基于速度观测器的移动机器人轨迹跟踪控制
基于移动机器人路径跟踪的智能控制设计与实践
Electronic Technology •电子技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 81【关键词】移动机器人 路径跟踪 智能控制随着科学技术的不断进步，科技人员将机器人向智能化、功能化、质量化等方面发展，目前，机器人已广泛应用到军事战争、地质和海洋监测、医疗、工业、等多领域。
移动机器人在路径跟踪智能控制设计中，由于涉及学科较广、知识较为高端、令机器人在进行系统运行时易发生无法完成指令状态。
在对移动机器人路径跟踪的智能控制设计中，研究控制系统、方向精准度和速度调节，可令移动机器人对路径跟踪形成优化并及时发出指令状态，提升移动机器人稳定性和效率性。
1 移动机器人路径跟踪的智能控制设计原理1.1 模糊控制系统模糊控制系统作为移动机器人路径跟踪的控制系统之一，主要是通过模糊控制芯片存储基于模糊控制的隶属度函数和模糊控制规则，通过模糊控制器发出指令使移动机器人完成相应动作。
当前用于移动机器人路径跟踪的智能控制中模糊控制系统一般有硬件式指令控制器和软件式指令控制器，前者通过专业式模糊芯片完成模糊控制；后者通过离线式计算方法对模糊控制进行时效性控制。
在进行模糊预算控制时，应先系统内部的即性给定值（U ）和反馈性误差值（N ），通过高斯隶属函数进行模糊运算求出反馈值误差转移量（ec ）、模糊控制端口输入量（L ）和模糊控制预设性规则（R ），经过运算得出模糊控制决策。
1.2 视觉导航系统视觉导航系统通过视线传感器对行走路径上的障碍物进行三维坐标分析，将避障信息准确传递到移动机器人运动反馈系统，达到移动机器人路径自主优化。
视觉导航系统经过距离信息和基于水平线的观察角度将产生的偏差基于移动机器人路径跟踪的智能控制设计与实践文/龙凯本文对移动机器人路径跟踪的智能控制设计与实践进行分析，介绍模糊控制系统和视觉导航系统在移动机器人路径跟踪中发挥的作用，经过FPGA 令移动机器人进行速度调节和基于PSO 的PID算法进行智能方向调节。
基于动态参数的移动机器人轨迹跟踪控制
０
引
言
计轨迹跟踪控制器，此控制器的性能，取决于控制器参数的取 值。采用人工神经网络来动态地调节控制器参数的大小，并 用改进的粒子群算法对神经网络的参数进行优化计算。控制 器的总体结构如图Ｉ所示。
移动机器人的运动控制可以分为３类：点镇定、路径跟踪 和轨迹跟踪。轨迹跟踪控制中，跟踪的路径与时间相关，因此 最为复杂。目前，主要有基于运动学模型的控制、基于动力学 模型的控制和智能控制等。文献［１】引入具有双曲正切特性的 虚拟反馈量，并在控制律中引入机器人系统速度和加速度受 限策略以保证机器人运动平滑。文献［２】提出一种饱和约束的 移动机器人路径跟踪的滑模控制方法，在考虑机器人的实际 饱和约束条件下，实现对一类轨迹的跟踪。文献［３】在运动学 分析的基础上，利用非奇异终端滑模技术，提出了一种新的轨 迹跟踪控制算法，该算法消除了传统滑模控制带来的奇异问 题。文献［４】研究了移动机器人动力学层次的轨迹跟踪控制， 采用计算力矩控制技术，实现运动学向动力学的扩展。文献 【５】设计了轨迹跟踪的模糊控制器，采用复合形法对隶属度函 数进行了优化。 本文在运动学模型的基础上，基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定判据设
曹有辉（１９８１－－），男，甘肃定西人，博士研究生。研究方向为军用车辆系统论证、仿真与评估； ｃｙｈｗｘｍ＠１６３．ｔｏｍ
王良曦（１９４６－－），男，四川乐山
人，教授， 博士生导师・研究方向为军用车辆系统论证、仿真与评估。Ｅ－ｍａｉｈ
万方数据
曹有辉，王良曦：基于动态参数的移动机器人轨迹跟踪控制
ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ
ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，ａ
ｒｅｓｕｌｔｓ Ｋｅｙ
ａｒｅ
ＩＰＳＯ（ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｐａｒｔｉｃｌｅ ＳＷａｌＴｌｌ
基于扰动观测器的轮式移动机器人滚动时域路径跟踪控制
