基于RBF神经网络的机器人的路径跟踪控制

文章针对双轮移动机器人的路径跟踪问题,提出了基于反演法的运动学控制和滑模动力学控制相结合的控制算法,运动学控制器解决位姿和跟踪速度之间的控制关系,动力学控制器解决机器人的姿态和控制电压之间的控制关系;为了减小传统运动学控制器的跟踪误差、提高路径跟踪控制的特性,采用RBF神经网络对控制器的不确定参数进行在线自适应学习。仿真结果表明,文中提出的基于RBF神经网络自适应算法比传统控制算法具有更优越的跟踪效果。