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移动机器人的导航与运动控制算法研究随着科技的快速发展，移动机器人已经成为现实生活中的一部分。
移动机器人的导航与运动控制算法的研究，对于实现机器人智能化、自主化以及高效性具有重要意义。
本文将对移动机器人导航与运动控制算法的研究进行探讨，并介绍目前主流的几种算法。
移动机器人的导航算法主要包括路径规划、环境感知和定位。
路径规划是机器人从当前位置到目标位置的路径选择，环境感知则是机器人通过传感器获取周围环境信息，以便更好地进行路径规划和避障，而定位则是机器人获取自身位置信息的过程。
在路径规划方面，A*算法是一种常用的搜索算法，它通过建立搜索树来找到最短路径。
A*算法的核心思想是同时考虑启发式函数和实际代价函数，以选择最佳路径。
此外，Dijkstra算法和D*算法也常用于路径规划。
Dijkstra算法通过计算节点之间的最短距离来确定路径，而D*算法则是在遇到环境变化时，可以通过增量式的方式进行路径更新。
在环境感知方面，移动机器人通常会配备各种传感器，如摄像头、激光雷达和超声波传感器等。
这些传感器可以帮助机器人感知周围的障碍物、地图等环境信息。
通过对环境信息的获取和处理，机器人可以根据目标位置和现实环境进行综合考虑，以便找到最佳路径。
定位是移动机器人导航算法的重要一环。
目前常用的定位方法包括惯性导航系统（INS）、全局定位系统（GPS）和视觉定位等。
INS通过测量机器人的线性加速度和角速度来估计其位置和姿态，而GPS则是通过接收卫星信号来获取机器人的经纬度信息。
视觉定位则是利用摄像头获取环境图像，通过图像处理和特征匹配来确定机器人的位置。
在运动控制方面，控制算法的设计主要涉及机器人的轨迹跟踪和姿态控制。
轨迹跟踪是指机器人按照指定的路径进行运动，并通过不断调整控制参数，使机器人能够更好地跟踪预定轨迹。
姿态控制则是指机器人根据期望姿态和当前实际姿态之间的差距，通过控制器进行调整，以使机器人能够保持稳定。
常见的轨迹跟踪算法包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。
不确定非完整轮式移动机器人的运动控制研究非完整轮式移动机器人（wheeled mobile robot,WMR）是典型的多输入多输出耦合欠驱动非线性系统, 其运动控制问题极具挑战性。
轮式移动机器人大多工作在复杂未知环境之下, 容易受到多种不确定性和扰动的综合影响, 因此, 解决复杂不确定下非完整轮式移动机器人的运动控制问题意义深刻且现实需求迫切。
本文研究了轮式机器人包含定位不确定性、参数和非参数不确定性、侧滑和打滑干扰等情形下的运动控制策略, 探讨了非完整单链系统的有限时间控制以及力矩受限下轮式移动机器人的动力学控制。
主要的研究成果包括: （1）研究了定位不确定的轮式移动机器人路径跟随问题, 提出一种基于改进遗传算法优化自适应扩展卡尔曼滤波的全局一致渐进稳定控制器。
（2）提出了一类n维不确定非完整单链系统的鲁棒有限时间镇定控制律。
通过不连续变换将原系统分解为1阶和n-1阶两个解耦的独立子系统, 对1阶子系统采用分段控制策略解决不连续变换引起n-1阶子系统奇异问题, 保证控制律的全局性, 对n-1阶子系统采用反演（backstepping）设计方法, 降低设计复杂度, 设计过程基于有限时间Lyapunov理论, 保证系统的有限时间稳定。
（3）研究了本体动力学模型包含参数和非参数不确定性的轮式移动机器人轨迹跟踪问题, 提出基于自适应反演滑模控制的全局渐进稳定饱和控制方案。
通过运动学输入-输出非线性反馈和动力学输入变换, 建立包含系统总体不确定性项的线性模型, 采用一种动态调整机制实现控制输入饱和约束, 基于幂次趋近律提高了滑模控制的平滑性和快速性, 自适应估计总体不确定性的上界有效削弱了滑模控制的抖振现象。
（4）提出了执行器动力学模型包含参数和非参数不确定性的轮式移动机器人轨迹跟踪与镇定统一控制方法。
通过backstepping分别设计系统的运动学、本体动力学和执行器动力学控制器, 运动学控制器引入了时变控制量, 使跟踪误差模型用于镇定控制时不存在奇异, 本体和执行器动力学控制器分别采用带鲁棒项的强化学习自适应模糊控制补偿系统的复杂不确定性, 采用非线性跟踪-微分器避免了backstepping过程的“计算膨胀”, 闭环系统为最终一致有界收敛。
轮式机器人的路径规划与控制技术研究随着科技的不断进步，轮式机器人已经成为了人工智能领域中的重要组成部分。
轮式机器人可广泛应用于各种环境下，包括室内、室外、平地、山地、水下等多种环境，使其具有广泛的应用前景。
但是，要让轮式机器人能够在复杂的环境下进行准确的路径规划并执行动作，需要借助于强大的技术支持。
本文将主要介绍轮式机器人的路径规划与控制技术研究。
一、路径规划技术路径规划是一项基本但十分关键的技术，它需要根据机器人所处的环境及任务需求，选择适当的路径来实现任务。
对于轮式机器人，我们通常采用三种不同的技术来完成路径规划：传统的基于轨迹的技术、图形化的技术以及基于学习的强化学习技术。
1. 基于轨迹的路径规划基于轨迹的路径规划是一种较为传统且较为简单的路径规划方式，适用于较为简单的环境。
该方法通过计算机模拟机器人的运动轨迹，进而进行路径规划。
这种方法的优点是计算速度较快，适用于较为简单的机器人应用场合。
但是该方法在复杂环境下的精度会受到很大的影响。
2. 图形化的路径规划图形化的路径规划方法是一种基于图形化交互的路径规划技术。