第51卷第3期2021年5月吉林大学学报（工学版）Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition)V o l. 51 N o. 3M a y 2021基于扰动观测器的轮式移动机器人滚动时域路径跟踪控制于树友“2,常欢2,孟凌宇2,郭洋2,曲婷1(1.吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室，长春130022;2.吉林大学通信工程学院，长春130022)摘要：轮式移动机器人路径跟踪控制问题中通常存在状态约束和输入约束，并且系统运行时 容易受到外部扰动的影响。
本文基于非线性扰动观测器提出了一种轮式移动机器人滚动时域 路径跟踪控制策略。
当没有外部扰动作用于系统时，滚动时域控制算法可以满足控制约束和 状态约束，并且使得轮式移动机器人跟踪期望的轨迹；当存在外部干扰，尤其是慢变扰动时，非线性扰动观测器能够估计扰动，并通过反馈补偿扰动对轮式移动机器人移动轨迹的影响。
仿 真结果表明，在外部干扰存在的情况下该控制策略能够保证移动机器人渐近跟踪期望路径。
关键词：自动控制技术；轮式移动机器人；路径跟踪问题；扰动观测器；滚动时域控制中图分类号：T P273 文献标志码：A文章编号：1671-5497(2021)03-1097-09D O I：10. 13229/ki.j d x b g x b20200065Disturbance observer based moving horizon control for pathfollowing problems of wheeled mobile robotsY U S h u-y o u12,C H A N G H u a n2,M E N G L i n g-y u2,G U O Y a n g z,Q U T i n g1(1. S ta te K e y L a b o r a to r y o f A u to m o tiv e S im u la tio n a n d C o n tro l ^J ilin U n i v e r s i ty C h a n g c h u n130022, C h in a；2. C o lle g e o f C o m m u n ic a tio n E n g in e e r in g, J ilin U n iv e r sity y C h a n g ch u n130022, C h in a)Abstract：State constraints,input constraints and external disturbances usually exist in the path following problem of w h e e l e d mobile robots.Ba s e d o n nonlinear disturbance observer,a m o v i n g horizon control strategy for path following p r o blem of wheeled mobile robots is proposed in this paper.W h i l e there is n o disturbance at all,the m o v i n g horizon control can satisfy the input and state constraints,and drive the w h e eled mobile robot to the desired path.W h i l e there are disturbances,in particular,slow varying and “big”disturbances,the proposed nonlinear disturbance observer can estimate the disturbances,and c o m p ensate the influence of the disturbances o n the w h e e l e d mobile robot through a feedback.Simulation results s h o w that the proposed control strategy can guarantee the convergence of the mobile robot to the desired path under the external disturbance.收稿日期：2020-02-10.基金项目：国家自然科学基金项目（U1964202,61703178);江苏省新能源汽车动力系统重点实验室开放课题项目(JKLNEVPS201901).