考虑万向轮扭转角扰动轮式移动机器人轨迹跟踪

为了研究轮式移动机器人运动过程中万向轮扭转的扰动对其轨迹跟踪的影响,提出了一种考虑前端万向轮摩擦扰动及其质心与几何中心不重合的轨迹跟踪控制方法。首先,建立了考虑万向轮扭转角扰动的轮式移动机器人动力学模型;其次,根据位姿误差模型,采用反步法设计虚拟速度控制器收敛系统位姿误差;然后,结合扰动观测器对机器人行进过程中万向轮扭转所带来的摩擦扰动进行估计,构造出一种基于积分滑模思想的力矩控制器以保证速度追踪;最后,利用Lyapunov稳定性理论对系统的稳定性和渐近收敛进行证明。仿真及实验结果表明,将万向轮摩擦所带来的扰动反馈给动力学控制器,可以减轻控制器的负载。与忽略万向轮扰动的控制方法相比,轮式移动机器人的位置误差最大值的均方根值降低了37.37%,提高了运动系统的稳定性。     

轮式移动机器人快速轨迹跟踪

为了克服轮式移动机器人响应能力的有限性、保证轮式移动机器人快速跟踪给定的参考轨迹,本文充分利用预演信息(即提前获取的将来参考信息),设计预演控制策略、调节轮式移动机器人的驱动电压来控制机器人,使其快速跟踪给定的参考轨迹.首先,针对运动学模型设计虚拟控制器以保证轮式移动机器人能够渐近跟踪给定的参考轨迹.其次,建立了虚拟控制器的离散时间线性状态空间模型.再次,基于轮式移动机器人的动力学模型和虚拟控制器的线性模型,将轨迹跟踪控制问题等价转化成一个具有已知输入的线性二次调节问题.最后,基于Riccati方程的解,给出了最优预演控制策略的反馈增益.事实上,本文所提出的为虚拟控制器建立线性状态空间模型的方法适用于任意离散信息,这极大地方便了信息的处理与提前使用;另一方面,由于提前使用了参考信息,本文所提的预演控制策略能够快速地跟踪给定的参考轨迹.仿真实验以类正弦曲线为参考轨迹进行跟踪,结果表明:所提控制策略能使轮式移动机器人的速度与轨迹跟踪误差快速地趋于零,验证了所提预演控制算法的有效性.     

基于视觉的移动机器人轨迹跟踪

借助视觉反馈,研究了质心与几何中心不重合的非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题。利用固定在天花板上的摄像机系统,作者提出了一种基于视觉伺服的运动学跟踪误差模型;基于这个模型,在质心与几何中心和视觉参数未知的情形下,作者设计了自适应轨迹跟踪控制器,并运用李雅普诺夫方法严格证明了闭环系统的稳定性。Matlab仿真证明了控制器的有效性。     

基于幂次趋近律的麦克纳姆轮全向移动机器人轨迹跟踪控制

针对基于一般滑模的麦克纳姆轮全向移动机器人在轨迹跟踪过程中收敛速度慢、耗时长及控制存在抖振等问题,提出一种利用多幂次趋近律实现系统快速收敛的滑模控制.通过控制4个麦克纳姆轮的角速度实现机器人3个自由度的位置变化,完成3输入4输出的控制,根据所建的数学模型,使用多幂次趋近律在系统趋近滑模面的不同阶段进行针对性调节保证收敛速度,用双曲正切函数替换趋近律中的符号函数改善抖振问题,利用Lyapunov理论证明3输入4输出控制系统的稳定性,最后通过仿真验证所提出算法的有效性.     

采用模糊逻辑的移动机器人轨迹跟踪

针对差动轮驱动的移动机器人动力学的高度非线性和运动环境的不确定性,提出了基于模糊逻辑的移动机器人路径跟踪控制方法。该方法通过合理选择模糊控制器的参数和优化规则库,使其输出合适的线速度和角速度,从而控制移动机器人准确地跟踪预规划的路径。提出了两轮差动式移动机器人的动力学模型,使得该模糊控制器对不同几何参数的差动式机器人具有普遍的适应性。在实际场地试验和亚太机器人大赛中验证该方法的有效性。     

基于终端滑模的移动机器人轨迹跟踪控制

分析了具有不确定性非完整约束移动机器人系统的轨迹跟踪问题。在运动学模型分析的基础上,利用非奇异终端滑模技术,提出了一种新的轨迹跟踪控制算法,该算法消除了传统滑模控制带来的奇异问题。基于后退方法的思想设计系统状态变量,将系统分解为低阶子系统处理,简化了控制律的设计。结合Lyapunov方法,证明了在该控制律作用下,对满足一定速度条件的期望轨迹,移动机器人完全能够实现轨迹跟踪。仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

基于速度观测器的移动机器人轨迹跟踪控制

提出了一种无需纵向速度测量的新的移动机器人轨迹跟踪控制方法,可以采用速度观测器替代纵向测量装置来确定移动机器人的运动速度.设计了一种基于速度观测器的轨迹跟踪控制器.控制器设计是以轮式及履带式移动机器人模型及其所采用的驱动电机数学模型为基础,具有两种实用性能：（1）控制器不需要很精确的移动机器人模型参数和驱动电机参数,就可以很好地在一个闭环控制系统中减小跟踪误差;（2）在理论上仅需要通过一个设计参数的设置就能够有效地控制跟踪误差范围.     