这种方法主要利用计算机程序来模拟出机器人及其周围的环境，通过交互式屏幕及热键的控制来对机器人进行路径规划。
相对于传统的基于轨迹的路径规划方法，该方法克服了精度不够高的问题，具有更好的精度和适用性。
但是该方法需要进行大量的手动操作，并且需要较高的人机交互能力。
3. 基于学习的强化学习技术基于学习的强化学习技术是一种先进而全新的路径规划技术，该技术运用了神经网络的方法，对机器人进行实时学习，使其能够适应更加复杂的环境，并识别出各种条件下的最佳路径。
该方法不仅可以减少规划过程的工作量，而且还能够自动对机器人进行学习和优化，大大提高了机器人的工作效率和速度。
但是由于该方法需要高度的计算能力和运算时间，所以目前还不引导广泛使用。
二、控制技术控制技术是机器人完成任务的基本技术之一，对于轮式机器人这样的移动式机器人，准确的控制其运动轨迹是十分重要的。
轮式移动机器人的运动控制算法研究一、引言随着科技的不断发展，移动机器人在工业、医疗、农业等领域的应用越来越广泛。
轮式移动机器人作为一种常见的移动机器人形式，其运动控制算法的研究对于机器人的稳定性和灵活性至关重要。
本文将分析和探讨轮式移动机器人的运动控制算法，旨在提高机器人的运动精度和效率。
二、轮式移动机器人的构成及运动模型轮式移动机器人通常由车身和多个轮子组成。
其中，车身是机器人的主要构成部分，承载着各种传感器和控制器。
轮子是机器人的运动装置，通过轮子的不同运动方式实现机器人的运动。
轮式移动机器人的运动可以通过综合考虑轮子之间的相对运动得到。
通常，可以使用正运动学和逆运动学模型来描述轮式移动机器人的运动。
正运动学模型是通过已知车体姿态和轮子转速来计算机器人的位姿。
逆运动学模型则是通过给定车体姿态和期望位姿来计算轮子转速。
根据机器人的结构和机械特性，可以选择不同的运动控制算法来实现轮式移动机器人的运动控制。
三、经典的轮式移动机器人运动控制算法1. 基于编码器的闭环控制算法基于编码器的闭环控制算法是一种常见的轮式移动机器人运动控制算法。
它通过测量轮子的转速，并结合期望速度，计算控制指令，控制轮子的转动。
该算法可以提高机器人的速度控制精度和跟踪性能。
2. PID控制算法PID控制算法是一种经典的控制算法，常用于轮式移动机器人的运动控制中。
它根据偏差信号的大小和变化率来调整控制指令，使机器人在运动过程中保持稳定。
PID控制算法具有简单、易理解和易实现等优点，但在一些复杂情况下可能需要进一步优化。
3. 最优控制算法最优控制算法是指在给定一组约束条件下，使机器人的目标函数最优化的控制算法。
在轮式移动机器人的运动控制中，最优控制算法可以通过解决优化问题，提高机器人的运动效率和能耗。
最优控制算法可以结合局部规划和全局规划来实现机器人的路径规划和运动控制。
四、轮式移动机器人运动控制算法的发展趋势随着机器人技术的不断发展和应用需求的不断提高，轮式移动机器人运动控制算法也在不断演进和改进。
全轮转向移动机器人运动学建模及机动性研究随着科技的不断发展，移动机器人在工业、军事、医疗等领域的应用越来越广泛。
全轮转向移动机器人作为一种灵活且机动性强的机器人，受到了研究者们的广泛关注。
全轮转向移动机器人具备四个独立驱动的轮子，并且每个轮子均可独立转动。
这种机构设计使得机器人可以在水平面上实现前进、后退、平移、旋转等多种运动方式，具备了较强的机动性。
因此，对全轮转向移动机器人的运动学建模及机动性研究显得尤为重要。
首先，对全轮转向移动机器人进行运动学建模。
运动学建模是描述机器人运动的数学模型。
对于全轮转向移动机器人而言，需要考虑每个轮子的转角以及机器人的速度控制。
通过建立适当的数学模型，可以得到机器人的位姿与轮子转动之间的关系。
运动学建模不仅可以帮助我们理解机器人的运动规律，还可以为机器人的路径规划、运动控制等方面提供基础支持。
其次，研究全轮转向移动机器人的机动性。
机动性是指机器人在运动过程中的灵活性和可操作性。
全轮转向移动机器人由于具备独立转动的轮子，因此可以实现更加复杂的运动方式，如平稳的转弯、精准的定位等。
通过研究机器人的机动性，可以优化机器人的运动控制算法，提高机器人的运动能力。
最后，应用全轮转向移动机器人的运动学建模及机动性研究成果。
全轮转向移动机器人的应用领域十分广泛，如工业生产线上的物料搬运、仓库内的货物整理、医院内的病床运送等。
通过研究全轮转向移动机器人的运动学建模及机动性，可以为这些应用场景提供技术支持，实现自动化、智能化的操作。
综上所述，全轮转向移动机器人的运动学建模及机动性研究对于提高机器人的运动能力、优化运动控制算法具有重要意义。
通过深入研究，我们可以更好地理解和应用全轮转向移动机器人，为各个领域的自动化操作提供强有力的支持。
轮式移动机器人运动控制系统研究与设计的开题报告一、选题背景随着现代科技的不断发展，机器人技术的应用日益广泛，尤其是在工业自动化领域。
现代工厂中很多重复性劳动已经被机器人所取代，这不仅提高了生产效率和产品质量，也减轻了人力成本和劳动强度。
其中轮式移动机器人在物流和仓储领域有广泛应用，能以更快的速度和更高的精度完成货物搬运和种类分拣等任务，大大提升了物流效率。
机器人在实际应用中需要运动控制系统的支持，而轮式移动机器人的运动控制系统是整个机器人系统中至关重要的一部分，它直接关系到机器人的移动速度、精度以及灵活性等。
因此，本课题旨在针对轮式移动机器人运动控制系统进行详细的研究和设计，探索更为高效、稳定的控制策略。
