首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

含有驱动器模型的移动机器人自适应跟踪控制
引用本文:岳李勇,谢 巍.含有驱动器模型的移动机器人自适应跟踪控制[J].控制理论与应用,2008,25(6):1001-1006.
作者姓名:岳李勇  谢 巍
作者单位:华南理工大学,自动化科学与工程学院,广东,广州,510640;华南理工大学,自动化科学与工程学院,广东,广州,510640
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60704022); 广东省自然科学基金资助项目(07006470).
摘    要:本文针对包含驱动器模型的移动机器人, 考虑到其在粗糙表面上运动过程中所受的摩擦力以及不可建模的动态的影响, 使用反步设计法(Backstepping)给出了一种自适应跟踪控制策略.其中对于不可建模的动态, 本文使用一种非线性函数对其影响进行抵消,使得机器人的路径跟踪对不确定具有鲁棒性; 对于摩擦力项, 使用径向基神经网络(RBFNN)对其进行逼近, 在控制器中能够根据逼近值给予相应的摩擦力补偿量, 从而使移动机器人比较适合在粗糙度大的路面(如沙地)上进行路径跟踪. 仿真结果验证了该控制方法的有效性.

关 键 词:移动机器人  自适应控制  反步设计  路径跟踪  径向基神经网络
收稿时间:2007/4/25 0:00:00
修稿时间:2008/5/19 0:00:00

Adaptive tracking control of non-holonomic wheeled mobile robot including actuator dynamics
YUE Li-yong and XIE Wei.Adaptive tracking control of non-holonomic wheeled mobile robot including actuator dynamics[J].Control Theory & Applications,2008,25(6):1001-1006.
Authors:YUE Li-yong and XIE Wei
Affiliation:College of Automation Science and Technology, South China University of Technology, Guangzhou Guangdong 510640, China;College of Automation Science and Technology, South China University of Technology, Guangzhou Guangdong 510640, China
Abstract:An adaptive controller for trajectory tracking of a wheeled mobile robot(WMR) including actuator dynamics is proposed. We use a nonlinear function to eliminate the influence of the disturbance on the tracking, which guarantees the robustness of the tracking performance. The radial basis function neural network(RBF NN) is used to compensate the influence of the surface friction on the tracking, which guarantees the WMR to track on a rough surface. The simulation results show the effectiveness of the proposed controller.
Keywords:wheeled mobile robot(WMR)  adaptive control  Backstepping technique  trajectory tracking  radial basis function neural network(RBF NN)
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《控制理论与应用》浏览原始摘要信息
点击此处可从《控制理论与应用》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号