作者简介：于树友（1974-)，男，教授，博士 .研究方向：预测控制，鲁棒控制.********************.cn通信作者：曲婷（1982-)，女，副教授，博士 .研究方向：汽车动力系统控制及驾驶员行为建模.E-mail ：**************.cn•1098 .吉林大学学报（工学版）第51卷Key words：automatic control technology；w h e eled mobile robot；path following p r o b l e m；disturbance observer；m o d e l predictive control〇引言轮式移动机器人（W h e e l e d mobile robot，W M R>是典型的非完整约束系统由于Brockett 条件11的存在，不能获得连续可微、线性时不变的 反馈控制律镇定轮式移动机器人系统。
一种应用于移动机器人的路径跟踪控制方法
文章编号 : 10020640( 2008) 12-009804
一种应用于移动机器人的路径跟踪控制方法
童 艳1 , 徐德民 2, 石巨峰 1
( 1. 91550 部队指控中心 , 辽宁 大连 116023, 2. 西北 工业大学航海学院 , 陕西 西安 710072) 摘 要 : 针对移 动机器人的路径 跟踪复杂性 问题 , 设计了一种 易于实现 的控制系统 , 其中 的跟踪策略 改进了传统 的视线 导航算法 , 使机器人 光滑趋近到期望 路径 , 控 制器的设 计采用基于 模糊逻辑 的变速度控 制和角速度 滑模控制 , 减小了 角速度 的抖振 , 并使控制具有一定的智能化特点。实验结果 表明 , 设计的控制系统即可以保证路径跟踪的精度 , 同时避免了运动控制 的不稳定性。 关键词 : 移动机器人 , 路径跟踪 , 视线导航 , 模糊逻辑 , 滑模控制 中图分类号 : T P 242 文献标识码 : A
收稿日期 : 20071108 修回日期 : 20071216 作 者简介 : 童 艳 ( 1982 ) 女 , 陕西西安人 , 硕士研究生 , 主要研究方向 为现代控制理论与应用。
童 艳 , 等 : 一种应用于移动机器人的路径跟踪控制方法 ( 总第 33- 1793) ・99・
Abstract : As t he problem o f pat h f ollow ing for mo bile ro bo t is ver y complicat ed, a f acilit y contr ol sy st em has been designed. T he improv ed line of sight nav igat io n g uides t he robot m oving t o t he desired pat h smoo thly . Velocity co nt roll er is designed based o n f uzzy lo gic, and t he ang ular v elo cit y adopt s sliding mode contr ol. T he flip of t he angular velocit y is minished. T he result o f t he t est impr oves t hat not only t he precisio n of t he fo llow ing has been ensured, but also t he instability of cont rol has been avo ided. Key words : mobile robot , pat h f ollow ing, line o f sig ht navigat ion, fuzzy log ic, sliding mo de
机器人轨迹跟踪控制原理
机器人轨迹跟踪控制原理随着科技的不断发展，机器人技术已经逐渐应用于各个领域。
机器人轨迹跟踪控制是其中的重要一环，它使得机器人能够按照设定的轨迹进行运动，并实现精确的控制。
本文将介绍机器人轨迹跟踪控制的基本原理和应用。
在机器人轨迹跟踪控制中，首先需要确定机器人的运动轨迹。
这通常通过输入一系列的位置点或者路径方程来实现。
然后，机器人通过传感器获取当前位置信息，并与目标轨迹进行比较。
根据比较结果，控制系统会生成相应的控制指令，使机器人按照目标轨迹进行运动。
机器人轨迹跟踪控制的核心是控制算法。
