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。     

输入饱和约束下的非完整移动机器人轨迹跟踪控制

在控制输入饱和的约束条件下,以非完整移动机器人的运动学模型为对象,研究了移动机器人的轨迹跟踪控制问题,提出了一种光滑时变的控制器.基于Lyapunov方法,证明了所设计的轨迹跟踪控制器能够满足控制输入饱和的约束条件,并且能够保证闭环系统一致稳定,当机器人的期望线速度不为零时,闭环系统能够全局渐近稳定.仿真结果验证了该控制器的有效性.     

基于分段模糊Lyapunov函数的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

研究了具有控制输入约束和外部干扰的轮式移动机器人的轨迹跟踪问题.在轨迹跟踪位姿误差的T-S模型和并行分布补偿框架下,利用分段模糊Lyapunov理论给出了满足控制输入约束的H∞控制器设计方法,并证明了闭环系统的稳定性.仿真结果验证了所提方法的有效性.     

基于全局视觉的服务机器人滑模轨迹跟踪控制

以轮式移动服务机器人的轨迹跟踪控制为研究对象,分别建立了轮式移动机器人在任务空间和视觉空间内的运动学模型,利用摄像机成像模型,实现了视觉空间到任务空间的速度向量变换.采用视觉伺服控制方法,构建了全局视觉轨迹跟踪控制结构.结合滑模控制思想,建立了具有全局渐近稳定的滑模轨迹跟踪控制器.以具有任意初始误差的圆和直线为参考轨迹,进行了仿真研究.仿真结果表明,所构建的系统控制器具有理想的响应速度和跟踪精确性.     

基于模糊干扰观测器的移动机器人自适应滑模跟踪控制

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot, WMR)轨迹跟踪中存在的速度跳变和未知系统扰动,提出一种新型轨迹跟踪控制策略。该策略基于反演技术,分别设计WMR系统的运动学控制器和动力学控制器。在运动学控制器中,采用分流技术克服了轨迹跟踪初期的速度跳变问题;在动力学控制器中,将模糊干扰观测器与自适应滑模控制结合,有效解决了未知系统扰动对控制性能的影响,并且消除了传统滑模控制的抖振现象。通过Lyapunov稳定性理论,证明了该控制策略的稳定性。仿真研究表明,该控制策略具有较小的速度跳变,控制信号抖振较小,并对系统扰动具有强鲁棒性。     

轮式移动机器人滑模轨迹跟踪控制

对质心与几何中心不重合的轮式移动机器人轨迹跟踪问题进行了研究.分析了轮式移动机器人运动学的数学模型,并在反演(backstepping)控制算法的基础上设计了变结构控制的切换函数,由此构造了具有全局渐进稳定性的滑模跟踪控制器.仿真结果表明了该方法的有效性和正确性.     

非完整约束下的轮式移动机器人轨迹跟踪

研究轮式移动机器人运动控制中非完整约束系统的轨迹跟踪性能。从非完整约束定义入手,通过非完整约束系统的判据和特点,推导几类典型的轮式移动机器人的运动学模型。通过一类控制Lyapunov函数来构造系统的控制器。利用Matlab/Simulink建立了非完整约束下的二轮和三轮机器人运动学模型,设计控制器实现机器人对圆形轨迹的跟踪。仿真结果显示:该控制器轨迹跟踪性能为稳态。通过轨迹曲线得到2种机器人的运动特点和相互关系。     

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.     

基于综合导向的车式移动机器人轨迹跟踪控制

分析了具有不确定性和非完整约束的车式移动机器人系统的轨迹跟踪问题.基于运动学模型分析,提出一种自适应的轨迹跟踪控制方法.通过引入状态微分反馈实现系统的镇定.同时引入人工场,使其和位姿误差一起作用于控制系统,从而改善了对车式移动机器人的导航控制.运用Lyapunov稳定性理论证明了控制器的稳定性.直线和圆周两种轨迹跟踪的仿真实验表明,该控制方法能够使四轮车式移动机器人在导航中具有理想的跟踪轨迹.     

