基于观测器设计的移动小车自适应轨迹跟踪控制研究

提出了一种基于观测器设计的自适应轨迹跟踪控制算法，在无法准确测量移动机器人位姿的情况下，基于其完整动力学模型，实现机器人轨迹跟踪控制问题。方法考虑了实际参数的移动机器人完整动力学模型，将位姿观测器和自适应控制策略相结合，设计了一种移动机器人完整的自适应观测器轨迹跟踪控制策略。仿真结果表明该控制策略的正确性和有效性。     

一种位-姿交替控制的机器人路径跟踪方法

建立了非完整移动机器人的离散化运动学模型。根据机器人位姿定位问题的描述,设计了基于人工驾驶思想的路径跟踪模糊控制器。针对机器人相对于位姿目标点的方向误差和姿态误差之间的耦合矛盾,提出一种位-姿交替控制的路径跟踪方法。当存在较大位置误差时进行位置控制以实现快速跟踪,当位置误差较小时进行姿态控制,两者根据误差的大小交替进行。仿真结果表明了该模糊控制器的有效性和对路径跟踪的快速性。     

带Mecanum轮的移动机器人全向移动控制研究

分析了一种配有Mecanum轮移动机器人的全向控制方法.该方法有效的控制了Mecanum轮机器人平台,对实验对象输入的导航参量设定值(X、Y方向的平移速度与转动角度)转化为机器人各轮的控制转速设定值,并通过机器人本体仿真模块对电机以及机器人模型的仿真解算,得到机器人的实际位姿状况.再反解出移动机器人的实际导航参量,用于机器人的导航位姿闭环控制.     

基于模糊辨识的混合鲁棒自适应控制

针对一类多输入多输出不确定非线性系统,提出一种基于模糊辨识的混合鲁棒自适应控制方法。该方法探讨了自适应模糊控制器的参数自适应律由跟踪误差和逼近误差共同进行调节,并从理论分析和仿真角度证明了该方法比参数自适应律仅用跟踪误差进行调节的控制器具有更好的跟踪效果,该方法加快了系统跟踪误差的收敛速度。将该算法用于两连杆机械手轨迹跟踪,仿真结果表明该算法具有跟踪精度高,收敛速度快的优点。     

基于Backstepping的机器人鲁棒跟踪控制

针对机器人跟踪控制问题，提出了基于Backstepping方法下的滑模变结构控制律，并利用低通滤波器(LPF）削弱了滑模控制中出现的抖振现象，该控制律能保证轨迹跟踪误差的快速收敛性及对外部扰动和参数不确定性的鲁棒性。仿真实例证实了理论分析结果的正确性。     

非完整移动机器人的自适应滑模轨迹跟踪控制

针对动力学模型描述的非完整移动机器人系统，研究了其在未知参数和不确定性干扰下的轨迹跟踪控制问题，基于反演技术和自适应滑模控制的思想设计了具有全局渐近稳定的轨迹跟踪控制律。谊控制律将系统分解为低阶子系统来处理，利用中间虚拟控制量和部分Lyapunov函数简化了控制器设计，并具有直观的稳定性分析．满足了移动机器人的轨迹跟踪要求，且具有设计方法简单、鲁棒性强的特点。仿真结果验证了所设计控制器的有效性和正确性。     

层叠CMAC补偿的并联机器人变结构控制研究

针对复杂机器人系统的不确定性,提出一种层叠小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络同滑模变结构控制相结合的控制策略。首先利用改进CMAC学习机器人系统的不确定信息,并作为前馈补偿来确保跟踪误差的快速收敛,再通过滑模变结构控制器消除CMAC网络的逼近误差和不可重复随机干扰的影响。采用Lyapunov直接法进行控制律选取,分析表明系统可实现全局渐近稳定。在6-6并联机器人的轨线跟踪仿真试验中显示了良好的鲁棒性和精确性.     

不确定非完整移动机器人的自适应模糊控制

为解决具有两个驱动轮的受非完整约束移动机器人的轨迹跟踪问题,首先针对系统的运动学模型,设计了一个运动学控制器;然后,基于系统的动力学模型和运动学控制器,设计了一个自适应模糊控制器,该控制器能有效地克服机器人模型参数未知和扰I动的影响,并利用Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性且跟踪误差收敛.仿真结果表明文章所设计的控制器具有良好的控制效果.     

未知环境下非完整轮式移动机器人运动规划

将Bug算法与基于滚动窗口的路径规划相结合,提出改进的移动机器人路径规划方法.该方法无需计算障碍物的边线解析式,仅考虑必须的传感数据,从而提高了计算效率.根据建立的移动机器人通用动力学模型和无打滑非完整运动约束条件,采用非线性反馈线性化方法设计了轮式机器人的轨迹跟踪控制器.建模时直接以两驱动后轮的角速度为控制输入,降低了跟踪误差.同时考虑左右车轮的速度限制,以保证规划路径的平滑.最后,与Bug算法、势场算法和模糊控制算法进行对比实验,验证了该算法的有效性.     