常用的控制算法包括PID 控制、模糊控制和最优控制等。
PID控制是一种经典的控制算法，它通过比较当前位置与目标位置的偏差，并根据偏差的大小来调整机器人的运动速度和方向。
模糊控制则是基于模糊逻辑的控制算法，它能够处理不确定性和模糊性的问题，适用于复杂环境下的轨迹跟踪。
最优控制是一种优化问题，通过求解最优控制策略来使机器人轨迹跟踪误差最小化。
除了控制算法，机器人轨迹跟踪控制还需要考虑机器人的动力学特性。
机器人的动力学包括惯性、摩擦和力矩等因素，它们会对机器人的运动产生影响。
因此，在设计轨迹跟踪控制器时，需要考虑机器人的动力学特性，并进行合理的建模和参数调节。
机器人轨迹跟踪控制在许多领域都有广泛的应用。
例如，在工业生产中，机器人可以按照预定的轨迹进行精确的装配和加工，提高生产效率和质量。
在医疗领域，机器人可以进行精确的手术操作，减少手术风险和损伤。
在物流领域，机器人可以按照设定的路径进行货物的搬运和分拣，提高物流效率。
此外，机器人轨迹跟踪控制还可以应用于无人驾驶汽车、航空航天等领域。
机器人轨迹跟踪控制是实现机器人精确运动的重要技术。
它通过控制算法和动力学建模，使机器人能够按照设定的轨迹进行运动，并在各个领域产生广泛的应用。
随着科技的不断进步，机器人轨迹跟踪控制将会在更多的领域展现其价值，并为人类带来更多便利和效益。
一种应用于移动机器人的路径跟踪控制方法
（ ． ｎｅ ｆＣｏ １ Ｃｅ ｔｒｏ ｍｍａ ｄ ａ ｄ Ｃ ｎ ｒｌ ｎ ｎ ｏ ｔｏ ，Ｎｏ ９ ５ ０Ａｒ Ｄａｉｎ １ ６ ２ ， ｉａ， ． １ ５ ｍｙ， ｌ １ ０ ３ Ｃｈｎ ａ ２ Ｃ ｌｅ ｅｏ Ｍａ ｅ ． ｏｌｇ ｆ Ｈｎ ，Ｎｏｔ ｗｅｔｒ ｔｔｃ ｎｃＵｎｖ ｒｉ ｒｈ ｓｅｎＶｏｙ ｅｈ ｉ ｉｅｓｔ ｙ，Ｘｉ ａ １ ０ ２ Ｃｈｎ ’ ｎ ７ ０ ７ ， ｉａ）
摘 要 ： 对 移 动 机 器 人 的路 径 跟踪 复 杂 性 问 题 ， 计 了 一 种 易 于 实 现 的控 制 系 统 ， 中 的 跟踪 策 略 改 进 了传 统 的 视 线 针 设 其 导 航 算 法 ， 机器 人 光 滑趋 近到 期 望 路径 ， 制 器 的设 计 采 用 基 于 模 糊 逻 辑 的 变 速 度 控 制 和 角 速 度 滑 模 控 制 ， 小 了角 速 度 使 控 减 的抖 振 ， 使 控 制 具 有 一定 的智 能 化 特 点 。实 验 结 果 表 明 ， 计 的 控 制 系统 即可 以保 证 路 径跟 踪 的精 度 ， 并 设 同时 避 ｔ Ａｓ ｔ ｅ ｐｒ ｂｌｍ ａ ｈ ｆ ｌ ｗｉ ｏ ｂｉ ｏ ｏｔ ｉ ｅ ｙ ｃ ｍｐｌｃ ｔ ｄ，ａ ｆ ｃ ｌｔ ｏ ｒ ｌ ｓ ｒ ｃ ： ｈ ｏ ｅ ｏｆ ｐ ｔ ｏｌｏ ｎｇ ｆ ｒ ｍｏ ｌ ｒ ｂ ｓ ｖ ｒ ｏ ｅ ｉａ ｅ ａ ｉｉｙ ｃ ｎｔ ｏ
Ｖｏ ． ， ． ２ １ ３３ Ｎｏ １
Ｄｅ ｅ ｃ ｍｂ ｒ， ０ ８ ｅ ２０
火 力 与 指 挥 控 制
Ｆｉｅ Ｃｏ ｔ ｏ ｎ ｍｍａ ｄ Ｃｏ ｔｏ ｒ ｎ ｒ ｌａ ｄ Ｃｏ ｎ ｎ ｒｌ
机器人轨迹跟踪控制原理
机器人轨迹跟踪控制原理引言:在现代工业生产中，机器人已经成为不可或缺的重要设备。
机器人的轨迹跟踪控制是机器人运动控制的关键技术之一。
它能够使机器人根据预定的轨迹进行准确的运动，实现各种复杂任务。
本文将介绍机器人轨迹跟踪控制的原理和应用。
一、轨迹跟踪控制的概念和意义轨迹跟踪控制是指机器人在运动过程中，按照预定的轨迹进行准确的运动控制。
它可以使机器人在复杂的环境中实现精确的位置和姿态控制，完成各种工业任务。
轨迹跟踪控制技术的应用领域非常广泛，包括制造业、物流业、医疗领域等。
它能够提高生产效率，降低人力成本，提高产品质量。
二、轨迹跟踪控制的原理1. 传感器采集数据：机器人通过激光雷达、视觉传感器等设备采集环境信息和自身状态信息，例如位置、速度、姿态等。
2. 轨迹生成：根据任务需求，通过算法生成机器人需要跟踪的轨迹。
轨迹可以是简单的直线、圆弧，也可以是复杂的曲线和多段轨迹的连接。
3. 控制器设计：设计合适的控制器来实现轨迹跟踪控制。
常用的控制方法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
控制器根据当前位置和目标位置的差异，计算出合适的控制指令，控制机器人执行相应的动作。
4. 执行控制指令：机器人根据控制指令执行相应的动作，例如调整关节角度、改变速度和方向等。
