不确定非完整移动机器人的轨迹跟踪控制

具有未校准视觉参数的非完整移动机器人的运动学系统具有参数不确定性,较一般的运动学系统更加复杂.基于视觉反馈、Barbalat's定理和Lyapunov直接方法,研究了具有未标定摄像机参数的非完整移动机器人的轨迹跟踪问题.首先,利用固定在天花板上的针孔摄像机透视投影模型,提出了一种新的基于视觉伺服的移动机器人运动学跟踪误差模型;基于这个模型,提出了一种新的与未知视觉参数无关的动态反馈跟踪控制器.该控制器不仅保证系统的状态渐近跟踪给定参考轨迹,而且控制器是全局的,通过Lyapunov方法严格证明了闭环系统的稳定性.在惯性系和图像坐标系下讨论跟踪问题,使问题变的简单且设计的控制器更加有用.最后,仿真结果证实了所提出的控制器的有效性.     

非完整移动机器人的轨迹跟踪控制研究

为削弱非移动机器人系统中由滑模控制引起的抖搌现象,提出一种反演设计方案,设计出具有全局渐进稳定的控制器。通过构造中间虚拟控制量和虚拟反馈函数对控制器进行设计,并对稳定性进行分析。满足了移动机器人轨迹跟踪控制要求,且具有设计方法简单,鲁棒性强的特点。仿真试验验证了控制器的正确性和有效性。     

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.     

非完整四轮式移动机器人反演轨迹跟踪控制

根据非完整约束的四轮式移动机器人的运动学模型,对其轨迹跟踪控制策略进行了深入研究;采用反演控制的相关理论和方法,设计了移动机器人轨迹跟踪控制策略;该控制策略将系统分解为低阶子系统来进行处理,利用中间虚拟控制量和部分Lyapunov函数简化了控制器设计,并且具有全局渐近稳定性;此外,在控制策略中对相应的控制量设置了阈值,保证了移动机器人运动的平滑性;最后,对所设计控制器的稳定性和平滑性进行了仿真实验,验证了其正确性和有效性。     

非完整移动机器人的有限时间跟踪控制算法研究

对非完整移动机器人的有限时间轨迹跟踪控制问题进行讨论．与基于非连续状态反馈的传统有限时间控制算法相比,基于连续状态反馈的有限时间控制算法更适合于控制工程应用．利用该连续系统有限时间控制技术,设计一种连续的状态反馈跟踪控制算法．使得对角速度为非零常数的期望轨迹,非完整移动机器人能够实现全局跟踪,并能在有限时间内完全跟踪上期望轨迹．仿真结果表明了该方法的有效性．     

非完整移动机器人的反步跟踪控制方法

移动机器人是典型的非完整系统,对其进行运动控制是一个热点且是一项具有挑战性的工作.目前的大部分研究都是基于运动学模型的,而在实际应用中,动力学特性不可忽视.针对轨迹跟踪这一典型控制任务,文中对一种轮式移动机器人进行了动力学建模.利用反步技术,提出了一种控制结构,综合了速度控制器和力矩控制器.该控制律不但能够得到稳定跟踪所需要的速度,而且同时能够计算出驱动移动机器人行进的电机力矩.仿真结果表明,该控制律可以良好地工作.控制结构的通用性保证了其他控制方法拓展的可能性.     

基于全局视觉的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

将视觉伺服控制思想引入到全局视觉条件下的轮式移动机器人轨迹跟踪控制中,提出一种基于消除图像特征误差的控制方法.讨论并推导了包含电机模型的非完整移动机器人动力学方程,设计了鲁棒速度跟踪控制器.实验结果证明了文中方法的有效性.􀁱     

基于神经动力学的非完整移动机器人跟踪控制

主要研究了非完整移动机器人轨迹跟踪问题。基于后退控制和神经动力学生物激励模型,采用自适应参数调节的方法提出了一种新的跟踪控制器。该控制器能够生成平稳合理的速度,解决了以往大部分跟踪控制器所产生的速度突变问题,并且具有很好的鲁棒性。运用李雅普诺夫稳定性理论证明控制系统的稳定性。对连续、离散轨迹的仿真及与传统后退方法的比较分析验证了该方法的有效性。     

受非完整约束移动机器人的跟踪控制

讨论受非完整约束移动机器人运动学模型和动力学模型的跟踪控制问题.通过把它们化成统一的标准型,提出了新的动态跟踪控制器.这些控制器具有维数低和没有奇异点的优点.仿真结果表明了所提出控制方法的有效性.     

