非完整轮式移动机器人轨迹跟踪控制研究

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。

《非完整移动机器人路径规划与轨迹跟踪控制的研究》篇一一、引言随着现代机器人技术的快速发展，非完整移动机器人在生产制造、服务型机器人等领域得到了广泛应用。

其高效、精准的路径规划和轨迹跟踪控制技术，成为当前研究的热点。

本篇论文主要研究非完整移动机器人的路径规划方法和轨迹跟踪控制技术，以提高机器人的工作效能和灵活性。

二、非完整移动机器人的特性非完整移动机器人指无法实现任意运动的移动机器人。

这种机器人在结构和功能上往往具备更多的灵活性和可操作空间，但在路径规划和轨迹跟踪方面存在一定限制。

因此，对非完整移动机器人的路径规划和轨迹跟踪控制技术的研究显得尤为重要。

三、路径规划方法研究（一）全局路径规划全局路径规划主要依赖于环境地图信息，通过算法搜索出从起点到终点的最优或次优路径。

常见的全局路径规划算法包括基于图搜索的算法、基于采样的算法等。

这些算法在处理静态环境时效果较好，但在动态环境下需要实时更新地图信息，对计算资源和时间有较高要求。

（二）局部路径规划局部路径规划主要根据机器人当前的感知信息，在局部范围内进行路径规划。

常见的局部路径规划算法包括基于势场的方法、基于学习的方法等。

这些方法能够根据环境变化实时调整路径，但需要机器人具备较高的感知和决策能力。

四、轨迹跟踪控制技术研究轨迹跟踪控制技术是实现机器人精准运动的关键。

常用的轨迹跟踪控制方法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。

这些方法可以结合机器人的动力学模型和运动学模型，实现对机器人运动的精确控制。

在非完整移动机器人的轨迹跟踪控制中，需要考虑到机器人的运动约束和动力学特性，选择合适的控制方法以实现精准的轨迹跟踪。

五、非完整移动机器人路径规划和轨迹跟踪的融合在实现非完整移动机器人的路径规划和轨迹跟踪时，需要考虑到两者之间的协同作用。

一方面，路径规划为机器人的运动提供全局指导；另一方面，轨迹跟踪控制确保机器人能够按照规划的路径精确运动。

因此，需要将两者融合起来，实现机器人的高效、精准运动。

论MATLAB仿真与移动机器人轨迹跟踪控制随着德国工业4.0和中国制造2025发展战略的提出，自动化技术正广泛应用服务于各领域，代替部分人工劳动力的同时也降低了生产成本，提高了劳动效率。

轮式移动机器人因在物流等领域的广泛应用而成为智能控制、自动化控制和运动控制的重要研究平台，然而轮式移动机器人是一个非线性的非完整系统，具有非完整约束条件特性，使其在轨迹跟踪控制时带来了很大的难度，传统的PID控制算法在轮式移动机器人轨迹跟踪控制的研究上取得了一定成果，但是随着环境的复杂化和不确定性，使得传统的控制方法达不到需要的控制效果。

近年来，随着现代控制方法的不断发展，非完整移动机器人轨迹跟踪控制也取得了很多的控制方法，主流的方法有自适应控制、反演控制、滑膜结构控制和智能控制。

本文通过对轮式移动机器人应用机械原理的方法描述其运动学模型并得到模型中各物理量之间的数学关系。

再通过设计合理的控制器，使得移动机器人能够快速稳定跟踪目标路径轨迹。

1 轮式移动机器人运动学模型1.1 建立运动学模型如图1所示，将后轮驱动前轮转向四轮移动机器人简化成双轮自行车模型（图1中阴影部分），其后輪为驱动轮，前轮为转向轮，可以在水平轴上自由转动，实现车辆转向，图1中各个参数如下：为全局坐标系；为移动机器人局部坐标；为移动机器人旋转中心；为转向轮转角；为运动速度；为移动机器人姿态；为前后轴距；为后轮转向半径；为前轮转向半径。

根据移动机器人运动学模型三个公式，利用Matlab/Simulink模块搭建运动模型并描述其参数变量之间的关系，本次仿真实验使用的工具是MathWorks公司的产品Matlab2015a版本，在Matlab/Simulink环境中搭建模块。

其搭建结果可以表示为如图2所示。

由图2可知，移动机器人有两个输入，分别为车的速度和车轮转角，三个输出，图中添加了轮式移动机器人速度限制模块（vel limit）、加速度限制模块（acceleration limit）、转向角限制器（streering angle limit）、手动中断模块（handbrake）等，确保移动机器人在运动过程中速度、加速度和转向角在一定范围内，保证其在突发情况下的安全性。

《非完整移动机器人路径规划与轨迹跟踪控制的研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，移动机器人成为了机器人领域研究的热点之一。