二、选题意义及目标本课题旨在研究和设计一种高效、稳定的轮式移动机器人运动控制系统，通过建立运动模型、分析控制策略、设计控制算法等方面的研究工作，达到以下目标：1. 实现轮式移动机器人的运动控制系统，包括传感器采集、运动控制、路径规划等。
2. 基于机器人运动模型，探索一种高效、精准的控制策略。
3. 根据控制策略，设计控制算法，并使用实验方法验证算法的有效性和鲁棒性。
4. 实现算法在轮式移动机器人控制系统中的应用，提升机器人的控制性能和稳定性。
三、研究内容和计划1. 研究轮式移动机器人的运动学和动力学原理，建立数学模型。
2. 研究机器人传感器的类型和工作原理，选择合适的传感器并编写相应的驱动程序。
3. 建立机器人控制系统的运动模型，包括路径规划、局部化等。
4. 基于机器人运动模型，研究控制策略，优化机器人运动性能。
5. 设计并实现控制算法，对算法进行验证实验。
6. 将控制算法应用到轮式移动机器人控制系统中，测试系统的性能和稳定性。
7. 撰写毕业论文并进行答辩。
四、研究方法和技术路线本课题的研究方法主要包括：文献研究法、建模法、仿真实验法和实物实验法等。
具体的技术路线如下：1. 通过文献研究法了解轮式移动机器人的基本原理、运动学、动力学等知识，并进行数据收集和分析。
WMR具有结构简单、控制方便、运动灵活、维护容易等优点，但也存在一些局限性，如对环境的适应性、运动稳定性、导航精度等方面的问题。
轮式移动机器人的定义与特点特点定义军事应用用于生产线上的物料运输、仓库管理等，也可用于执行一些危险或者高强度任务，如核辐射环境下的作业。
工业应用医疗应用第一代WMR第二代WMR第三代WMRLagrange方程控制理论牛顿-Euler方程动力学建模的基本原理车轮模型机器人模型控制系统模型030201轮式移动机器人的动力学模型仿真环境模型验证性能评估动力学模型的仿真与分析开环控制开环控制是指没有反馈环节的控制，通过输入控制信号直接驱动机器人运动。
反馈控制理论反馈控制理论是运动控制的基本原理，通过比较期望输出与实际输出之间的误差，调整控制输入以减小误差。
闭环控制闭环控制是指具有反馈环节的控制，通过比较实际输出与期望输出的误差，调整控制输入以减小误差。
运动控制的基本原理PID控制算法模糊控制算法神经网络控制算法轮式移动机器人的运动控制算法1 2 3硬件实现软件实现优化算法运动控制的实现与优化路径规划的基本原理路径规划的基本概念路径规划的分类路径规划的基本步骤轮式移动机器人的路径规划方法基于规则的路径规划方法基于规则的路径规划方法是一种常见的路径规划方法，它根据预先设定的规则来寻找路径。
其中比较常用的有A*算法和Dijkstra算法等。
这些算法都具有较高的效率和可靠性，但是需要预先设定规则，对于复杂的环境适应性较差。
基于学习的路径规划方法基于学习的路径规划方法是一种通过学习来寻找最优路径的方法。
它通过对大量的数据进行学习，从中提取出有用的特征，并利用这些特征来寻找最优的路径。
其中比较常用的有强化学习、深度学习等。
这些算法具有较高的自适应性，但是对于大规模的环境和复杂的环境适应性较差。
基于决策树的路径规划方法基于强化学习的路径规划方法决策算法在轮式移动机器人中的应用03姿态与平衡控制01传感器融合技术02障碍物识别与避障地图构建与定位通过SLAM（同时定位与地图构建）技术构建环境地图，实现精准定位。
六腿轮式移动机器人设计与控制研究随着科技的不断发展，移动机器人在日常生活中的应用越来越广泛。
而六腿轮式移动机器人作为一种具备较好稳定性和适应性的机器人，受到了研究者们的广泛关注。
本文旨在研究六腿轮式移动机器人的设计和控制方法，以提高其运动性能和应用效果。
首先，我们需要考虑六腿轮式移动机器人的机械结构设计。
六腿轮式移动机器人的机械结构通常由六条腿和六个轮子组成，每条腿上安装有一个轮子。
这种设计能够使机器人在不同地形上具备较好的适应性和稳定性。
同时，我们需要考虑机器人的重心位置和质量分布，以保证机器人的稳定性和平衡性。
其次，我们需要研究六腿轮式移动机器人的运动控制方法。
在设计控制算法时，我们需要考虑机器人的姿态控制和运动控制。
姿态控制主要用于保持机器人的平衡，可以通过传感器获取机器人的姿态信息，并通过控制算法调节机器人的关节角度，以保持机器人的稳定性。
运动控制则是控制机器人的运动方向和速度，可以通过控制各个关节的运动来实现机器人的导航和路径规划。
在控制算法的设计中，我们可以采用传统的PID控制算法，也可以结合模糊控制、神经网络等先进的控制方法。
此外，我们还可以利用机器学习算法，通过对机器人的运动数据进行训练，提高机器人的自主导航和决策能力。
最后，我们需要对设计的六腿轮式移动机器人进行实验验证。
通过在不同地形和环境中进行测试，可以评估机器人的运动性能和稳定性。
同时，还可以对机器人的控制算法进行优化和改进，以提高机器人的运动控制精度和鲁棒性。
总之，六腿轮式移动机器人的设计与控制研究是一个复杂而有挑战性的课题。
通过合理的机械结构设计和优化的控制算法，可以提高机器人的运动性能和应用效果。
未来，我们可以进一步探索机器人的自主导航和决策能力，以满足更广泛的应用需求。
轮式移动机器人运动控制的研究的开题报告一、选题背景随着智能制造和物流的快速发展，轮式移动机器人的应用越来越广泛。
在自动化工厂、仓库、医院、学校等场所，轮式移动机器人能够为人们带来极大的便利，提高工作效率和安全性。
而轮式移动机器人的运动控制技术是其实现自主导航、避障、路径规划等功能的核心技术。
