基于终端约束MPC的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

针对轮式移动机器人具有非线性特性和时域约束从而导致跟踪精度较低的问题,提出了一种终端约束MPC(model predictive control)的控制方案。首先,将轮式移动机器人的状态误差方程作为预测模型;其次,在成本函数中加入终端约束,设计了合适的终端域和终端惩罚矩阵,迫使系统在有限时域内跟踪上期望轨迹;然后,利用Lyapunov稳定性框架,建立终端约束MPC控制方案在系统中可行性和稳定性的充分条件;最后,通过在圆形及双移线两种工况下与传统模型预测控制进行对比实验,验证了终端约束MPC控制方案的有效性。仿真表明,相比于传统模型预测控制,终端约束MPC在预测范围内更好地满足了约束条件,从而提高了系统的稳定性和跟踪精度。     

履带式移动机器人统一动力学建模及控制

通常人们采用分别对车体和机械手进行建模、控制的方法对机器人进行控制,文章突破了这种模式,以履带式移动机器人为研究对象,首先采用拉格朗日方法对移动机器人整体进行动力学建模,然后加入滑模控制方法并使用MATLAB进行仿真,仿真结果有效的验证了其建模的准确性和控制的稳定性。     

动态滑模控制在移动机器人输出控制中的应用

针对轮式移动机器人的输出控制问题，提出了一种利用动态滑模控制解决输出控制的方法。首先给出机器人的动力学简化模型，然后求出其输出控制的动态滑模控制器。在仿真试验中，根据机器人的运动路径，可由动态滑模控制器得出机器人相应的电机输出力矩，并控制其沿预定路径运动。     

基于神经网络自整定的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

针对轮式移动机器人轨迹跟踪,基于Laypunov稳定性原理,采用后推积分时变状态反馈方法设计了一种控制器。考虑到控制增益对跟踪效果的影响,引入神经网络对控制增益进行自整定,使控制器具有更好的控制效果和更强的鲁棒性。仿真和实验结果证明了该方法的有效性。     

轮式移动机器人滑移轨迹跟踪控制策略研究

针对轮式移动机器人在滑移条件下的轨迹跟踪问题,提出一种自适应模糊控制策略。利用模糊状态观测器对未知的复杂系统模型进行速度估计和补偿,通过设计输出向量将位置约束转换为输出约束,并构造Barrier Lyapunov函数来保证机器人的运动约束,在此基础上设计更简单的纵向滑移模型,利用李亚普诺夫定理分析闭环系统的稳定性,证明了闭环系统中所有信号都是有界的。最后通过仿真和实验验证了自适应模糊控制策略在轮式机器人纵向滑移情况下的有效性和实用性。     

移动机器人建模和未建模扰动环境下的轨迹跟踪控制研究

为解决非完整约束轮式移动机器人(WMR)的质心与几何中心不重合问题,进行移动机器人运动学和动力学建模.详细分析WMR模型的建立过程,并对模型进行仿真,验证所建模型的正确性.针对该模型,设计2种满足李雅普诺夫稳定性条件的控制器,即PID运动学控制器和非线性反馈动力学控制器,并进行了对比实验.实验结果表明:非线性反馈动力学...     

基于H∞滑模控制的移动机器人轨迹跟踪研究

针对移动机器人轨迹跟踪过程中存在的诸多不确定性,利用Backstepping的思想和Lyapunov方法设计了H∞滑模控制。通过自适应模糊控制来优化滑模控制器的开关增益,从而消除滑模控制中存在的抖振现象。最后分别进行了直线、圆周、正弦三种轨迹跟踪仿真J_1实验,验证了系统的全局渐进稳定性和抗干扰性。证明了该控制算法的有效性。     

基于EKF和Lyapunov函数的移动机器人轨迹跟踪控制(英文)

针对轮式移动机器人在实际运行中受环境因数影响的情况,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合里程计与超声波的观测数据,对机器人的参考轨迹信息进行校正。在机器人动力学模型的基础上,运用Lyapunov直接法,构造具有全局渐近稳定的跟踪控制器,对机器人进行轨迹跟踪。根据Lyapunov稳定性定理证明了系统的全局稳定性。仿真结果表明,数据滤波与Lyapunov方法结合的跟踪控制器效果良好。     

