基于CAN总线壁面移动机器人分布式控制器研究

壁面移动机器人是运行于极限环境下的自主移动机器人，其控制系统应具备一定程度的智能和对未知环境的实时响应能力，本文提出了壁面移动机器人的控制体系结构，建立了基于CAN总线的分布式机器人控制系统硬件平台，并根据所提出的控制器结构设计了控制软件。     

全方位壁面移动机器人的分解运动速度控制

本文介绍了全方位壁面移动机器人的运动控制问题，文中讨论了爬壁机器人的运动力学正问题和运动学逆问题，并在此基础上建立了基于笛卡尔空间坐标的分解运动速度控制，给了了这种控制策略的PID调节器的参数选取以及仿真结果。     

基于CAN总线的壁面移动机器人分布式控制系统软件设计研究

首先提出了壁面移动机器人的控制体系结构，建立了基于CAN总线的分布式机器人控制系统硬件平台，确定了各控制节点间的通讯协议，并根据所提出的分布控制器结构设计了控制软件。     

未知环境中移动机器人导航控制研究的若干问题

未知环境中移动机器人导航控制理论和方法是机器人学和智能控制的一个重要研究领域，综述了该领域研究的主要内容及其发展动态，分析了与导航控制有关的机器学习方法的研究现状，指出存在的不足和有待进一步研究的问题，并提出了一些解决思路。     

移动机器人路径跟踪的智能预瞄控制方法研究

本文首先介绍了移动机器人的基本硬件组成，然后模仿人工预瞄驾驶行为，提出了一 种移动机器人路径跟踪的智能预瞄控制方法，并介绍了智能预瞄控制器的原理、结构及其设 计过程．试验表明：本文提出的控制方法可保证机器人准确地沿各种参考路径行走，且具有 良好的鲁棒性．具有运动避障功能的移动机器人控制系统正在研究过程中．     

具有友好人机界面遥操作移动机器人的合作控制

文章针对遥操作移动机器人的人机界面、远程通讯和合作控制问题进行研究,以促进遥操作移动机器人在现实环境中的应用为目的,设计和实现了一个具有友好的人机界面、方便的通讯方式和控制灵活稳定的遥操作移动机器人。实验证明,该系统运行平稳可靠,控制灵活,可用于危险环境下的任务执行。     

移动机器人向目标点运动的变增益控制方法

针对控制量受限的移动机器人，研究其向目标点运动的控制问题，提出了移动机器人有效控制的概念，并采用交增益控制方法，使系统的状态单调收敛，最终到达目标点．该方法可有效避免系统收敛于极限环上的情况，仿真结果验证了交增益控制器的有效性。     

基于分层控制的移动机器人最优运动规划

研究移动机器人在带有多移动障碍物的动态环境中的运动规划问题，基于分层最控制理论，提出了一种新的运动规划方法来解决移动机器人的导航与避障问题，仿真实例证明了该方法的有效性。     

自主式移动机器人系统的体系结构

本文在分析已有的几中多智能体协调模型的基础上，提出了一种用于自主式移动机器人系统的多智能体协调模型（离散）事件状态模型，用于组织协调自主式移动机器人系统中的传感器、规划、控制等智能体协调工作，确保自主式移动机器人在复杂、不断变化的环境中自主行驶，并在自主式移动机器人项目中较好地发挥了作用。     

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.     

基于功能／行为集成的自主式移动机器人进化控制体系结构

本文针对自主式移动机器人控制体系结构中两类典型方法的不足,提出了一种进化控制体系 结构,实现了基于AI模型的方法与基于行为的方法的优势互补．文中阐述了进化控制的思想 ,并应用于移动机器人控制结构的设计．该结构使移动机器人具备良好的学习和适应能力、 较快的响应速度,同时拥有较好的理性和完成给定任务的能力．     

非完整移动机器人道路跟踪控制器设计及应用

讨论一类非完整约束条件下的移动机器人道路跟踪控制问题，综合后推方法与模糊滑模控制方法设计非完整移动机器人的状态反馈控制系统，并根据Lyapunov稳定性定理后推设计时变光滑反馈控制律，当存在较大侧向误差时，模糊滑模控制器确保移动机器人沿稳定的工作区域减小误差；当误差比较小时，时变光滑状态反馈控制实现对移动机器人的平稳镇定，采用移动机器人Amigobot作为实验平台，验证了控制器设计的有效性。     

基于模糊控制器的机器人路径规划研究

针对复杂环境下移动机器人路径规划实际问题,提出了一种基于行为的移动机器人控制体系结构,设计了一种基于模糊控制器的移动机器人实时路径规划算法,为移动机器人在未知环境中的导航提出了一种新的思路.仿真结果表明,移动机器人能够克服环境中的不确定性,可靠地完成复杂任务,该算法有计算量小,效率高,鲁棒性好等优点.     