基于Backstepping方法的车式移动机器人轨迹追踪控制

针对四轮车式移动机器人的运动学模型,首先利用一个正则坐标变换,将误差系统转换为一个非线性串联系统的形式;然后利用Backstepping方法,在两轮移动机器人追踪控制律设计过程的基础上,构造了四轮移动机器人追踪系统的Lyapunov函数,并通过使该Lyapunov函数负定,计算得到了针对四轮移动机器人轨迹追踪控制器,并证明了该类型移动机器人在所得控制器作用下,能实现对给定目标的全局渐近追踪;最后利用提出的控制器,通过四轮移动机器人对直线和圆周2种轨迹追踪的仿真实验,验证了该控制器在四轮车式移动机器人轨迹追踪控制中的有效性.     

基于一种新误差模型的移动机器人模糊控制

建立了移动机器人的数学模型,并进行离散化. 针对大初始偏差问题提出一种新的误差模型,设计了2个基于人工驾驶思想的模糊控制器. 角速度控制器用距离误差和角度误差作为控制量,加速度控制器用距离误差作为控制量,同时对角速度和加速度进行控制以实现移动机器人路径跟踪. Matlab仿真结果表明该控制器的有效性.     

轮式移动机器人直流伺服控制系统设计

随着移动机器人性能的不断完善,移动机器人的应用范围正在不断扩展,逐步进入到工业、军事、服务、教育等领域。设计满足人们的要求的轮式机器人系统一直是控制领域人们关注的热点。设计一直流伺服系统来实现轮式移动机器人的基本要求,设计首先给出了系统的方案。根据方案和所提供的参数性能指标要求。概述了PWM、编码器、直流伺服电机、机器人运动学和动力学。介绍了移动机器人运动系统,以及本设计中的典型Ⅰ型系统。对系统进行静动态分析,设计了一轮式移动机器人直流伺服系统,整定控制器参数。最后通过仿真给出系统的响应结果,进行分析,结果满足移动机器人的基本要求。     

轮式机器人遗传模糊神经网络转向控制

针对数学模型复杂的轮式机器人的转向控制问题，使用基于遗传算法的模糊神经网络转向控制方法．首先建立车辆的神经网络模型，然后构造模糊神经网络控制器，再用遗传算法寻找模糊神经网络控制器的参数，最后提高控制器对速度变化的适应性．仿真表明，该方法可以对机器人的转向进行有效控制，效果良好，能适应各种不同速度变化，是一种有实用意义的控制方法．     

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。     

基于反演技术和神经网络的移动机器人控制

提出了一种基于反演设计和RBF神经网络自适应的非完整移动机器人轨迹跟踪方法.首先,设计一个虚拟的速度控制律使得输出跟踪误差尽可能小;然后,利用反演技术设计一个基于RBF神经网络的动力学控制器,以确保在机器人系统中存在不确定性和外界扰动的情况下,机器人仍具有良好的跟踪能力.RBF神经网络连接权值在线自适应律由Lyapunov理论导出,保证了控制系统的稳定性.本文提出方法的主要优点是不需要移动机器人动力学的先验知识,而且对外界扰动具有良好的鲁棒性.最后,在两轮非完整移动机器人上的仿真结果证明了本文所提出方法的有效性.     

轮式移动机器人的模糊控制器

为准确反映移动机器人的实际运动情况,鉴于路径跟踪控制中可能出现的三类偏差.设计了两个模糊控制器,用以纠正移动机器人行走路径的偏差.MATLAB仿真结果表明:加入模糊控制器的系统,运动轨迹相对平缓、波动较小、收敛速度快.其动态和稳态输出特性均较好.该模糊控制器能够提高系统的控制精度,取得比较理想的控制效果.     

Adaptive trajectory tracking control of two-wheeled self-balance robot

Wheeled mobile robot is one of the well-known nonholonomic systems.A two-wheeled self-balancerobot is taken as the research objective.This paper carried out a detailed force analysis of the robot andestablished a non-linear dynamics model.An adaptive tracking controller for the kinematic model of anonholonomic mobile robot with unknown parameters is also proposed.Using control Lyapunov function(CLF),the controller's global asymptotic stability has been proven.The adaptive trajectory trackingcontroller d...