层叠CMAS补偿的并联机器人变结构控制研究

针对复杂机器人系统的不确定性，提出一种层叠小脑模型关节控制器（CMAC）神经网络同滑模变结构相结合 的控制策略。首先利用改进CMAC学习机器人系统的不确定信息，并作为前馈补偿来确保跟踪误差的快速收敛，再通过滑模变结构控制器消除CMAC网络的逼近误差和不可重复随机干扰的影响。采用Lyapunov直接法进行控制律选取，分析表明系统可实现全局渐近稳定。在6－6并联机器人的轨线跟踪仿真试验中显示了良好的鲁棒性和精确性。     

移动机器人的快速终端滑模轨迹跟踪控制

针对基于动力学模型描述的非完整移动机器人轨迹跟踪问题,给出了一种快速终端滑模控制器设计方法,该方法结合反演(backstepping)设计和快速终端滑模控制的思想,实现了非完整移动机器人全局快速轨迹跟踪控制,并且能够在有限时间内完全跟踪上期望轨迹。该方法将系统分解为低阶子系统来处理,利用中间虚拟控制量简化了控制器的设计,具有直观的稳定性分析,设计方法简单。仿真结果验证了该控制器的正确性和有效性。     

踝关节康复机器人主动训练柔顺控制研究

为保证踝关节康复机器人能为主动康复训练的患者准确提供任意性质的训练力,以气动肌肉冗余并联驱动踝关节康复机器人为对象,研究无误差力跟踪方法和主动训练柔顺控制策略。建立了踝关节康复机器人的动力学模型,基于阻抗控制理论研究了无误差力跟踪的轨迹规划方法,运用李亚谱诺夫稳定性理论提出了气动肌肉冗余并联驱动的柔顺控制策略,以助力和抗阻两种主动训练模式为例,进行了康复训练控制仿真,结果表明,所提出的力跟踪方法和柔顺控制策略不仅能确保主动训练的安全性,还能为训练提供任意而准确的助力和阻力。     

Predictive Control with Velocity Observer for Cushion Robot Based on PSO for Path Planning

This paper proposes a novel model predictive control method with velocity estimation simultaneously constraining trajectory and velocity tracking errors for a cushion robot. The authors investigated a path planning method using improved particle swarm optimization(PSO) combined with Dijkstra's algorithm and obtained a real-time desired optimal motion path for obstacle avoidance.The authors designed a velocity observer to estimate the unmeasurable speed, while the asymptotic stability of the observer error system was established. A predictive controller with error-constrained performance was derived by solving a quadratic programming problem with incremental control. Simulation and experimental results confirm the effectiveness of the proposed method and verify that the error constraints adopted in the cushion robot provide safe motion while avoiding obstacles.     

面向轨迹跟踪任务的机器人运动可靠性评估

针对轨迹跟踪任务,阐述了机器人运动可靠性与末端定位精度的数学关系,分析了定位精度的影响因素,建立了面向轨迹跟踪任务的机器人运动可靠性通用模型。引入等效极值原则,将模型求解的多维积分问题转化为一维积分问题,实现了模型的简化求解。以八自由度模块化机器人为研究对象开展仿真研究,实现了典型轨迹跟踪任务的运动可靠性定量评估;在引入相同误差的情况下,深入分析了各因素对运动可靠性的影响情况,分析结果为轨迹跟踪任务的优化控制提供了理论依据。     

基于扰动观测器的飞行器轨迹跟踪控制器设计

针对多种扰动作用下的固定翼飞行器三维轨迹跟踪问题, 设计了一种基于改进非线性扰动观测器的非奇异快速终端滑模轨迹跟踪控制器。首先推导固定翼飞行器三维轨迹跟踪误差模型, 考虑模型误差和飞行过程中的未知扰动, 设计了一种基于状态估计误差反馈的非线性扰动观测器对扰动进行观测。基于非奇异快速终端滑模控制方法, 采用双幂次趋近律设计轨迹跟踪控制器, 并证明了闭环控制系统的稳定性。仿真结果表明, 在多种扰动的作用下, 所设计的轨迹跟踪控制器能够对三维机动轨迹进行准确、稳定的跟踪。     

基于粒子滤波的机器人定位及动态目标跟踪

提出了一种基于粒子滤波的动态跟踪算法,解决了传统SLAM理论在处理动态目标时误差不断累加的问题。通过分析移动机器人和激光测距仪,里程计的原理,建立了机器人的运动和观测模型。将数据关联的方法用于动态环境中则提高了系统的稳定性和定位的精度。仿真结果表明此算法能够比较精确地估计出机器人的位姿以及动态目标在地图中的位置,为开展将静态与动态相结合的定位与地图构建的研究提供了一种可行方案。     

曲面零件抛光机器人的力/位混合控制方法

提出了一种针对复杂曲面零件的工业机器人抛光力/位混合控制方法,该方法可以实现稳定的力控制和精确的位置控制,保证不同法向量处材料去除率的一致。根据规划好的具有法矢量的轨迹,结合传感器反馈的力信号和法矢量方向的PI控制器,机器人沿曲面法矢量方向修正运动轨迹间接地实现刀具和曲面间接触力的控制。研究表明安装不同抛光刀具的机器人抛光系统具有不同的系统刚度,为了保证系统刚度不同的抛光系统具有较好的接触力跟踪性能,提出了自适应PI控制算法,对抛光系统刚度进行评估和PI参数的调整。仿真和实验结果表明该方法可以很好地实现曲面零件的抛光。