目前，常见的轮式移动机器人运动控制方式包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等多种方法。
然而，不同的控制方法适用于不同的场合和不同的任务，如何选取合适的控制策略是一个值得研究的问题。
二、选题意义本项目旨在通过对轮式移动机器人运动控制方法的分析与比较，寻找最优控制策略，提高轮式移动机器人的导航精度和运动效率。
同时，研究成果还有助于促进智能制造和物流等领域的发展，推进相关产业的升级。
三、研究内容和方法本项目主要研究内容如下：1. 轮式移动机器人运动学和动力学模型的建立；2. 常见的轮式移动机器人运动控制方法的介绍和分析；3. 对比不同控制方法的优缺点，建立合适的评价指标体系；4. 设计和实现最优控制策略，通过仿真和实验验证其有效性。
研究方法主要包括：1. 理论分析法：对轮式移动机器人的运动学和动力学模型进行分析和建模，结合不同控制方法的理论基础进行比较；2. 实验研究法：通过对轮式移动机器人的实际运动控制，数据采集和分析，验证最优控制策略的有效性；3. 数学模拟法：利用计算机进行轮式移动机器人运动控制仿真，快速评估不同控制方法的优劣和效果。
四、预期成果和实施方案预期成果包括：1. 轮式移动机器人运动学和动力学模型的建立；2. 常见的轮式移动机器人运动控制方法的分类和比较；3. 基于评价指标体系的最优控制策略的设计和实现；4. 仿真和实验验证最优控制策略的有效性。
实施方案：1. 着手进行轮式移动机器人运动学和动力学模型的建立；2. 搜集和整理相关文献资料，对比研究不同的控制方法；3. 设计实验方案并进行实验数据采集和分析；4. 利用计算机进行仿真实验；5. 组织撰写论文，完成研究成果的汇总和整理。
轮式移动机器人的运动控制与路径规划研究第一章背景介绍随着工业自动化程度的不断提高，移动机器人作为智能制造中不可或缺的重要组成部分，已经逐渐成为自动化生产的重要标志，而轮式移动机器人则被广泛应用于工业、医疗、军事等领域。
其中，轮式移动机器人无疑是应用最广泛的一种，因为它具有灵活性高、适应性强、可靠性高、成本低等优点，广泛应用于自主导航、物流配送、空间探索等领域。
而轮式移动机器人在实际应用过程中，最重要的环节就是运动控制和路径规划。
第二章运动控制技术轮式移动机器人的运动主要是通过电机驱动轮子的旋转，从而实现前进、后退、转弯等运动。
轮式移动机器人的运动控制技术主要有两种方式：开环控制和闭环控制。
其中，开环控制是最简单的控制方式，其原理是通过控制电机的电压和电流来控制电机的转速，从而实现轮子的旋转。
但是，开环控制存在一些弊端，比如说飞轮效应导致实际转速与设定转速有误差等问题。
相比之下，闭环控制更加精细，它是通过电机驱动轮子转动之后的编码器反馈信号进行控制，达到更加准确的控制目的。
除了以上两种方式，还有一些先进的技术，比如说PID控制、模糊控制、自适应控制等等，这些技术能够根据不同的控制需求，实现更加高效的轮式移动机器人控制。
第三章路径规划技术路径规划是指在机器人行动过程中，根据实时传感器数据和目标位置信息，计算出机器人实现目标位置所需要的路径。
路径规划对于轮式移动机器人的导航控制具有至关重要的作用，常见的路径规划算法包括典型Dijkstra算法、A*算法等。
Dijkstra算法是最常见的路径规划算法之一，其主要思想是将图分为两个部分，设开始节点为起点，算法从起点开始访问与其直接相邻的节点，并选出一条当前最短的路径扩展到与它相邻的节点上，最终得到最短路径。
而A*算法则是一种启发式搜索算法，它不仅考虑到最短路径，还考虑到到达目标点的优势。
该算法通过估算每个节点到目标节点的距离来实现优化，从而得到以最短路径为基础的最优路径。
轮式移动机器人动力学控制研究及应用近年来，随着技术的不断发展和人工智能的不断壮大，机器人技术领域吸引了越来越多的关注和研究。
轮式移动机器人是一种常见的机器人类型，因其机动性强、灵活性高等特点，被广泛应用于工业制造、军事、医疗等领域。
其中，动力学控制是轮式移动机器人研究的重要方向之一。
轮式移动机器人作为一种双轮自平衡运动系统，其动力学控制研究重点在于掌握机器人的运动状态，并在此基础上进行精准的控制。
一方面，机器人需要通过运动状态分析确定自身位置、速度和方向等信息，以保证对环境的认知行为。
另一方面，机器人还需要进行运动控制，根据输入信号对机器人速度、方向等进行精确控制，实现行动的自主决策。
在动力学控制研究中，机器人模型是关键因素之一。
轮式移动机器人模型通常采取双轮模型或三轮模型。
其中，双轮模型是轮式移动机器人动力学控制研究的基础，其模型侧重于机器人的旋转运动和线性运动，包括转向、加速度控制等内容。
而三轮模型在双轮模型的基础上进行了扩展，能够对多种移动方式进行控制，如直线行驶、弯道行驶、斜角行驶等。
在实际应用中，轮式移动机器人动力学控制研究有着广泛的应用前景。
首先，在制造业中，机器人能够替代人力完成重复性、危险或高难度的任务，提高生产效率，减少工业事故的发生。
其次，轮式移动机器人在医疗领域也发挥着重要作用。
如开展手术、输送药品和物资等。
此外，在军事和公共安全领域，轮式移动机器人不仅可以进行实时监控，也可以在紧急状态下进行侦查、搜救等任务。
然而，轮式移动机器人动力学控制研究也存在一些尚未解决的问题。
例如，机器人在复杂环境下行驶容易受到干扰，从而导致行进路径出现误差；机器人的运动控制也存在精度不足、响应时间慢等问题。
此外，随着机器人技术不断发展，信息安全问题也愈来愈受到关注。