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。     

基于Lyapunov稳定性理论的移动机器人轨迹跟踪控制

针对非完整轮式移动机器人的高度强耦合、欠驱动非线性动力学模型,设计了运动学控制器以及动力学力矩控制器,使得移动机器人轨迹能够跟踪理想轨迹.这种方法的实质是首先设计虚拟速度控制器,输出速度的期望值,然后设计基于模型的力矩控制器.最后通过simulink软件对所设计的系统进行仿真,结果表明对于非完整机器人的轨迹跟踪这种控制...     

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 .     

Cooperative adaptive consensus tracking for multiple nonholonomic mobile robots

This paper addresses the cooperative adaptive consensus tracking for a group of multiple nonholonomic mobile robots, where the nonholonomic robot model is assumed to be a canonical vehicle having two actuated wheels and one passive wheel. By integrating a kinematic controller and a torque controller for the nonholonomic robotic system, a cooperative adaptive consensus tracking strategy is developed for the uncertain dynamic models using Lyapunov-like analysis in combination with backstepping approach and sliding mode technique. A key feature of the developed adaptive consensus tracking algorithm is the introduction of a directed network topology into the control constraints based on algebraic graph theory to characterise the communication interaction among robots, which plays an important role in realising the cooperative consensus tracking with respect to a specific common reference trajectory. Furthermore, a novel framework is proposed for developing a unified methodology for the convergence analysis of the closed-loop control systems, which can fully ensure the desired adaptive consensus tracking for multiple nonholonomic mobile robots. Subsequently, illustrative examples and numerical simulations are provided to demonstrate and visualise the theoretical results.     

一种新型的移动机器人轨迹跟踪控制方法

主要是对非完整约束下移动机器人的轨迹跟踪控制进行了研究,提出了一种新型的基于移动机器人运动模型、具有全局渐近稳定性的跟踪控制方法。这种非线性控制方法主要分为前馈和反馈两个部分：前馈部分是一种滑模控制器,它是基于反演设计的思想设计了切换函数,采用指数趋近律,减少了滑模变结构控制的抖动,并使用Lyapunov第一法对控制系统进行了稳定性分析,证明了滑模跟踪控制器是稳定的;反馈部分是基于Lyapunov函数的方法设计的反馈控制器。通过前馈部分和反馈部分的相互作用,提高了移动机器人轨迹跟踪控制的精度。实验结果表明与一般的跟踪控制方法相比,控制效果明显改善,跟踪误差能在较短时间内收敛,具有很好的抗干扰性能。     

Robust tracking control of nonholonomic dynamic systems with application to the bi-steerable mobile robot

A tracking controller for nonholonomic dynamic systems is proposed which allows global tracking of arbitrary reference trajectories and renders the closed loop system robust with respect to bounded disturbances. The controller is based on [Chwa, D. (2004). Sliding-mode tracking control of nonholonomic wheeled mobile robots in polar coordinates. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 12(4), 637-644] and shows several generalizations and improvements. The control law for tracking of general nonholonomic systems using inverse kinematic models (IKM) and sliding surfaces is stated. Conditions are proven under which robust tracking is achieved for a specific system. Tracking control is applied to the bi-steerable mobile robot, and simulation results are presented.     

车式移动机器人动态编队控制方法

针对车式移动机器人的编队问题,提出一种多机器人动态协调控制算法．首先利用领航机器人和跟随机器人期望位姿参数生成虚拟机器人,建立跟随机器人对虚拟机器人轨迹跟踪系统模型．然后将机器人运动学模型转化为链式标准形,运用反步法,逐步构造轨迹跟踪系统的李亚普诺夫函数,并通过使该函数负定,得到跟随机器人的轨迹跟踪控制器,实现了车式移动机器人的编队控制．最后在Microsoft Robotics Developer Studio 4（MRDS4）中搭建3D仿真平台,设计了3组实验,验证了所提方法的有效性．     

基于非线性系统相对度的学习控制算法及在非完整移动机器人中的应用

首先提出了一种基于非线性系统对度的迭代学习控制算法,并证明了其收敛性,该算法通过对系统以前的输入和输出跟踪误差信号进行学习来反复调整输入量,使得系统在经过一定次数的学习以后,其实际输出趋于期望输出且其内部状态也具有良好的收敛特性,其次将此算法应用于两轮驱动的移动机器人动力学系统,数值仿真结果表明了这种算法的有效性。     

考虑动力学模型的非完整移动机器人运动规划

针对非完整移动机器人,在运动学和动力学约束条件下提出了一种运动规划方法.在工作环境已知情况下,根据移动机器人的动力学模型和无打滑非完整运动约束条件,采用立方螺线对规划的路径光滑化,从而使得移动机器人易于跟踪所规划的路径,同时考虑了移动机器人速度的限制.最后采用Matlab对该算法进行了数值仿真,结果表明该方法是有效的.