轮式移动机器人大转向航向跟踪控制

为了防止轮式移动机器人在大弯道路跟踪时出现过度转向而引起较大跟踪误差或偏离预定路径,提出了种能适应大转向的航向跟踪控制方法,利用机器人前轮偏角的绝对方向作为控制器反馈航向,仿真实验结果表明,该方法与以机器人车体航向作为反馈量的常规方法相比,在大转向航向跟踪时能有效志改善系统的动态特性,减少超调和振荡,提高基于航向控制的轮式移动机器人大弯道路径跟踪性能。     

基于综合导向的轮式移动机器人自适应轨迹跟踪控制

分析了不确定的具有非完整约束轮式移动机器人系统的轨迹跟踪问题,提出了一种自适应的轨迹跟踪控制方法,该方法在运动学模型的基础上通过引入状态微分反馈实现.同时,该控制方法提出在对轮式移动机器人进行导航时引入人工场,使其和位姿误差一起作用完成导航控制.基于轮式移动机器人的仿真实验,以及实际轮式移动机器人的控制实验表明,该方法可以对不确定的轮式移动机器人轨迹跟踪进行有效控制,而且在导航中使轮式移动机器人具有更理想的轨迹.     

基于多模型自适应控制方法的FGC控制

冷连轧机动态规格变换时各机架的入口厚度一般变化较大,采用传统自适应控制的辨识算法的收敛速度不能跟随参数实际变化速度,控制效果不佳.针对这一问题,提出一种多模型自适应控制方法.通过对五机架冷连轧机进行仿真表明,多模型自适应FGC系统具有较好的控制精度、跟踪速度以及稳定性.     

基于LQR技术的直流电动机转速控制设计

以直流电动机为控制对象,采用输出反馈线性二次型调节器LQR(Linear Quadratic Regulator)技术完成了直流电动机的转速控制设计.利用获得的控制系统进行数字仿真,并与常规反馈校正和PID控制设计效果进行了比较.结果表明,LQR控制系统更好地实现了转速指令的精确跟踪,且具有良好的抗干扰能力,适合直流电动机转速控制要求.     

基于曲率跟踪方法的轴上拖挂轮式移动机器人的运动控制设计

目的 针对轴上拖挂轮式移动机器人中的挂车对目标轨迹精确跟踪控制问题,提出了一种能够跟踪挂车理想运动轨迹曲线相对曲率的双环控制方法。方法 首先通过梳理轴上拖挂轮式移动机器人受到的非完整约束建立出运动学模型,并通过欧拉-拉格朗日方程建立其动力学模型;然后利用运动学方程推导出挂车的理想运动轨迹曲线的相对曲率和拖车与挂车理想偏航角之差之间满足的重要函数关系式;最后基于该核心关系式,利用姿态误差系统的外环速度控制器和动力学模型的内环比例积分反馈控制器组成的双环控制方法来实现给定的跟踪任务。结果 仿真结果表明,对于外环系统,外环速度控制器使得姿态跟踪误差在经过一段时间的变化后全都趋近于零,实际的姿态变量最终稳定地趋近于目标姿态变量;对于内环系统,内环比例积分反馈控制器使得速度跟踪误差经过短暂的调整后趋近于零,实际速度值最终稳定地趋近于参考的速度值。结论 设计的双环控制器可以有效地实现姿态跟踪和速度跟踪,能够使挂车精确地跟踪理想运动轨迹曲线,由于在姿态跟踪过程中引入了挂车运动轨迹曲线的相对曲率,该方法可以极大地提高轨迹跟踪的精确度。     

轮式移动机器人的有限时间自适应轨迹跟踪控制

【目的】针对存在外界扰动和参数不确定性的轮式移动机器人,设计一种有限时间轨迹跟踪控制方案。【方法】首先,将轮式移动机器人动态系统分为二阶和三阶的两个子系统;其次,针对二阶子系统设计了自适应快速终端滑模控制律,保证移动机器人角速度跟踪误差有限时间内收敛到一个任意小的区域内;然后,设计了关于线速度的控制律,来保证三阶子系统的有限时间收敛;最后进行仿真实验验证。【结果】仿真实验结果与理论值相符。【结论】本研究设计的有限时间控制策略保证了移动机器人轨迹跟踪的效果。     

轮式移动操作机器人的鲁棒跟踪控制器设计

针对轮式移动操作机器人的非完整性和不确定性，为其设计了鲁棒跟踪控制器，即采用分段运动学到动力学为移动平台设计动力学跟踪控制器，并分别为移动平台和机械手设计神经网络控制器，利用遗传算法来搜索神经网络的优化权系值，从而补偿平台与机械手间的不确定量,通过Matlab的Simulink以及CMEX文件对所设计的控制器仿真，结果表明此控制器具有较强的鲁棒性。     

轮式移动机器人轨迹跟踪控制

基于轮式移动机器人的运动学模型,以速度为控制量,采用控制Lyapunov函数设计出一种具有全局渐近稳定的速度跟踪控制器。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于车载摄像机移动机器人的模糊神经网络跟踪

针对车载单目摄像机的轮式移动机器人的目标跟踪问题,提出一种模糊跟踪控制方案.方案分为两部分,分别为摄像机控制部分和轮式移动机器人控制部分.摄像机控制部分通过相关特征点之间的连线的夹角设计摄像机云台控制器,使摄像机能够实时跟踪目标,保持目标在图像平面的期望位置上.轮式移动机器人控制部分通过设计T-S模糊神经网络控制器使其能够在视觉伺服反馈下实时调整速度和姿态,实现目标的有效跟踪.仿真结果表明了本文方法的有效性.     

移动机器人路径跟踪模糊整定的比例微分控制

针对数学模型复杂的移动机器人的路径跟踪问题,使用模糊整定的比例微分控制算法.该控制方法参考模糊控制的思想,将位置和方向误差分成若干个模糊集合,使比例微分控制器参数能够根据机器人的状态进行调节.仿真结果表明,该方法在机器人的路径跟踪控制中效果良好.     

轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法

针对轮式移动机器人轨迹跟踪这一典型控制任务,提出了基于模糊控制规则的滑模控制方法。该方法采用等速趋近律,利用连续函数代替符号函数获得切换控制律,最后运用Lyapunov理论证明系统的稳定性。仿真结果表明该方法不但能够有效的跟踪机器人的参考轨迹,还能有效的减少在控制中的抖振现象。即使存在外界干扰的情况下,也具有良好的控制品质。     

基于油门与制动的轮式移动机器人纵向速度控制

建立了基于油门与制动的轮式移动机器人纵向控制系统，通过油门加速与制动减速的切换实现机器人对期望速度的跟踪，提出了一种模糊人挡制动算法，将查模糊控制表得到的控制量进行实时滤波，并将滤波后的控制量按一定规则分档，使制动踏板呈阶跃式运动，以防止制动过程中制动踏板的频繁往复抖动，实验结果表明，模糊分挡控制算法有效地降低甚至完全消除了制动踏板的抖动，同时，成功地实现了制动减速与油门加速的平稳切换。