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.     

轮式移动机器人全局渐近镇定控制器设计

基于控制Lyapunov函数(Control Lyapunov Function，简称CLF)和一类性能指标，提出了一种轮式移动机器人(WMR)全局渐近镇定控制器的设计方法。采用CLF近似性能指标的值函数，获得了控制仿射无漂系统的镇定控制律表达式。然后将CLF与反步法相结合，针对极坐标下WMR的动态模型，设计了一种渐近镇定控制器，解决了完美速度跟踪的问题。仿真结果验证了所提出控制律的有效性。     

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。     

基于鲁棒模型预测的智能汽车轨迹跟踪控制研究

针对传统的基于跟踪误差模型轨迹跟踪控制器在复杂行驶环境下控制精度不高,鲁棒性差等问题,设计一种鲁棒模型预测轨迹跟踪控制策略。采用车辆凸多胞体动力学模型显式描述车辆动态特性,结合轨迹跟踪多目标约束设计鲁棒性目标函数,通过线性矩阵不等式优化方式求解状态反馈控制律;引入前馈控制消除稳态误差,提高跟踪精度。结果表明:在不同行驶工况下,该控制器在保证车辆跟踪精度基础上可有效提高行驶稳定性,具有较强的鲁棒性。     

智能车辆横向轨迹跟踪的显式模型预测控制方法

为保证智能车辆跟踪控制的精确性、行驶稳定性和在线实时性,设计了一种显式模型预测跟踪控制方法.建立了预测时域内的跟踪精准性和行驶稳定性指标函数及约束,将跟踪控制问题转化为动态干扰下的主动转向最优化问题为提高实时性,将传统模型预测控制系统转化为与之等价的显式多面体分段仿射系统,运用参数分区上的显式控制律求得最优转角控制量....     

基于动力学系统的非完整移动机器人的跟踪控制

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,文章从机器人的动力学和运动学模型出发,设计出一种结构简单的控制器,该控制器利用单神经元网络的自学习和自适应能力,来克服未建模的系统扰动,并用Lyapunov函数对所设计的控制器进行了稳定性分析。最后仿真结果验证了所设计的控制器的有效性。     

预测控制最新算法综述

随着预测控制在工业过程控制中的广泛应用，预测控制在算法和理论研究上都取得了长足进展。本文系统地总结了模型预测控制算法和非线性模型预测控制算法，并对各种算法的特征进行评述，指出预测控制算法存在的问题和研究方向。     

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。     

基于滚动窗口的移动机器人路径规划

借鉴预测控制滚动优化原理 ,研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的移动机器人路径规划问题。提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人实时测得的局部环境信息 ,并通过有效的场景预测 ,以滚动方式进行在线规划 ,结合了优化和反馈机制 ,具有计算量小、反应迅速的特点。大量仿真结果表明 ,该方法能很好地适应动态不确定环境。     

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。     

一种移动机器人自适应轨迹跟踪控制算法研究

针对轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,提出了一种基于运动学模型的自适应轨迹跟踪控制算法。在分析经典轨迹跟踪控制律缺点的基础上,算法中引入了机器人位姿误差的纵坐标误差以加速机器人的轨迹逼近速度,并采用人工场和位姿误差协同作用来共同完成机器人的导向控制。该控制律结构简单,鲁棒性强。仿真实验表明该方法使移动机器人具有更理想的逼近轨迹。     

7-DOF核工业机器人的轨迹规划与仿真

为实现7-DOF核工业机器人在空间相贯焊缝探查作业过程中平稳、连续及控制的实时性，提出采用五次多项式函数进行轨迹插补，避免通过求解Jacobian逆矩阵实现从欧氏空间到关节空间轨迹规划结果的转换而涉及矩阵求逆等繁杂运算。该方法具有结构简单，运算量小，能够实时计算机器人运动的位移、速度与加速度，并生成运动轨迹。结合实际探查的空间相贯曲线，对各关节的运动轨迹进行了计算仿真，结果表明：该方法能够保证关节角度、角速度及角加速度的连续性，保证了机器人工作的平稳性，能够满足工作要求。     

轮式移动机器人沙地行驶控制建模与仿真研究

结合车轮沙土相互作用的力学分析,研究解决轮式移动机器人沙地行驶车轮过度滑转下陷问题.考虑纵列式重复通过车轮沙土力学参数的修正,建立六轮式沙地移动机器人的动力学模型,以车轮滑转率为状态变量,设计了移动机器人沙地行驶的滑模驱动控制器跟踪车轮期望滑转率.MATLAB/Simulink仿真结果表明,采用该控制器可以较快地跟踪期望滑转率,有效地限制机器人车轮的滑转,避免车轮的过度下陷.     

未知环境下改进的基于BUG算法的移动机器人路径规划

对未知环境下移动机器人路径规划的方法和发展现状进行了概述总结,指出了各种方法的优点和不足.同时研究了环境未知情况下的移动机器人实时路径规划问题,将Bug算法与基于滚动窗口的路径规划相结合,提出了一种改进的移动机器人路径规划方法.规划时只考虑当前状态下所必须的传感数据,不必计算障碍物的边线解析式,节省了存储空间,提高了规划效率,保证了算法的实时性.算法采用两种行为模式,为了保证路径规划的完备性和全局收敛,同时给出了全局收敛标准.由于算法的固有原理,在陷阱区域移动机器人容易左右徘徊,无法达到目标点.针对算法的这个问题,利用虚拟障碍的概念提出了基于局部切线图算法的移动机器人路径规划.最后对本算法的收敛性和完备性给予了证明.仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于二进制编码QPSO算法的移动机器人路径规划

在分析量子粒子群算法的基础上,针对离散搜索空间的问题,提出了二进制编码的量子粒子群算法.在算法中,重新定义了粒子的位置距离矢量,调整了搜索空间的迭代方程,并引入了多点交叉和精英保留的策略,保证全局收敛的同时加快粒子的收敛速度.并使用De Jong's测试函数对本算法和二进制粒子群算法进行了比较,最后使用二进制编码量子粒子群算法对机器人路径规划进行了仿真实验.     

移动机器人路径规划技术的现状与展望

移动机器人技术研究中的一个重要领域是路径规划技术。它分为基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划。综述了移动机器人路径规划技术的发展现状，指出了各种方法的优点与不足。最后对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望。     

助餐机器人轨迹规划研究

在真人使用一种助餐机器人样机进餐时餐勺位姿参数变化的基础上,用三次样条插值和三次多项式插值对机器人助餐全过程进行了轨迹规划。仿真证明规划的关节曲线光滑连续,保证机器人末端餐勺运动平稳、人性化,为机器人控制系统研究打下一定基础。