其中，非完整移动机器人因为其运动特性和广泛应用场景，受到了广泛的关注。

然而，由于非完整移动机器人的运动约束和复杂环境的影响，其路径规划和轨迹跟踪控制仍然面临诸多挑战。

本文将重点研究非完整移动机器人的路径规划与轨迹跟踪控制，以期为机器人的智能化和自主化提供支持。

二、非完整移动机器人概述非完整移动机器人是一种运动约束较为特殊的机器人，其运动状态受限于非完整约束条件。

常见的非完整移动机器人包括轮式机器人、履带式机器人等。

由于非完整约束的存在，非完整移动机器人的运动轨迹和姿态控制相对较为复杂。

因此，对非完整移动机器人的研究具有重要意义。

三、路径规划技术研究路径规划是非完整移动机器人研究中的重要一环。

本部分将详细介绍路径规划的相关技术。

首先，全局路径规划是机器人根据环境信息规划出一条从起点到终点的全局路径。

这一过程中，需要考虑到环境因素、机器人的运动特性等因素。

目前常用的全局路径规划算法包括随机路标图算法、网格法等。

这些算法可以在已知环境信息的情况下，为机器人规划出较为平滑且高效的路径。

其次，局部路径规划则是在机器人实际运动过程中，根据实时环境信息调整其运动轨迹的过程。

这一过程中，需要考虑到机器人的运动约束、实时环境感知等因素。

常见的局部路径规划算法包括基于控制的方法、基于优化的方法等。

这些算法可以根据实时环境信息，为机器人提供更加灵活的路径规划方案。

四、轨迹跟踪控制技术研究轨迹跟踪控制是非完整移动机器人的另一重要研究方向。

本部分将详细介绍轨迹跟踪控制的相关技术。

首先，传统的轨迹跟踪控制方法主要基于PID控制算法、模糊控制算法等。

这些方法虽然可以实现对机器人的基本控制，但在面对复杂环境和多变任务时，其控制效果并不理想。

因此，研究人员开始尝试引入更先进的控制算法，如基于优化算法的轨迹跟踪控制方法等。

非完整移动机器人视觉跟踪的模糊控制作者：周宏来源：《数字技术与应用》2012年第12期摘要：本文提出采用模糊算法在视觉参数不校准的情况下对非完整移动机器人进行跟踪控制。

在模糊化，规则推理和去模糊化三部分对非完整移动机器人轨迹跟踪的模糊控制器进行设计。

实验结果证明控制效果良好。

关键词：非完整机器人模糊控制中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）12-0001-011、前言近年来，随着非完整移动机器人应用领域的不断扩展，基于不校准视觉的移动机器人的轨迹跟踪问题得到国内外学者的广泛关注。

然而非完整移动机器人在实际的应用中存在着一些问题，如运动模型、噪声等不确定因素使移动机器人往往满足不了理想的条件。

而模糊控制有着独特的优点，因此提出用模糊控制的方法解决非完整移动机器人存在的问题。

其中模糊控制的特点如下：（1）模糊控制不依赖控制系统精确的模型，可以接受不确定的输入变量，最终产生光滑的实际可用的控制输出量。

（2）非完整移动机器人是一个时延、非线性系统，传统的控制方法难以建立对应关系，而模糊控制器可以做到输入空间到输出空间的非线性映射。

由于视觉传感器模拟人类的视觉具有不用接触量测的特点，视觉伺服反馈已经广泛的应用在机械手的控制中。

在对非完整移动机器人的视觉反馈控制时，传统的方法必须事先将视觉反馈信息经过摄像头的校准，而一般的校准视觉参数方法费事费力，在现实控制中不实用。

而利用Lyapunov方法设计的不校准视觉参数移动机器人控制器对参数要求严格，推导过程繁琐并且控制器结构复杂。

于是提出采用模糊算法在视觉参数不校准的情况下对非完整移动机器人进行跟踪控制。

2、模糊控制器的设计模糊控制实质上是一种非线性控制，属于智能控制的领域。

模糊控制系统可通过改变模糊规则、模糊隶属度函数和推理决策的方式改善系统特性，比常规的系统只能调节参数更为简便。

另外模糊控制系统抗干扰性强，而传统控制很容易由微小的飘移引起系统失控。

《轮式畜牧机器人结构设计与轨迹跟踪控制研究》篇一摘要：本文针对轮式畜牧机器人的结构设计与轨迹跟踪控制进行了深入研究。

首先，阐述了研究背景与意义，接着详细介绍了轮式畜牧机器人的结构设计，包括机械结构、电气系统和控制系统等部分。

最后，探讨了轨迹跟踪控制算法的实现及其实验结果分析，为轮式畜牧机器人在畜牧业的应用提供了理论依据和技术支持。

一、引言随着科技的发展，畜牧业逐渐向着自动化、智能化的方向迈进。

轮式畜牧机器人作为新兴的畜牧业辅助工具，在动物饲养、监控、运输等方面发挥着越来越重要的作用。

其结构设计与轨迹跟踪控制技术是实现高效、稳定运行的关键。

因此，对轮式畜牧机器人进行结构设计与轨迹跟踪控制研究具有重要意义。

二、轮式畜牧机器人结构设计2.1 机械结构设计轮式畜牧机器人的机械结构主要包括底盘、驱动系统、传感器等部分。

底盘采用轻质材料制成，以保证机器人的轻便性和灵活性。

驱动系统采用轮式驱动，具有较好的移动性能和稳定性。

传感器包括摄像头、红外传感器等，用于实时监测动物行为和环境变化。

2.2 电气系统设计电气系统是轮式畜牧机器人的核心部分，包括电源、电机控制器、通信模块等。

电源采用可充电电池，以保证机器人的续航能力。

电机控制器采用先进的控制算法，实现精确的驱动和转向控制。

通信模块支持无线通信，便于远程控制和数据传输。

2.3 控制系统设计控制系统是轮式畜牧机器人的大脑，负责协调各部分的工作。

控制系统采用嵌入式系统，具有计算速度快、稳定性好等优点。

通过编程实现各种功能，如自动导航、轨迹跟踪、动物识别等。

三、轨迹跟踪控制研究3.1 控制算法设计轨迹跟踪控制算法是实现轮式畜牧机器人精确运动的关键。

本文采用基于PID（比例-积分-微分）控制的算法，通过调整PID 参数，实现机器人对预设轨迹的精确跟踪。

同时，结合传感器数据，实现动态调整和优化控制策略。

3.2 实验结果分析通过实验验证了轨迹跟踪控制算法的有效性。

实验结果表明，轮式畜牧机器人在不同环境下的轨迹跟踪精度和稳定性均达到了预期要求。