非完整約束移動機器人的智能跟蹤控制方法研究.pdf

1、輪式移動機器人作為機器人家族的重要一員因其結構簡單、能量利用率高的優(yōu)點而得到廣泛的應用。同時輪式移動機器人在運動中受到非完整約束，因此也是非完整系統(tǒng)的典型代表。本文重點研究具有非完整約束的移動機器人軌跡跟蹤問題。
　　論文第二章介紹非完整約束和非完整系統(tǒng)的概念，建立并分析非完整移動機器人的運動學和動力學模型及其力學特性。此外，對論文理論算法研究所需的相關數(shù)學定理及其引理進行介紹，為后續(xù)研究提供數(shù)學基礎知識。
　　考慮系統(tǒng)存在

2、建模誤差以及外擾上界未知的情況，論文第三章設計一種基于神經網絡的非完整移動機器人混合魯棒控制方法。該混合控制方法利用對角遞歸神經網絡（DRNN）逼近系統(tǒng)的建模誤差，并結合魯棒H?控制抑制積分有界的外界干擾和DRNN逼近誤差對系統(tǒng)控制性能的影響?；贚yapunov穩(wěn)定性理論證明整個閉環(huán)系統(tǒng)是穩(wěn)定的，且跟蹤誤差和DRNN權值的自適應誤差均有界，并保證控制系統(tǒng)的魯棒跟蹤性能。仿真結果表明，所提出的智能魯棒混合控制方法比計算力矩法具有更好的跟

3、蹤性能。
　　為了使跟蹤誤差能有限時間內收斂到平衡點，文章考慮采用終端滑?？刂品椒?。但終端滑?？刂品椒ㄈ源嬖诳刂屏囟墩竦膯栴}，從而限制了其在移動機器人跟蹤控制中的應用。因此，論文第四章提出將情感學習智能算法與終端滑?？刂葡嘟Y合的方法，采用情感學習算法逼近移動機器人系統(tǒng)模型不確定性和外擾的非線性項，終端滑模控制方法用來實現(xiàn)有限時間控制?；?Lyapunov理論證明整個閉環(huán)控制系統(tǒng)穩(wěn)定。仿真結果表明，論文所提出的基于情感學習算法的

4、移動機器人終端滑?？刂品椒ň哂斜瘸Ｒ?guī)滑?？刂品椒ê徒K端滑模控制方法更好地抑制系統(tǒng)抖振，且系統(tǒng)的跟蹤誤差能夠在有限時間內收斂至平衡點。
　　考慮機器人速度信息不可知的情形，論文第五章先是考慮利用位置信息通過模糊魯棒狀態(tài)觀測器來重構機器人的速度信息。其中，模糊邏輯用來處理非完整移動機器人系統(tǒng)存在的建模不確定性，同時觀測器中引入魯棒項來抑制外擾及模糊邏輯逼近誤差對系統(tǒng)性能的影響?；趪栏裾龑峀yapunov設計方法分析觀測器的重構速度信