基于积分模型预测控制的全向移动机器人轨迹跟踪研究

为了减小全向移动机器人在运行中所产生的稳态误差,提出了一种具有积分作用的模型预测控制方法,即积分模型预测控制(IMPC)。积分模型预测控制不仅能够保留模型预测控制中预测和优化的功能,并且可以抑制系统稳态误差,从而使控制器具有更好的鲁棒性和跟踪能力。为了验证积分模型预测控制的先进性,将积分模型预测控制器与传统模型预测控制器进行性能对比,采用四差速全向移动机器人作为模拟实验模型,测试了2种控制器在3种不同路径下的轨迹跟踪性能。测试结果证明,积分模型预测控制器比传统模型预测控制器拥有更好的跟踪性能,验证了所提出方法的有效性和先进性。     

基于再生核理论实现对智能机器人的轨迹跟踪控制

基于再生核理论给出了对轮动式移动机器人轨迹跟踪控制问题的一种新的解决方法。该方法不同于人们通常采用的传统类型方法,它是对有限时间内的期望轨迹进行采样,基于动力学模型方程,利用再生核方法,数值求解控制参数,从而对机器人进行控制操作,实现转动速度、前进速度均不为零的期望轨迹跟踪。该方法具有操作简单、计算量小、精度高、实现跟踪的期望轨迹可为任意的非线性曲线等诸多优点。在数值实验里,取得了理想的效果。     

基于自适应神经网络的机械臂滑模轨迹跟踪控制

针对动态建模误差和不确定性扰动对机械臂末端高精度轨迹跟踪控制的不利影响,提出了一种新型的基于自适应神经网络的机械臂滑模控制策略。该控制策略可分为三部分：自适应神经网络补偿项、切换控制项和等效控制项。自适应神经网络的引入,避免了建模误差和外界未知扰动对机械臂系统的影响,提高了轨迹跟踪精度;切换控制项可使机械臂系统性能在迅速趋近滑模面的同时以很小的速率趋近平衡点,既能保证系统稳定,又能避免系统过于抖振;等效控制项用于对机械臂动力学模型的重力项和哥氏力项进行补偿,实现对模型的线性化处理,保证了系统的控制精度。最后,通过构造Lyapunov函数验证了所设计控制系统的稳定性,并在MATLAB/Simulink环境下和机器人系统工具箱中开展仿真实验和对比实验。结果表明,所提出的控制算法能够在保持机械臂稳定性的同时实现高精度的轨迹跟踪,验证了该控制算法的有效性和优越性。自适应神经网络滑模控制算法可为提高机械臂末端轨迹跟踪精度提供一种解决方案。     

基于改进趋近律滑模控制的钢结构柔性探伤机器人轨迹跟踪

为解决钢结构柔性探伤机器人在轨迹跟踪中存在控制模型复杂、跟踪速度慢和跟踪精度不高的问题,提出一种基于改进趋近律的滑模控制方法。将柔性机器人前后车体作为单独的移动机器人进行运动学分析,通过欧拉-伯努利梁方程求解前后车体与连接钢带之间的运动约束,得出柔性机器人整体运动学模型。在此基础上,通过反演方法设计一种基于改进趋近律的滑模控制器,加快跟踪误差的收敛速度并降低控制系统抖振。基于改进趋近律滑模控制对柔性机器人小车轨迹跟踪进行仿真实验,结果表明,改进趋近律滑模控制方法可以使柔性机器人快速跟踪期望轨迹进行运动,并且具有较好的跟踪精度和稳定性。     