轮式移动机器人的滚动LQR轨迹跟踪控制

基于滚动优化思想提出了一种轮式移动机器人的LQR轨迹跟踪控制方法．在每一采样时刻,通过实时地对跟踪误差系统进行线性化得到线性化模型,并利用该模型通过求解LQR问题获得状态反馈控制律．文中给出的不同情况下跟踪‘8’字轨迹的仿真结果验证了该方法的有效性．     

轮式移动机器人轨迹跟踪控制的参数化方法

在轮式移动机器人控制系统状态空间模型的基础上,通过分析两轮独立驱动的移动机器人的动力学方程,给出轮式移动机器人轨迹跟踪控制问题的数学描述;基于线性系统的特征结构配置和模型参考理论提出一种轮式移动机器人轨迹跟踪控制的参数化方法,设计系统的反馈镇定控制器和前馈跟踪控制器.仿真结果表明,提出的控制方案是行之有效的.     

四轮驱动车鲁棒轨迹跟踪控制器设计

建立了四轮驱动车运动学模型、带有不确定性的动力学模型和电机模型;利用反步设计方法设计运动学控制器、动力学控制器和电机控制器,实现了四轮驱动车鲁棒轨迹跟踪控制,且系统闭环渐进稳定。最后,通过仿真试验验证了所设计控制器的有效性。     

Longitudinal and lateral slip control of autonomous wheeled mobile robot for trajectory tracking

This research formulates a path-following control problem subjected to wheel slippage and skid and solves it using a logic-based control scheme for a wheeled mobile robot (WMR). The novelty of the prop...     

双足机器人鲁棒轨迹跟踪控制

根据机器人的动态特性和鲁棒控制理论,利用拉格朗日法建立了Robonova-1机器人的动力学模型。针对机器人系统的跟踪轨迹控制问题,考虑该系统实际存在的不确定性,基于机器人系统中存在的不确定性的上界设计了一个鲁棒控制器。仿真实验结果证明,该鲁棒控制方法对模型的不确定性或外部干扰对机器人系统产生的影响具有一定的抑制作用,对双足机器人的控制是有效的。     

双臂空间机器人的固定时间轨迹跟踪控制

针对双臂空间机器人轨迹跟踪控制问题,考虑系统跟踪误差收敛时间易受初始状态影响,提出与初始状态无关的固定时间非奇异快速终端滑模控制策略. 基于固定时间稳定性理论,设计改进的固定时间非奇异快速终端滑模面. 该滑模面解决了终端滑模控制的奇异问题,使得系统跟踪误差在远离、接近原点时均有较快的收敛速度. 为了削弱滑模控制存在的抖振现象和提高趋近阶段的收敛速度,提出改进的固定时间趋近律,应用李雅普诺夫理论证明闭环系统的固定时间稳定. 以双臂空间机器人为被控对象进行对比仿真,结果表明,所提控制策略具有更高的控制精度、更快的收敛速度和更强的鲁棒性.     

An iterative linear quadratic regulator based trajectory tracking controller for wheeled mobile robot

We present an iterative linear quadratic regulator (ILQR) method for trajectory tracking control of a wheeled mobile robot system.The proposed scheme involves a kinematic model linearization technique,...     

Seam tracking control for mobile welding robot based on vision sensor

To solve the seam tracking problem of mobile welding robot, a new controller based on the dynamics of mobile welding robot was designed using the method of backstepping kinematics into dynamics. A self-turning fuzzy controller and a fuzzy-Gaussian neural network (FGNN) controller were designed to complete coordinately controlling of cross-slider and wheels. The fuzzy-neural control algorithm was described by applying the Gaussian function and back propagation (BP) learning rule was used to tune the membership function in real time by applying the FGNN controller. To make the tracking more quickly and smoothly, the neural network controller based on dynamic model was designed, which utilized self-learning and self-adaptive ability of the neural network to deal with the partial uncertainty and the disturbances of the parameters of the robot dynamic model and real-time compensate the dynamics coupling. The results show that the selected control input torques make the system globally and asymptotically stable based on the Lyapunov function selected out; the accuracy of the proposed controller tracing is within ±0.4 mm and can satisfy the requirements of practical welding project.     

自由漂浮柔性空间机器人轨迹跟踪控制

引起针对自由漂浮柔性空间机器人的轨迹跟踪控制问题,利用拉格朗日和假设模态法建立了动力学模 型,综合考虑其欠驱动、柔性振动等特点,将其简化为一种带有柔性振动扰动完全可控的动力学模型;在此基 础上,考虑载体姿态干扰,提出一种改进自适应非奇异终端滑模控制策略,该方法采用自适应技术实时在线 学习扰动参数,并引入条件积分改进滑模面消除干扰的稳态误差,从而保证所设计的控制律对扰动具有 良好的鲁棒性;最后,基于Lyapunov方法证明了该控制策略能够实现关节期望轨迹的跟踪．仿真结果表明该 控制策略对载体姿态干扰下系统轨迹跟踪控制的有效性和可靠性     

约束非完整移动机器人轨迹跟踪的非线性预测控制

针对存在非完整约束和控制输入约束的轮式移动机器人动力学模型,研究了其全动态误差系统准无限时域非线性模型预测控制策略,通过沿名义轨迹在线线性化获取局部稳定化控制器及不变终端域,以跟踪"8"字形轨迹为例进行了仿真,结果表明,闭环系统在满足控制输入条件下具有良好的跟踪性能。