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 .     

基于RBF神经网络的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

针对一类非完整移动机器人的轨迹跟踪控制系统,提出一种基于RBF神经网络的滑模控制与转矩控制相结合的智能控制方法。该方法同时考虑机器人运动学和动力学模型,通过RBF神经网络进行移动机器人运动过程学习,与速度误差结合构成力矩控制器,可保证闭环误差系统一致最终渐进稳定。采用基于李亚普诺夫(Lyapunov)稳定性理论的判稳方法,证明整个闭环控制系统的稳定性。仿真结果表明,该控制方案具有较强的鲁棒性。     

非完整移动机器人的轨迹跟踪控制

讨论基于运动学模型的非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题。在一定的假设条件下实现了全局指数跟踪，该假设允许参考模型角速度和平移速度均趋于零，并将该方法推广到 动力学模型。仿真例子证明了该方法的有效性。     

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.     

基于引导角的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

首先,基于拉格朗日方程建立移动机器人模型;然后,根据侧向误差和角度误差的关系设计引导角,将该引导角作为虚拟输入,结合Backstepping方法设计基于移动机器人运动学模型的轨迹跟踪控制律,并给出参数选取条件;最后,以驱动轮力矩作为控制输入,并考虑到机器人受到的外部扰动,将运动学控制律扩展得到基于动力学模型的控制律.仿真结果表明了所设计控制律的有效性.     

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.     

具有未校准视觉参数的移动机器人的跟踪控制

基于未校准视觉反馈的非完整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.根据视觉反馈和非完整移动机器人的链式标准形式,研究了具有未标定摄像机视觉参数的移动机器人的轨迹跟踪控制问题.利用固定在天花板上的摄像机系统提出运动学跟踪误差模型,并对该误差系统模型提出了一种动态反馈跟踪控制器;对具有不确定机械参数的动力学模型,提出一种自适应力矩控制器,该控制器保证了实际机器人状态渐近跟踪给定的参考轨迹,并通过Lyapunov方法严格证明了整个闭环系统的稳定性.仿真结果证实了所提出的控制器的有效性.     

基于T-S模型的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

针对带有执行机构饱和约束与外部干扰的轮式移动机器人,提出了一种基于T-S模糊模型的轨迹跟踪方法.利用机器人运动特性和参考轨迹建立轨迹跟踪的误差系统并将其作T-S模型描述.通过求解具有LMI约束的半定规划问题,对每个线性子系统单独设计满足控制约束与H∞性能约束的状态反馈控制器,并在PDC(动态平行分配补偿)设计框架下构建全局控制器,最后证明闭环系统的李雅普诺夫稳定性.仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.     

轮式移动机器人固定时间轨迹跟踪控制

针对存在外部干扰的轮式移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种固定时间轨迹跟踪控制方案.首先,对于轮式移动机器人的运动学误差模型,基于一种新颖的积分滑模面设计固定时间运动学速度控制器,使跟踪误差在固定时间收敛到原点所在的邻域内;其次,对于轮式移动机器人的动力学模型,设计固定时间干扰观测器对外部干扰信息进行估计,提出一种固定时间轨迹跟踪控制器,以确保动力学系统的固定时间稳定性,实现轮式移动机器人的高精度轨迹跟踪控制;最后,通过仿真结果验证所设计的轨迹跟踪控制方案的有效性.     

具有未知视觉参数的非完整移动机器人的自适应动态反馈跟踪控制

基于视觉反馈和标准链式形式,研究了一类不确定非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题.首先,利用针孔摄像机模型,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,在具有不确定视觉参数的情形下,利用back-stepping技术,设计出了一种新的自适应动态反馈跟踪控制器,实现了全局渐近的轨迹跟踪,并通过李亚普诺夫方法严格证明了闭环系统的稳定性和估计参数的有界性.仿真结果证明了所提出的控制器的有效性.     