多移动机器人的领航-跟随编队避障控制

针对多移动机器人的编队控制问题,提出了一种结合Polar Histogram避障法的领航-跟随协调编队控制算法。该算法在领航-跟随l-φ编队控制结构的基础上引入虚拟跟随机器人,将编队控制转化为跟随机器人对虚拟跟随机器人的轨迹跟踪控制。结合移动机器人自身传感器技术,在简单甚至复杂的环境下为机器人提供相应的路径运动策略,实现实时导航的目的。以两轮差动Qbot移动机器人为研究对象,搭建半实物仿真平台,进行仿真实验。仿真结果表明:该方法可以有效地实现多移动机器人协调编队和避障控制。     

基于模糊力控制算法的移动机器人避障控制

根据机器人的末端执行器和外界环境表面接触与移动机器人避障控制的相似点,将力/位置控制成功应用到移动机器人的避障控制领域内.对新颖的移动机器人避障控制算法是通过在移动机器人和障碍物之间形成虚拟力场,且对其进行整定以使两者之间能保持期望的距离.因为机器人动力学模型和障碍物的不确定性会对避障控制性能造成影响,为避免碰撞,采用模糊PD的智能混合力/位置控制来整定机器人和障碍物精确距离的力场.通过仿真研究证明了算法的有效性,可为机器人设计提出可靠依据.     

基于场景匹配的移动机器人避障

研究环境未知情况下移动机器人的避障问题，提出一种基于模糊场景匹配的移动机器人避障方法．该方法对多种传感器的信息进行融合，生成当前环境的场景并与场景库中的场景进行匹配，利用匹配结果并通过模糊控制器得到机器人的运动参数，对机器人的避障进行控制,实验结果表明了该方法的正确性和有效性。     

未知环境下基于Elman网络力控制的移动机器人避障研究

避障控制一直是移动机器人路径规划的难点.提出了一种未知环境下基于神经网络的机器人动态避障方法,同时把混合力/位置控制结构应用到移动机器人的避障控制中.力控制算法是通过在移动机器人和障碍物之间形成虚拟力场,并对其整定,以使它们两者之间能保持期望距离.由于移动机器人的动力学模型和障碍物的不确定性也会对避障控制的性能造成影响,因此采用Elman神经网络来补偿不确定性,同时整定移动机器人和障碍物之间的精确距离.仿真实验表明该动态避障算法是有效的.     

基于模糊PID的轮式移动机器人轨迹控制

本文针对实际的轮式自主移动机器人轨迹控制和定位问题提出了一种解决方法。利用模糊PID复合控制器实现移动机器人的轨迹控制，利用陀螺、磁盘罗、里程计进行多传感器融合定位。在计算机仿真和实际的轮式移动机器人的轨迹控制、定位实验中，与使用PID控制器的方法进行了比较，结果表明了多传感器融合、 模糊PID在解决轨迹控制和定位问题上的优越性。     

移动机器人编队控制的现状与问题

随着机器人向系统应用的方向发展，移动机器人编队控制问题成为研究的热点问题．为此，依据解决编队控制问题的不同思路，总结了编队控制的各种研究方法：基于行为法、人工势场法、跟随一领航法、虚结构法、循环法、模型预测控制法、分布式控制法，分别对几种编队控制方法的基本思想和特点进行总结和分析，最后从通用性、稳定性、鲁棒性和安全性等方面阐述了移动机器人编队控制理论与应用方面有待进一步研究的几个主要问题。     

基于混沌控制的移动机器人的路径规划

针对多目标不确定环境下移动机器人路径规划算法复杂的问题，提出了一种新的规划算法——混沌控制算法，并用Visual Basic语言进行了仿真。