基于Matlab的轮式移动机器人仿真

根据移动机器人运动学模型和运动控制系统方框图,针对各环节给出了移动机器人轨迹跟踪问题仿真算法,并通过仿真实例给出该仿真算法的有效性。     

大射电望远镜馈源指向系统轨迹跟踪免疫PID控制

新一代大射电望远镜（LT）馈源指向跟踪系统具有变结构、非线性、慢时变、大滞后、强耦合、多输入多输出的特点,根据生物免疫系统反馈机理,在分析了常规PID控制和模糊控制算法的基础上,提出了用模糊控制器自动调整免疫系统反馈规律的免疫PID控制器来实现馈源轨迹跟踪的策略。对LT馈源指向跟踪系统的数值仿真实验结果表明,当存在外界随机扰动时该控制算法不仅能满足对馈源轨迹跟踪精度的要求,而且控制系统具有较强的鲁棒性。     

伸缩因子优化机械臂轨迹跟踪控制的误差分析

提出了一种通过伸缩因子在线调节论域来优化机械臂轨迹跟踪控制的变论域模糊控制方法。首先设计了一种与关节角度偏差和偏差变化率动态加权相关的比例-指数混合型伸缩因子;然后,运用时间最优轨迹规划算法获取机械臂笛卡尔空间的期望关节轨迹;最后,基于所设计的变论域模糊控制器实现了一种三关节机械臂轨迹跟踪控制仿真,并分析了轨迹跟踪误差。仿真结果表明: 所设计的基于比例-指数混合型伸缩因子的变论域模糊控制器应用于机械臂轨迹跟踪的控制效果良好,具有响应速度快、无超调、稳态误差小的优点。     

四旋翼飞行器事件触发轨迹跟踪控制

针对具有模型非线性和外界扰动的四旋翼飞行器,设计了基于事件触发的自适应模糊跟踪控制算法。首先将四旋翼飞行器系统分解为位置子系统和姿态子系统,并利用模糊逻辑系统在线辨识模型非线性和外界干扰。然后,基于反步递推技术设计自适应模糊控制律,同时构建自适应事件触发机制,非周期更新控制律和模糊参数自适应律。基于Lyapunov稳定性理论,以脉冲动力系统为工具,证明了闭环系统所有信号最终一致有界,而且跟踪误差能够收敛于零点的邻域内。此外,证明了所提控制算法可以彻底避免Zeno现象出现。最后,仿真结果验证了所提控制方案在保证四旋翼飞行器实现轨迹跟踪控制同时,可以有效减少控制器更新频率,提高系统资源利用率。     

向量场方法无人直升机轨迹跟踪控制

为实现无人直升机自主跟踪预定轨迹,根据无人直升机的位置和航向信息,提出一种基于向量场的无人直升机轨迹跟踪制导方法。该方法依据地面轨迹航向误差和侧偏距误差渐进为零设计制导律,可用于直线和圆弧轨迹的跟踪。仿真结果表明该方法能使无人直升机成功跟踪预定轨迹,且具有良好的跟踪性能。     

欠驱动搬运机器人轨迹跟踪控制

目的为了解决欠驱动搬运机器人的中心和质心不重合的轨迹跟踪问题。方法建立非完整性约束的欠驱动机器人的运动学和动力学的模型,基于反步法控制策略生成新的虚拟反馈量,设计跟踪控制器,同时,利用自适应技术对具有不确定跟踪控制器的参数进行校正,通过Lyapunov理论验证控制器的稳定性。结果仿真实验结果表明,欠驱动搬运机器人的实际轨迹可以快速地跟踪期望轨迹,验证了基于反步法设计的跟踪控制器的可行性和有效性。结论设计的控制器能够使搬运移动机器人达到良好的轨迹跟踪效果,并且保证了控制器的自适应性。     

基于模糊控制的无人水面艇航迹跟踪控制

针对无人水面艇航迹跟踪控制问题,提出新的航迹控制框架,使用模糊控制和PID控制设计控制器。首先,航迹跟踪控制以分离式方案为基础,添加速度控制器完善控制结构;其次,分离式方案使用航迹PID控制-航向模糊控制-舵角PID控制的混合控制方式,速度环节使用PID控制器;最后,进行仿真验证,比较在有、无干扰的环境下的控制效果。仿真结果显示:新的航迹控制方案能够快速、准确的达到控制要求,具有良好的鲁棒性。     

