的正确性与实用性。     

事件触发的自适应移动机器人轨迹跟踪控制

针对纵向滑转对移动机器人轨迹跟踪控制的影响,提出了一种基于事件触发的自适应轨迹跟踪控制方法。引入自适应估计策略,通过两个滑转参数自适应估计驱动轮的纵向滑转情况,克服纵向滑转带来的运动扰动。同时结合事件触发思想,设计触发函数,降低通信频次,节约计算资源。最后,利用Lyapunov稳定性理论对系统的稳定性进行证明。仿真及实验结果表明,在纵向滑转使得位置误差最大值的均方根提升56.85%的情况下,控制系统仍能在短时间内迅速收敛,提高了运动系统的稳定性。     

轮式移动机器人的反步轨迹跟踪控制

在建立轮式移动机器人运动学和动力学模型的基础上,结合反步设计法,将动力学问题反步为运动学问题,设计了具有全局渐近稳定的轨迹跟踪控制律。该控制律由机器人的两驱动电机的力矩组成,简洁且易于实现。利用Lyapunov函数对控制系统进行了稳定性分析,仿真结果验证了所设计控制器的有效性和精确性。     

非时间参考的类车机器人定点跟踪控制

针对移动机器人控制研究中的小车速度与加速度饱和限制现象,提出了非时间参考的定点跟踪控制方法。选择随时间单调递增的非时间变量为转向控制律变量,摆脱了移动机器人速度与加速度对控制律的时域限制。在Simulink中建立控制逻辑并进行了单目标点与多目标点连续跟踪仿真。单目标点跟踪仿真结果表明,对于任意初始状态机器人,提出的定点跟踪控制方法均能使小车到达目标状态。多目标点连续跟踪结果表明,可将定点跟踪控制策略应用于类车机器人的路径跟踪控制。     

轮式移动机器人路径跟踪的模糊自整定PID控制

本文建立了二自由度轮式移动机器人路径跟踪的动力学模型,并设计了自整定模糊PID控制器,利用模糊推理的方法,对PID控制器的参数进行自动整定。仿真实验用常规增量式PID控制和自整定模糊PID控制算法结合进行航向跟踪,结果表明该算法与常规PID算法相比,系统误差减少了20%左右,响应时间减小到原来的0.4,有效地改善了控制器的动态性能,同时表现出了较好的自适应能力,路径跟踪仿真结果表明,轮式移动机器人能够迅速向目标路径靠拢,并能平稳地践踏规划路径。     

Adaptive Trajectory Tracking Control for a Nonholonomic Mobile Robot

As one of the core issues of the mobile robot motion control, trajectory tracking has received extensive attention. At present, the solution of the problem only takes kinematic or dynamic model into account separately, so that the presented strategy is difficult to realize satisfactory tracking quality in practical application. Considering the unknown parameters of two models, this paper presents an adaptive controller for solving the trajectory tracking problem of a mobile robot. Firstly, an adaptive kinem...     

自主导航小车(AGV)轨迹跟踪的模糊预测控制

针对非完整约束的轮式移动机器人WMR轨迹跟踪问题,以差速驱动式轮式移动机器人XAUT.AGV100为研究对象,对WMR的运动控制问题作了进一步的研究。本文在分析现有移动机器人运动控制方法的基础上,充分利用模糊控制和预测控制的优点,将模糊控制的思想引入到预测控制中,设计了模糊预测控制算法,并采用此方法控制自主导航小车AGV以提高其轨迹跟踪的快速性和运动的平稳性。理论仿真分析和实验研究均证明,采用所设计的模糊预测方法控制AGV,可有效提高AGV轨迹跟踪的快速性和运动平衡性。     

Target Tracking Algorithm Using Finite-time Convergence Smooth Second-order Sliding Mode Controller for Mobile Robots

Target tracking control for wheeled mobile robot (WMR) need resolve the problems of kinematics model and tracking algorithm.High-order sliding mode control is a valid method used in the nonlinear tracking control system,which can eliminate the chattering of sliding mode control.Currently there lacks the research of robustness and uncertain factors for high-order sliding mode control.To address the fast convergence and robustness problems of tracking target,the tracking mathematical model of WMR and the target is derived.Based on the finite-time convergence theory and second order sliding mode method,a nonlinear tracking algorithm is designed which guarantees that WMR can catch the target in finite time.At the same time an observer is applied to substitute the uncertain acceleration of the target,then a smooth nonlinear tracking algorithm is proposed.Based on Lyapunov stability theory and finite-time convergence,a finite time convergent smooth second order sliding mode controller and a target tracking algorithm are designed by using second order sliding mode method.The simulation results verified that WMR can catch up the target quickly and reduce the control discontinuity of the velocity of WMR.     

混合输入机构的模糊自适应变结构控制

针对混合输入机构中常速电机可不可控的特点,提出了基于常速电机位置跟踪的控制策略来对伺服电机进行控制,对常速电机的速度波动进行补偿,并给出了控制框图。因为系统的精确动力学模型难以获得,故考虑系统参数的不确定、外部扰动和非线性摩擦,设计了模糊自适应滑模变结构控制器以实现混合输入机构的轨迹跟踪。应用模糊自适应推理逼近系统的不确定之和,从而得到连续的控制增益,消除了变结构控制的抖振。