综上所述，轮式移动机器人动力学控制研究是机器人领域的热门研究方向，其应用前景广阔。
未来，在机器人技术和理论基础不断深入的同时，也需要不断探索实际应用场景，进一步完善轮式移动机器人的动力学控制方法。
2021年5月第28卷第5期控制工程Control Engineering of ChinaMay. 2021Vol.28, No.5文章编号：1671-7848(2021)05-0963-08DOI: 10.14107/ki.kzgc.20190635轮式机器人移动过程中滑模控制策略的研究陈勇\刘哲\乔健、卢清华、谢永芳2(1.佛山科学技术学院机电工程与自动化学院，广东佛山528225;2.中南大学自动化学院，湖南长沙410083)■摘要：针对移动机器人的路径跟踪控制问题，提出了一种全局稳定定理与指数趋近律相 结合的滑模控制方法。
在控制器的设计中，定义了惯性坐标系和机器人坐标系，建立移动机器人运动模型，标定出位置误差和姿态角误差；基于指数趋近律设计了移动机器人的轨迹跟踪控制器，利用全局穗定定理改进了控制器的控制律算法，通过L y a p u n o v函数证明了控制器的稳定性；最后采用双环闭环控制结构对此路径跟踪系统进行了 M A T L A B仿真，并与传统指数控制律设计的控制器进行对比。
结果表明，该方法提高了机器人在路径跟踪过程中线速度与角速度的穗定性，削弱了指数控制律的抖振现象，验证了新指数控制律设计的轨迹跟踪控制器的可行性与有效性。
关键词：轮式移动机器人；滑模控制；路径跟踪；指数趋近律；全局穗定中图分类号：T P242 文献标识码：AResearch on Sliding Mode Control Strategy of Wheeled Robot in Moving ProcessC H E N Yong\ L I U Z h e\ Q I A O Jian2,L U Qing-hua2,X I E Yong-fang3(1.School of Mechatronic Engineering and Automation,Foshan University,Foshan528225, China;2.Schoolof A utomation,Central South University,Changsha410083, China)Abstract:A i m i n g at solving the problem of path tracking control of mobile robot,a sliding m o d e control method is proposed combined with global stability and exponential reaching law.In the design of the controller, the inertial coordinate system and robot coordinate system are dfined firstly.T h e kinematic mod e l of mobile robot is developed,the position error and attitude angle error are calibrated.T h e path tracking controller for mobile robots is designed b y the exponential reaching law,and the control law algorithm i s improved b y global stability theorem,and Lyapunov function i s used to prove the controller stability.Finally,the double closed-loop control structure is used to simulate the path tracking system in M A T L A B,and the comparison is m a d e with the controller designed by the traditional exp-onential control law.T h e results s h o w that the stability of linear velocity and angular velocity of the robot in the path tracking process is improved and the chattering of exponential control law is w e a k e n e d by the proposed m e t h o d.T h e feasibility and effectiveness of the pathing tracking controller designed b y the n e w exponential control law are verified.K e y w o r d s:Wheeled mobile robot;sliding m o d e control;trajectory tracking;exponential reaching l a w；global stabilityi引言移动机器人具有结构简单、运动灵活、易于控 制等特点[1],在工业、服务业等领域得到广泛应用。