一种改进的非完整轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法

针对非完整约束下移动机器人的轨迹跟踪控制中误差收敛速度和平滑性上存在的不足,提出了一种改进的非线性反推跟踪控制算法。在运动学模型的基础上,构造了简单的虚拟变量推导出了反推控制律,且通过Lyapunov函数证明了该控制律的稳定性,并引入了一个反馈控制律,得到了一种新型轨迹跟踪控制器。MATLAB仿真分析表明:改进的非线性反推控制律很好地改善了控制效果,跟踪误差能在较短的时间内收敛,具有良好的抗干扰能力。     

移动机器人速度饱和约束下的轨迹跟踪控制

针对非完整轮式移动机器人运动中普遍存在的速度饱和约束,提出一种全局渐进稳定的反馈跟踪控制器。基于状态反馈构造新的虚拟控制量,利用Lyapunov定理构造运动学控制律;利用移动机器人速度饱和约束和受限控制参数实现其有界速度控制;进行了相应的稳定性分析。与不考虑速度饱和约束的控制器进行了仿真对比,结果表明:其实际轨迹更能平滑逼近其参考轨迹,提高了轨迹跟踪的精度。     

轮式移动机器人研究综述

分析了轮式移动机器人的研究现状,按照车轮数目对轮式移动机器人进行了归类,讨论了各类轮式移动机器人的移动机构及其控制方式,对各类轮式移动机器人之间的关系作了初步探讨,并对各类轮式移动机器人的性能进行了比较,指出了各类轮式移动机器人研究中存在的问题,展望了轮式移动机器人的发展方向.     

动态场景下移动机器人视觉SLAM

为实现动态场景下移动机器人自主定位和建图,解决传统视觉里程计方法跟踪效果差及累积误差问题,提升闭环检测的准确性和鲁棒性,提出融合深度学习的同时定位与地图构建方法。采用四叉树算法均匀化特征分布,解决动态场景特征聚集问题;通过优化的目标检测网络识别场景动态语义信息,剔除动态物体对位姿估计的干扰;充分提取场景空间结构信息,结合点特征和线特征实现位姿跟踪及回环检测,构建全局一致的环境地图。TUM数据集和真实场景实验结果表明：改进方法提升了移动机器人定位和建图的准确性和鲁棒性。     

轮式移动机器人控制系统的研究与开发

以移动机器人为研究对象,设计以PC/104嵌入式模块为主控制器的控制系统,实现电路扩展、电源转换、电机驱动、感知、人机交互等功能;并对无线通信技术进行研究,实现移动机器人的无线遥控和无线串口通信;通过实验对移动机器人进行整体调试,调试结果表明机器人运行稳定可靠,达到了预期效果.     

基于全阶滑模控制的双轮移动机器人跟踪误差研究

针对双轮移动机器人运动轨迹跟踪误差较大的问题,设计了全阶滑模控制器,并对控制输出误差进行仿真验证.建立双轮机器人简图模型,推导出移动机器人动力学方程式.介绍了移动机器人线速度和角速度的控制过程,对传统PI控制器进行改进,设计了全阶滑模控制器.采用李雅普诺夫函数对控制器的稳定性进行了证明,从而得到机器人运动线速度和角速度...     

基于超声波的室内移动机器人局部环境建模研究

针对目前超声波传感器广泛使用的情况,系统地综述了室内移动机器人利用超声数据进行局部环境建模的研究方法,总结了超声波传感器的特性和常用模型,重点比较并讨论了各种多超声传感器融合算法及进一步的局部环境建模方法,最后通过基于超声波的移动机器人在结构化室内环境中所能完成的导航、避障等任务的分析得出了该研究领域中存在的不足,并对其发展趋势进行了展望。     

曲面上两轮移动机器人的建模与分析

对移动在曲面上的两轮机器人的动态模型进行了研究.利用微分几何的方法和理论,在曲面上建立了两轮移动机器人动态模型,指出曲面上两轮移动机器人是可控的,并且在曲面上存在时间最优轨道.通过庞特里亚金最大值原理,得到两轮移动机器人时间最优轨道的结构方程,指出时间最有轨道的控制变量完全由结构方程和曲面的曲率决定,最后给出了最优时间轨道由三种基本轨道类型组成.     

机器人动力学模型新方法

本文从旋量入手，详细深入地论证和推导了螺旋变换，给出了其矩阵表示，并结合拉格朗日方程给出了一种关于机器人动力学模型的新方法。全部推导过程简练，所得模型结构简洁，所有系数均以简单而有规律的循环递推的形式求出，便于编程进行数字计算。所提出的方法和思路同样适用于其它空间机械动力学和运动学的研究。