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非完整移动机器人的双自适应神经滑模控制 总被引:6,自引:1,他引:5
针对非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种基于Backstepping运动学控制器与双自适应神经滑模鲁棒动力学控制的混合鲁棒控制算法.利用两个带自适应调节算法的径向基神经网络(Radial basis function neural network,RBFNN)分别计算滑模的等效控制部分和调节滑模控制的增益,不但解决了移动机器人的参数与非参数不确定性问题,同时也消除了在滑模控制中的输入抖振现象.设计过程采用Lyapunov方法,保证了控制系统的稳定与收敛.仿真结果表明了该方法的有效性,且在多种不确定性存在的情况下,该方法能较好地消除非完整机器人的跟踪误差. 相似文献
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针对非完整移动机器人运动学模型的特点,并且考虑机器人之间的交互关系是局部的,提出了一种基于领航-跟随的非完整多移动机器人分布式编队控制方法。首先提出了一种分布式估计策略,为每个跟随机器人估计(虚拟)领航机器人的位置、方向、线速度等状态;接着利用每个跟随机器人的跟踪误差设计了编队控制算法;使用Lyapunov工具对算法进行了渐近稳定性和收敛性分析;最后,构建了多移动机器人视觉定位与控制实验平台,通过仿真和实验验证了所提算法的有效性。 相似文献
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文章综合考虑了运动控制实现的复杂性和精确性,采用一种基于机器人动态性能变化而实时调整模糊控制规则的复合自适应模糊控制方法,从而提高了机器人的自适应能力。实验结果显示,系统响应速度快,可以满足实时性和控制精度的要求。 相似文献
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介绍非完整移动机器人追踪运动物体的状态反馈控制算法.并引入一些非时变函数以计算状态反馈变量,从而获得连续的速度分布.对控制算法的模拟由MATLAB实现.结果表明,通过状态反馈控制算法,轮式机器人可以循合理的轨迹对运动物体进行追踪以及运动避障. 相似文献
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《机械传动》2015,(12)
针对四轮全向移动机器人动力学模型参数的不确定性以及外部扰动的影响,为提高其轨迹跟踪控制性能,提出了一种基于自适应滑模的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制方法。首先,基于驱动电机参数建立了机器人的动力学模型,在此基础上设计了一种自适应滑模轨迹跟踪控制器;其次,通过低通滤波器滤除轨迹跟踪控制器输出端的高频信号,同时为实现机器人动力学参数的在线估计,提出了一种参数自适应控制算法并利用RBF神经网络实时调整轨迹跟踪控制器的切换增益,以减小系统的抖振;最后,为验证所述方法的有效性,采用MATLAB进行了仿真实验。仿真结果表明,基于自适应滑模控制的四轮全向移动机器人轨迹跟踪方法可以较好地降低参数变化、外部扰动对系统的影响,能够减小系统的抖振,具有较好的抗干扰能力。 相似文献
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针对四轮二连杆非完整移动机械臂的轨迹跟踪问题,设计了一种结合自适应模糊控制和滑模控制的控制策略。首先建立了系统包含未知动力学模型不确定性和外部扰动的动力学控制模型,然后基于反演技术设计了控制器;采用了模糊控制来逼近系统未知时变总体不确定性,并采用了自适应机制动态优化模糊系统控制参数,进一步采用了指数趋近律滑模控制消除模糊逼近误差的影响。研究结果表明:该控制器对系统总体不确定性进行了有效补偿,保证了移动机械臂在复杂不确定环境下的良好轨迹跟踪性能。 相似文献
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针对轮式移动机器人在非连续路段下的轨迹跟踪问题,对移动机器人数学模型和道路模型的建立、轨迹信息的获取以及控制器的设计进行了研究。首先分析了移动机器人的运动学方程及对摄像机的标定,通过建立移动机器人的直线轨迹跟踪模型,并用二值化方法对非连续路段进行了图像处理,提取了图像中非连续路段信息,实现了移动机器人在轨迹跟踪过程中运动的可靠性;然后基于Lyapunov函数设计了渐进稳定的轨迹跟踪控制器,使移动机器人能够在连续路段和非连续路段跟踪确定路径;最后通过Matlab进行了仿真。仿真结果表明,所设计的控制器和算法能使移动机器人的跟踪误差快速收敛于零,轨迹跟踪效果良好,适用于移动机器人对非连续路段的轨迹跟踪控制。 相似文献
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CAO Zhengcai ZHAO Yingtao WU Qidi College of Information Science Technology Beijing University of Chemical Technology Beijing China State Key Laboratory of Robotics System Harbin Institute of Technology Harbin China CIMS Research Center Tongji University Shanghai China 《机械工程学报(英文版)》2011,(4)
As one of the core issues of the mobile robot motion control, trajectory tracking has received extensive attention. At present, the solution of the problem only takes kinematic or dynamic model into account separately, so that the presented strategy is difficult to realize satisfactory tracking quality in practical application. Considering the unknown parameters of two models, this paper presents an adaptive controller for solving the trajectory tracking problem of a mobile robot. Firstly, an adaptive kinem... 相似文献
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针对非完整约束的轮式移动机器人WMR轨迹跟踪问题,以差速驱动式轮式移动机器人XAUT.AGV100为研究对象,对WMR的运动控制问题作了进一步的研究。本文在分析现有移动机器人运动控制方法的基础上,充分利用模糊控制和预测控制的优点,将模糊控制的思想引入到预测控制中,设计了模糊预测控制算法,并采用此方法控制自主导航小车AGV以提高其轨迹跟踪的快速性和运动的平稳性。理论仿真分析和实验研究均证明,采用所设计的模糊预测方法控制AGV,可有效提高AGV轨迹跟踪的快速性和运动平衡性。 相似文献
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针对不确定性干扰影响下的农业轮式移动机器人鲁棒自适应路径跟踪问题,提出一种非时间参考的自适应滑模路径跟踪控制方法。首先,选择合适的非时间参考量,建立面向移动机器人路径跟踪控制器设计的相对运动学模型,摆脱了时间和速度因素的影响。其次,对传统的指数趋近律进行改进,设计了新型的快速趋近律。此外,引入RBF神经网络对不确定性干扰进行实时估计,进而提出一种基于新型趋近律的自适应滑模控制方法,并对其性能进行了理论分析与证明。该控制方法既消除了抖振现象又提高了轮式移动机器人在不确定性干扰作用下的路径跟踪性能。最后,通过仿真验证了提出方法的有效性和优越性。 相似文献
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