大连理工大学硕士学位论文目录摘要………………………………………………………………………………………………………………ＩＡｂｓｔｒａｃｔ……………．………．．．．．…．………．…．．…．…．…．…………………．．．．．．．………………………．………ＩＩ１绪论……………………………………………………………………………………ｌ１．１课题研究的背景及意义………………………………………………………１１．２移动机器人的发展历史及趋势………………………………………………ｌ１．２．１国内外移动机器人的发展历史………………………………………１１．２．２移动机器人的新发展与发展趋势……………………………………３１．３本文主要研究内容………‰…………………………………………………３２移动机器人的体系结构设计…………………………………………………………５２．１移动机器人的机械结构设计和运动学模型建立……………………………５２．１．１移动机器人的机械结构………………………………………………５２．１．２移动机器人的运动学模型……………………………………………５２．２移动机器人的控制系统设计…………………………………………………７２．２．１主控制器模块…………………………………………………………７２．２．２驱动模块………………………………………………………………９２．２．３ＰＬＣ模块……………………………………………………………．．１２２．２．４相机姿态调整模块…………………………………………………．．１９２．２．５测距模块……………………………………………………………一２０２．２．６通信模块……………………………………………………………一２２２．２．７电源模块………………………………………………………………２５３Ｂａｃｋ—Ｓｔｅｐｐｉｎｇ算法在移动机器人轨迹跟踪中的研究……………………………２６３．１移动机器人路径规划与轨迹跟踪…………………………………………．２６３．１．１路径规划………………………………………………………………２６３．１．２轨迹跟踪………………………………………………………………２７３．２Ｂａｃｋ—Ｓｔｅｐｐｉｎｇ算法…………………………………………………………２７３．２．１基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性的最优状态反馈控制器……………………．２８３．２．２Ｂａｃｋ—Ｓｔｅｐｐｉｎｇ算法的设计思想……………………………………．．２９３．３Ｂａｃｋ—Ｓｔｅｐｐｉｎｇ算法在基于运动学模型的轨迹跟踪中的实现……………３ｌ３．４实验结果及分析……………………………………………………………．３４３．５本章小结……………………………………………………………………．３６４连续曲率曲线路径在局部路径规划中的研究……………………………………．．３７轮式移动机器人系统设计及控制研究４．１局部路径规划中的连续曲率曲线的建立…………………………………．３７４．１．１直角坐标系中连续曲率曲线的建立方法……………………………３７４．１．２连续曲率曲线算法在移动机器人局部路径规划中的实现…………４１４．２实验结果及分析……………………………………………………………．４３４．３本章小结……………………………………………………………………．４５５基于模糊控制算法的移动机器人直线轨迹跟踪…………………………………．４６５．１模糊控制理论………………………………………………………………．４６５．１．１模糊控制的概念……………………………………………………一４６５．１．２模糊控制的优点……………………………………………………一４６５．２模糊控制系统………………………………………………………………．４７５．２．１模糊控制系统的组成………………………………………………．．４７５．２．２模糊控制器的设计…………………………………………………．．４８５．３模糊控制算法在移动机器人轨迹跟踪中的实现…………………………．４９５．３．１输入输出量模糊语言及其隶属度的建立…………………………一５０５．３．２模糊控制规则的设定………………………………………………。
轮式和足式机器人运动控制技术研究近年来，机器人科技尤其是机器人运动控制技术取得了长足的进展，轮式和足式机器人作为机器人技术的代表，也在运动控制技术方面有了不同的发展。
本文将从机器人运动控制技术的角度阐述轮式和足式机器人的特点和优势，并探讨其运动控制技术的研究现状和未来发展方向。
一、轮式机器人轮式机器人是指通过麻雀虽小，五脏俱全的轮子来完成运动控制的机器人，应用广泛，常见的有家庭及商业清扫用途的扫地机器人、工业车辆、智能巡逻机器人等等。
轮式机器人在运动控制技术方面有很多独特的性能和优势。
1、简单直观的图形控制由于轮式机器人的控制方式直观简单，通过编程就可以实现轮子的运动控制及机器人行进方向的改变，因此机器人的图形控制性能较强。
2、平稳且高效由于轮子麻雀虽小，但是运动效率很高，可以实现机器人的高速行驶和稳定性，尤其是在均匀硬质路面等平整地带的时候，机器人的运动轨迹可以较为稳定，速度也不会受到过大的限制。
3、容易维护轮式机器人的构造简单，不需要太多复杂的装置，维护起来也比较容易，只需要在轮子和电子装置的维护上下功夫即可。
二、足式机器人足式机器人是指机器人以铰链、摇臂等方式模拟人的运动，通过使用足部等结构来完成移动的机器人，常见于各种救援、勘探、破冰等领域。
与轮式机器人相比，足式机器人的运动控制技术更为复杂。