基于车体加速度反馈的轮式移动机器人轨迹跟踪控制研究

本文分析了轮式移动机器人在运行过程中由于动力 学不确定性引起的力矩扰动，并提出了一种基于传感器的移动机器人控制方法．在利用线加 速度传感器实时测量机器人车体加速度信号的基础上，实现了车体加速度反馈控制，实验 证明了该方法的有效性．     

基于视觉导航的轮式移动机器人横向最优控制

近年来，基于机器视觉导航的轮式移动机器人在农业领域中被广泛研究．本文运用 最优控制算法对其进行横向控制，但是，农田非结构化自然环境的机器视觉识别耗时导致反 馈通道传输延迟明显，最优控制器的性能因之而下降．因此，本文又根据轮式移动机器人运 动学模型预测其行为，修正了滞后的反馈信息．仿真结果表明，该算法能实现轮式移动机器 人精确可靠的横向控制，具有较强的纵向速度自适应能力．     

一类不确定非完整动力学系统的鲁棒镇定及其在移动机器人中的应用

本文讨论了一类带有未知惯性参数、动静态摩擦及外界干扰的非完整动力学系统的控制问题．基于变结构控制的思想，给出了该系统的镇定方法，使得Ｐｏｍｅｔ［３］关于非完整运动学系统的时变光滑镇定律可推广到相应的带有参数不确定和干扰的动力学系统上．最后，将所得结果应用于一类移动机器人的镇定控制，仿真结果验证了该方法的有效性．     

基于解耦控制的非完整移动机器人实时轨迹跟踪

本文研究了非完整两轮移动机器人的实时轨迹跟踪问题．首先,在介绍了一般的非线 性系统的输入 输出线性化方法的基础上,并研究了在两轮驱动移动机器人轨迹跟踪中的应 用;然后在研制的非完整两轮驱动移动机器人的实验平台上对该算法进行了实时轨迹跟踪实 验,结果表明了该非线性跟踪控制算法的有效性．     

机器人轨线跟踪的视觉与控制集成方法

针对视觉引导的机器人轨线跟踪控制问题,结合视觉传感器的测量特点提出了视觉与控制集成的控制方案,在跟踪轨线切向实现等速度控制,而在法向实现位置控制,这一法向位置误差容易由采样图象直接获得,采用一并行控制器可实现伺服级上的视觉引导,使系统跟踪性能得到明显提高,在小视场条件下(26.4mm×26.4mm)跟踪速度达到250mm/s.     

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.     

链式系统的轨迹跟踪控制

研究了链式系统的轨迹跟踪控制问题,提出一种新的跟踪方案,设计出能实现全局轨迹跟踪的一维动态控制器,将其用于一类轮式机器人的控制中.仿真结果表明所提方法的有效性.     

动态非完整控制系统的指数镇定及其在一类车式机器人中的应用

本文研究了用动力学方程表示的双输入链式非完整系统的镇定问题，设计出了非连续的指数镇定律，并将其用于一类移动机器人的位姿镇定中．仿真结果表明了该控制律的有效性．     

基于视觉的移动机器人地面轨线跟踪导航研究

地面轨线跟踪是机器人视觉导航控制基本技术之一．文中针对曲率变化较大的地面轨线跟踪提出了一种新的状态控制方法．该方法从图像中提取参考轨线的方向和幅度参数作为状态控制的输入，调整速度和转速实现跟踪控制．为改善控制性能，当由于摄像机倾角较大而引起的图像畸变较大时，利用射影变换把参考轨线参数从图像坐标系映射到机器人坐标系，而无须提供位置、曲率等参数．实验表明该方法控制效果良好．     

轮式移动机器人航向跟踪预估控制算法

本文提出了一种轮式移动机器人航向跟踪预估控制算法,航向预估量根据机器人前 轮偏角和纵向速度实时得出,预估量与机器人实际航向之和作为控制反馈航向.仿真和实验 时用PID控制器和航向预估算法结合进行航向跟踪,结果表明该算法与常规PID算法相比,对 机器人纵向速度适应范围较宽,能有效地改善控制器的动态特性,表现出了较好的自适应能 力.