[發明專利]一種不確定輪式移動機器人的自適應軌跡跟蹤控制方法

有效

• 申請號: 201810878270.0
• 申請日: 2018-08-03
• 公開（公告）號: CN108897224B
• 公開（公告）日: 2021-09-24
• 發明（設計）人: 金小崢;趙振;王少凡
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04;G05D1/02
• 代理公司: 合肥和瑞知識產權代理事務所(普通合伙) 34118
• 代理人: 王挺;洪琴

本發明公開了一種不確定輪式移動機器人的自適應軌跡跟蹤控制方法，包括以下步驟：S1、建立輪式移動機器人的系統模型模塊的動力學方程；S2、采用積分反演策略，通過遞推Lyapunov函數的方法，針對機器人系統的未知參數，設計基于Lyapunov穩定性理論建立控制輸入模塊的模型。該發明的優點在于：能較好地補償系統參數攝動的影響、提高移動機器人的軌跡跟蹤性能和魯棒性。在系統部分參數未知，以及外界擾動的界限也未知的情況下自動調節控制參數，提高控制精度，以保證移動機器人的軌跡跟蹤性能和魯棒性，具有較好的實際應用價值和社會意義。

技術領域

本發明涉及控制電路領域，尤其是一種不確定輪式移動機器人的自適應軌跡跟蹤控制方法。

背景技術

輪式移動機器人是一個典型的時延、非線性不穩定系統，其控制問題因其理論挑戰性和廣泛的實際應用價值而吸引了大批研究者。輪式移動機器人受到純滾動約束，是典型的非完整系統。其基本運動控制目標可以表述為：1)兩個位姿間的移動；2)跟蹤一個給定的時間軌跡；3)跟蹤一個給定的幾何路徑。移動機器人的軌跡跟蹤控制系統中，由于外界未知干擾的存在以及系統自身的不穩定性缺點，使得輪式移動機器人實際的軌跡與期望軌跡之間總是存在誤差的。

為了消除這種誤差，各種軌跡跟蹤控制技術應運而生。目前，輪式移動機器人軌跡跟蹤控制方法大致分為自適應控制，魯棒控制，神經網絡控制，反演控制，滑模控制和模糊控制等。模糊控制(Fuzzy Control)方法克服了傳統算法的不足，在移動機器人的軌跡跟蹤研究中體現出的控制效果相較于一般控制更優，且具有軌跡跟蹤穩定和精度較高的優點。移動機器人是一個典型的時延、非線性不穩定系統，而模糊控制充分發揮其不需要數學模型、運用控制專家的信息及具有魯棒性的優點而得到廣泛的應用。反演控制(BacksteppingControl) 方法是近年來研究非線性系統反饋控制律的熱點之一。反演控制方法的基本思想是通過構建Lyapunov函數推導出系統的控制律，采用逆向思維的方法進行設計。基于反演控制技術的移動機器人控制器的設計可以有效地解決不確定性系統的穩定性。自適應控制(Adaptive Control)的研究對象是具有一定程度不確定性的系統，和常規的反饋控制和最優控制一樣，也是一種基于數學模型的控制方法，所不同的只是自適應控制所依據的關于模型和擾動的先驗知識比較少，需要在系統的運行過程中去不斷提取有關模型的信息，使模型逐步完善，這個特點剛好適用于參數不確定輪式移動機器人的軌跡跟蹤問題。

現有的學術成果不乏有高級控制策略被設計出來解決參數不確定輪式移動機器人的軌跡跟蹤問題，但是還未被開發處較好地補償系統參數攝動的影響、提高移動機器人的軌跡跟蹤性能和魯棒性的控制方法。

發明內容

為了克服上述現有技術存在的不足，為此，本發明提供一種不確定輪式移動機器人的自適應軌跡跟蹤控制方法。

為實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

一種不確定輪式移動機器人的自適應軌跡跟蹤控制方法，包括以下步驟：

S1、建立輪式移動機器人的系統模型模塊的動力學方程；

S2、采用積分反演策略，通過遞推Lyapunov函數的方法，針對機器人系統的未知參數，設計基于Lyapunov穩定性理論建立控制輸入模塊的模型。

具體地說，步驟S1中動力學方程為

其中表示機器人前進加速度，v表示機器人前進速度，表示機器人角速度，表示機器人角加速度，a₁、b₁、a₂、b₂表示機器人模型參數，u₁和u₂機器人控制輸入。

具體地說，其中，