1、整体感知性能更强足式机器人以它的人体模仿动作和结构，能够获得足够的外部信号，对环境的感知能力较强，能够在复杂的环境下快速适应，完成任务。
2、稳定性好由于足式机器人的结构比较稳定，重心更低，因此在运动的过程中不容易出现紊乱，能提供更爆发的力量，同时稳定性也比较好。
3、使用面更广足式机器人常用于森林、山区、冰雪等地形，能够快速行进，同时不必受到路面不能允许视线的限制，具有更好的应用前景和使用价值。
三、机器人运动控制技术的研究现状在机器人运动控制技术方面，现有的控制方法主要分为两类：机械和电子控制。
机械控制方法主要是采用伺服电机、步进电机、液压驱动等机械部件将机器人进行控制，其控制效果高，在细节方面表现出色；而电子控制方法适用于一些离散控制问题，如绝对定位、自适应控制等。
动机器人ｓＲ４；美国ＡｃｔｉｖＭｅｄｉａＲ０ｂ甜ｃｓ公司用于教学的Ｐ３．Ｄｘ轮式移动机器人；卡内基梅隆研发的Ｎｏｍａｄ移动机器人；美国国家航空航天局闻名遐迩的火星登陆车“勇气号”等。
图１．１ｓｍａｒｔＲｏｂｏｔｓ的ｓＲ４机器人图１．２Ｐ３．Ｄｘ机器人图１．３Ｎｏｍａｄ轮式移动机器人图１．４“勇气号”火星登陆车我国的机器人学研究起步较晚，但进步较快，己在工业机器人、特种机器人和智能机器人各个方面都取得了显著成绩。
在“七五”期间，完成了示教再现工业机器声成套技术（包括机械手、控制系统、驱动传动单元、测试系统的设计、制造应用和小批量生产的工艺技术等）。
为跟踪国外高技术，８０年代国家高技术计划中安排了智能机器人的研究开发，包括水下无缆机器人、高功能装配机器人和多种特种机器人。
进行了智能机器人体系结构、机构、控制、人工智能、机器视觉，高性能传感器及新材料的应用研究，取得了大量成果【６］。
其中，轮式移动机器人的研究也硕果累累。
堕签堡三墨盔堂堡主堂堡丝塞图１．５ＡＳ．Ｒ轮式移动机器人图１．６ｃＡｓｎ．Ｉ轮式移动机器人图１．７“青青”轮式移动机器人图１．８“小蜘蛛”登月车目前，国内研究轮式移动机器人的科研单位及公司主要有研制能力风暴Ａｓ．Ｒ机器人的上海广茂达伙伴机器人有限公司；研制的ｃＡＳＩＡ．１自主移动机器人的中科院自动化所【『７】；研制“青青”轮式移动机器人的哈尔滨工业大学，研制“小蜘蛛”轮式移动机器人登月车的上海交大等。
当前，移动机器人技术的研究与发展的趋势包括有：机器人机构、导航和定位、路径规划、传感器信息融合技术、智能技术、移动机器人传感器技术等研究嗍。
１．２．１机器人机构对于移动机器人，已经研究出能适应地上、水中、空中和宇宙等作业环境的各种移动机构。
当前，对于足式步行机器人、履带式机器人和特种机器人研究较多，但大多数仍处于实验阶段。
而轮式移动机器人由于其控制简单、４堕叠堡三垦奎堂婴主兰垡丝塞第２章移动机器人系统概述一般来说，轮式移动机器人系统主要包括小车机械结构、伺服驱动系统、电源系统、传感器信息采集系统和控制系统等。
以下将分别作些简要介绍各部分，具体将在后续章节详细介绍。
图２．１移动机器人的底盘及整体外观２．１．１移动机器人机械本体移动机器人机械本体结构较为简单，外观主体采用正１２棱形，四层堆栈结构。
考虑小车的强度和刚度要求必须满足其运行和加速时的要求，同时重量不能太重，因而采用硬铝作为车体的材料，小车底盘厚度为６ｍｍ，各分层盘和保护罩均为３衄。
移动机器人的各电子元器部件固定在分层的铝板上，有利于减少其相互之间的干扰。
为了降低车体的重心，与驱动直接有关或重量较大的部件安装在底盘上下，这有利于抗倾翻。
９堕叠鎏三里查堂堡圭兰焦丝塞电机为ＰｒｒｒＭＡＮＧＭ９４１３—２直流伺服电机，其外观如图２．２所示。
图２．２ＰＩＴＴＭＡＮＧＭ９４１３－２型直流伺服电机ＰＩＴｌＭＡＮＧＭ９４１３－２直流伺服电机系统包括直流电机和装配其上的减速齿轮箱及光电码盘三部分，其主要参数如表２．１所示：表２．１Ｐ１１１ＭＡＮＧＭ９４１３．２直流伺服电机系统主要参数额定电压（伏）２４力矩常数（牛·米，安）０．０３９５电动势常数（伏／弧度，秒）Ｏ．０３９５绕组阻抗（欧）８．３３峰值堵转力矩（牛·米）Ｏ．６４峰值堵转电流（安）２．４４峰值堵转电压（伏）约２４空载转速（转／分）２８４静摩擦力矩（牛·米）三抑．００３５电气时间常数（毫秒）Ｏ．７４机械时间常数（毫秒）１．４７热力时间常数（分）１１．１阻尼常数（牛·米·秒）Ｏ．ＯＯＯｌ９减速箱的效率０．７３减速箱最大允许力矩（牛－米）１．２４减速箱减速比１９．７重量（克）４３２码盘（线）５００堕堑堡三墨查堂堡主堂垡堡塞３．２系统核心模块ＰＣＩ０４控制器及其扩展板３．２．１系统核心模块ＳＰＴ一３００Ｋ盛博电子的系统核心模块是高度集成、自栈结构、ＩＢＭ．ＰＣ／ＡＴ兼容的ＰＣＩ０４ＣＰＵ模块。
其在板不仅包含了一般ＰＣ，ＡＴ机的母板、ｌ－２块扩展板的功能，更为嵌入式控制扩展了很多特有功能。
超小尺寸、单＋５ｖ供电、宽工作温度范围，这都使系统核心模块可独立作为一台Ｐｃ／ＡＴ引擎，或与其它Ｐｃｌ０４模块一起构成嵌入式的理想方案。
故选用其图３．２ＳＰ｜Ｉ’－３００Ｋ一款核心模块ＳＰＴ－３００Ｋ【３”，如图３．２所示。
其特点：ｘ８６兼容的６４位第六代处理器，主频３００瑚№ｃＰｕ，２５６ＭｂＲＡＭＰＣＩ０４＋ＢＵＳ总线，支持１６位ＰＣＩ总线，支持３６０刚７２０Ｋ软驱，１．２Ｍ／１．４４Ｍ格式，采用＋５ｖ土５％电源，具有Ｐｓ／２键盘、Ｐｓ彪鼠标接口，Ｏ．１ｗ扬声器接口，ＵｓＢ接口。
３．２．２扩展板ＡＤＴ７００盛博电子的数据采集模块具有加、Ｄ／Ａ、Ｉ协ｅｒ／Ｉ：ｏｕｎｔｃｒ、Ｄｉｇｉ“Ｉ／０等，选用其中一款ＡＤＴ７００ＰＣＩ０４扩展板如图３．３所示［３２】。