二阶系统非一致目标跟踪混合自适应迭代学习控制

针对一类含有时变和时不变参数的二阶非线性系统,利用Backstepping方法,提出了一种新的自适应迭代学习控制方法,该方法由微分-差分型自适应律和学习控制律组成,保证对非一致目标的跟踪误差的平方在一个有限区间上的积分收敛于零,克服了传统的迭代学习控制对目标轨线的限制,可以跟踪非一致目标轨线。通过构造复合能量函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件。仿真结果说明了该方法的可行性和有效性。     

基于车辆动力学的轨迹跟踪器设计

轨迹跟踪是移动机器人导航中的核心问题之一。针对非完整运动约束车辆,利用反馈线性化方法设计了轨迹跟踪器,仿真研究了跟踪算法的鲁棒性。最后,介绍了工程实现中参数观测器设计等相关问题。     

运动学约束情况下的移动机器人导航控制研究

对未知环境下的移动机器人导航与避障进行了研究。在导航的过程中考虑了移动机器人的非完整运动学约束。机器人采用三个距离传感器从三个方向实时探测环境中的障碍,其运动方向根据目标位置和传感器的探测数据进行实时规划。在本文设计的一种新的导航控制作用下,机器人在满足运动学约束的情况下可以实时跟踪奔向目标行为和避悼行为规划的路径,以接近最优的轨迹避开环境中的障碍并到达目标。仿真结果表明了该方法的有效性。     

一种基于改进LCS的多移动机器人学习算法

移动机器人采用学习分类器系统进行学习的主要问题在于学习过程较长。为了解决该问题，本文提出一种改进的学习分类器系统。该系统引入了一个规则构造器和合并、广播两个操作。规则构造器在学习分类器系统进行新的尝试时产生新的规则，合并操作对已有规则进行归纳，广播操作则使所有的机器人可以共享各自当前的最优规则。仿真结果表明这些措施有效地提高了学习分类器系统的收敛速度。     

受限柔性机器人的模型降阶及变结构力／位置控制

研究了具有柔性前臂的两连杆柔性机器人的混合力／位置控制问题。首先，利用奇异值分解法对所给出的受限柔性机器人模型进行分解，再利用伪逆的概念引入一个新的降阶坐标使各子系统降价，并分别对各子系统进行力控制器和位置控制器的设计。为了获得对拟静态假设的鲁棒补偿，对位置控制器采用变结构控制并进行了理论论明。最后，通过仿真进一步验证了本方案高精度性和强鲁棒性。     

非线性系统的高增益滑模输出跟踪

基于非线性系统线性化后得到外部动态与内模动态，设计一种线性化观测器，使得当摄动参数在有限范围内任意取值时，观测器误差渐近为零。并且利用在有限时间到达平衡点的连续滑动模态，设计一种连续形式的高增益滑模控制器，使得实际输出与参考输出的差渐近收敛到零。稳定性分析和仿真试验表明, 该控制系统具有较强的鲁棒性和快速收敛性。     

多边法位姿测量系统中跟踪方式对测量精度的影响研究

为了精确测量大尺寸位姿,建立了一种由7台激光跟踪干涉仪组成的大尺寸位姿测量装置。根据测量各反射镜的激光跟踪干涉仪数量的不同,采用322和331两种跟踪方式对位姿测量精度的影响进行仿真实验,从而发现被测点位置与基站构成平面的距离相关,由坐标解算公式推导被测点坐标值与测量基站之间的相对位置与测量误差间的误差模型,通过分析x、y、z 方向上误差对距离变化的敏感程度,发现z方向距离变化引起的误差最为敏感。当被测点与测量基站的距离由1300.8mm减小到0mm时,测量误差由2.2μm增大到2626.1μm。实际姿态测量结果表明:当采用一种跟踪方式时可以避免被测点与测站点平面过近,有利于提高系统测量精度,所提出的误差模型可为多边法位姿测量系统的优化布局提供一种量化的理论分析方法。