其特点是：１６路单端的１２位精度Ａ／Ｄ，其采样频率为ｌｏｏＫ，具有士５ｖ，士１０ｖ和０．１０Ｖ输入范围：４路Ｄ／Ａ；２４路ＴＴＬ／ｃＭＯｓ兼容数字量Ｉ／０；１６位／３２位可选１ＰＣＩ；过压保护：士３５Ｖ。
图３＿３ＡＤＴ７００３．２．３扩展板ＣＤＴ２０００由于ＡＤＴ７００板上的计数器／定时器被用于码盘脉冲计数，其需要四个计数器分别两两级联构成两个２４位的计数器，所以ＡＤＴ７００上的计数器，定时器不够用，因而还选用另一款数据采集板ＣＤＴ２０００【３３】，如图３．４所示。
图３．４ＣＤＴ２０００其特点是：具有３．１２个独立的１６位计数器／定时器（８ＭＨｚ时钟）；４８通道基于ＴＴＬ／ｃＭＯｓ７１０５５的可编程数字量Ｉ，Ｏ：四个中断源经组合，可产生一至四个ＰＣ总线中断；仅需＋５ＶＤＣ电源供电。
３．３无线远程控制如图３．５所示，为了通过计算机网络遥控机器人，进行人机交互、监控、远程操作和图像与控制命令的网络传输及并发多进程数据通讯等应用，该移动机器人利用ＡＰ与无线网卡实现远程控制机与移动机器人之间的点对点无线连接。
萑争白匡妇图３．５移动机器人无线通讯示意图选用的无线网卡为清华同方ｎ｛ＴＦＴＦｗｌ５００Ａ、矾ｒｅｌｅｓｓｕｓＢｃａｒｄ，如图３．６所示。
其具体特点是：兼容于２．４ＧＨｚ无线局域网络的ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ标准：兼容于ＰｃＣａｒｄ标准；支持ＰＣｃａｒｄ热插拔功能；１１Ｍｂｐｓ高速传输率；兼容于Ｗｉｎｄｏｗ９眈０００ｍ伍，ｘＰ。
图３．６ＴＦｗｌ５００Ａ无线网卡２４坏并产生高频干扰脉冲，ｃｕ或ｃＤ端的信号要与一或Ｂ一致的必要条件是所有的Ｑｊ全为高电平或Ｑ。
为高低跳变（当ｆ为奇数时，Ｑ。
为高；当ｆ为偶数时，Ｑ．为低），但由于加入的延时作用。
使得这种情况的可能性得到扼制，大多数干扰脉冲被屏蔽【３５州。
３．４．２电机驱动器设计自行研制的电机驱动器如图３．９所示，Ｈ桥电路如图３．１０所示，其工作原理简述如下：驱动器以单片机ＡＴ８９ｓ５２作为控制器，利用ＡＴ８９ｓ５２的Ｐ０和Ｐ２口的输出信号作为ＰｗＭ发生器ｃＰＬＤ芯片ＥＰＭ７０６４的部分Ｉ／ｏ输入控制其ＰｗＭ信号产生。
ＥＰＭ７０６４编程产生４路ＰｗＭ信号分成两组反相的ＰｗＭ信号，分别输入两片带保护功能的场效应管驱动芯片ＩＲ２１１２Ｓ的Ｈｉ。
和Ｌｉ。
，一片ＩＲ２１１２ｓ的两输出端Ｈｏ和Ｌ０的输出驱动Ｈ桥电流放大电路上一桥臂上的两个ｃＯＭｓ管玎盯５４０Ｎ；同理，另一桥臂上的两个ｃＯＭｓ管口玎５４０Ｎ由经反相的ＰＷＭ信号再通过另一片场效应管驱动芯片ＩＲ２１１２Ｓ来驱动，这样就实现了Ｈ桥上的ｃＯＭｓ管Ⅱ心５４０Ｎ的协同开关，进而形成不同电路回路控制直流伺服电机的正反转，并实现电流放大；另外用ＬＭ３５８作为比较器在模拟电路的基础上实现电流环控制。
该驱动器还实现了具有电机鉴相、速度反馈功能，其功率达到了５０ｗ左右，能很好的满足移动机器人的功率驱动要求。
图３．９直流伺服电机驱动器Ｃ肌０００匝煎圈ＡＤＴ７００：……………．匦因《ｏ—剁趸ｊ鄢嗣；匝｝。
÷爿遁固囹ｉ囫《幸号钽亘里回ｉ圈《寺刊埋鄢丽囵｛囫—等≤壁囹区巫乎牛爿叠圄ｊ医塑丑ｄ—趣亟圃ｉ图３．１ｌ信号采集系统框图图３．１２Ｈｌ伽玛０００电子磁罗盘图３．１３ｚＪｓＤ－ｌ角速度传器为了实时获取移动机器人的车体角速度，采用在东北传感技术研究所定制的刀ｓＤ．１型单轴角速度传感器，如图３．１３。
其测量的范围为±６０９／ｓ，输出为Ｏ．５ｖ的模拟量，响应时间为ｌ片坫，测量精度小于４％。
将鄹ｓＤ一１型单轴角速度传感器输出接入数据采集板ＡＤＴ７００的模拟Ｉ／０即可实现主控机对角速度数据实时采集，完成移动机器人角速度的伺服控制。
制向量为“＝ｂ，国】７，其中ｕ为小车的前进速度，国为车体的转动角速度。
图４．１移动机器人运动学模型下面分别推导两轮差动驱动式非完整移动机器人系统的运动学方程和动力学方程【２３】。
首先，进行两轮差动驱动式移动机器人系统的运动学方程推导：非完整约束使移动机器人只能在与两驱动轮轴线垂直的方向上运动。
必须满足以下纯滚动条件：ｊｃｏｓ矽一二ｓｉｎ口一ｄｓｉｎｐ＝ｏ（４．７）文献【３川对此作了证明。
４（ｇ）＝［＿ｓｉＩｌ口ｃｏｓｐ６】，易知ｒｃｏｓ口一６ｓｉｎ口］Ｐ（ｇ）＝ｋ呱４（ｇ））＝Ｉｓｉｎｐ６ｃｏｓ椤Ｉ（４·８）ｌｏ１ｊ则系统的运动学伍ｉｎｅｍａｔｉｅｓ：形状和机构的机器人运动学）状态方程为：ｇ＝＝降御期㈣，如果以Ｑ为参考点，则两轮差动驱动式移动机器人系统的运动学方程简化如下：序模块、红外传感器信息子程序模块、超声，角速度传感器信息子程序模块等。
４．４．１运动控制系统可视化界面运用ｖｉｓｕａｌｃ＋＋６．Ｏ编程工具实现上述运动控制器，程序启动后，该运动控制系统界面如图４．３所示。
它有程序初始化，参数确认，运动模式，定时器停止和运动停止等按钮。
另外，还有参数设定编辑框和反馈信息显示框。
通过该可视化控制界面，操作者操作步骤是：首先输入ＰＤ参数和移动机器人运动参数，然后点击“程序初始化”按钮，进行移动机器人控制系统软硬件的初始化，之后点击“参数确认”按钮，将输入参数设定编辑框的参数值赋予相关变量，在点击运动模式按钮（“启动直线、圆周运动”和“启动ｓＩＮ曲线运动”）之一，移动机器人则进行相关运动。
同时，该界面可以实时的显示移动机器人运动参数的反馈信息，也可以在线改变移动机器人运动参数和运动方式等。
图４．３基于常规ＰＤ算法的移动机器人运动控制器界面。