5. 闭环控制：通过传感器不断采集机器人的状态信息，与控制器中预先设定的目标状态进行比较，不断修正控制指令，使机器人能够更加准确地跟踪轨迹。
三、轨迹跟踪控制的应用1. 制造业：机器人轨迹跟踪控制在制造业中起到了重要的作用。
例如，在汽车制造过程中，机器人需要按照预定的轨迹进行焊接、喷涂等工艺，确保产品的质量和一致性。
2. 物流业：机器人轨迹跟踪控制可以应用于仓库货物的搬运和分拣。
机器人能够按照预定的轨迹准确地将货物从一个位置移动到另一个位置，提高物流效率和准确性。
3. 医疗领域：机器人在医疗领域的应用也越来越广泛。
例如，手术机器人可以按照预定的轨迹进行手术操作，提高手术的精确度和安全性。
移动机器人视觉跟踪及控制算法
移动机器人视觉跟踪及控制算法一、引言移动机器人是一种在工业和服务领域中广泛使用的机器人，其具有较强的自主性和智能化程度。
视觉系统（相机）是移动机器人中最重要的传感器之一，能够提供丰富的环境信息。
视觉跟踪及控制算法可让该机器人实现自主的行动，根据环境变化对机器人进行控制。
本篇文章将介绍移动机器人视觉跟踪及控制算法的工作原理和实现方法。
二、基础知识2.1 移动机器人移动机器人是一种自动化机器人，具有移动能力。
它可以自由的按照人的命令或者独立完成任务而移动。
目前移动机器人的应用范围覆盖了工业、医疗、物流、保安、教育等领域。
2.2 视觉系统视觉系统是机器人中最常用的感知系统之一，其核心是摄像头组件，它提供丰富的环境信息，可以用来进行识别、跟踪、定位和避障。
三、视觉跟踪算法3.1 物体检测物体检测是视觉跟踪的第一步，其目的在于从图片中找出需要跟踪的物体。
常用的物体检测算法有卷积神经网络（CNN）、边缘检测、颜色检测等。
3.2 物体描述物体描述及其特征是对需要跟踪的物体进行精确定位的关键。
常用的物体描述算法有SIFT、SURF、ORB等。
3.3 相似度匹配相似度匹配是指将前一帧中物体的描述与当前帧中物体描述进行比较，找出相似度最高的物体。
常用的相似度匹配算法有模板匹配、最近邻算法、机器学习算法等。
四、视觉控制算法目前视觉控制算法比较常用的有基于视觉伺服控制方法、基于视觉反馈控制方法和基于视觉动态控制方法。
4.1 基于视觉伺服控制方法基于视觉伺服控制方法是指直接对机器人进行控制，实现跟踪物体的运动。
其中的关键要素包括控制系统的设计、伺服控制器的设计、位姿估计和实时闭环控制等。
4.2 基于视觉反馈控制方法基于视觉反馈控制方法是指通过视觉传感器进行前瞻性运动估计和控制的方法。
在进行跟踪时，机器人会通过感知到的环境信息进行运动估计，再通过反馈控制对机器人进行速度和方向的调整。
4.3 基于视觉动态控制方法基于视觉动态控制方法是指直接利用机器人的动态模型进行状态反馈控制或非线性控制，并通过视觉传感器获取其位置和速度信息来进行后继控制的方法。
mecanum轮式移动机器人轨迹跟踪及编队控制
mecanum轮式移动机器人轨迹跟踪及编队控制汇报人：日期:•引言•mecanum轮式移动机器人概述目录•轨迹跟踪算法研究•编队控制算法研究•仿真实验与结果分析•结论与展望01引言1 2 3随着移动机器人技术的不断发展，对机器人的轨迹跟踪和编队控制提出了更高的要求。
移动机器人技术Mecanum轮式移动机器人具有全向移动能力，适用于各种复杂环境，因此研究其轨迹跟踪及编队控制具有重要意义。
Mecanum轮式移动机器人本研究成果可应用于物流配送、智能巡检、救援等领域，提高移动机器人的自主导航和协作能力。
实际应用价值研究背景与意义国内外学者在移动机器人轨迹跟踪方面已开展了大量研究，提出了基于PID控制、模糊控制、神经网络控制等多种方法。
轨迹跟踪研究编队控制是移动机器人领域的研究热点，现有方法主要包括领航-跟随法、基于行为法、虚拟结构法等。
编队控制研究未来研究将更加注重多机器人协同编队、动态环境适应性和实时性能提升等方面。
发展趋势国内外研究现状及发展趋势研究内容本研究将围绕Mecanum轮式移动机器人的轨迹跟踪和编队控制展开，具体包括建立机器人运动学模型、设计轨迹跟踪控制器、实现多机器人编队控制等。
研究目的旨在提高Mecanum轮式移动机器人在复杂环境中的轨迹跟踪精度和编队控制能力，推动移动机器人技术的发展和应用。
研究方法采用理论分析、仿真实验和实际测试相结合的方法进行研究。
首先建立机器人运动学模型，然后设计基于PID控制的轨迹跟踪控制器，最后实现多机器人编队控制算法并通过仿真实验验证其有效性。
研究内容、目的和方法02mecanum轮式移动机器人概述Mecanum轮式移动机器人是一种基于Mecanum轮的全方位移动机器人，具有结构紧凑、运动灵活、适应性强等特点。
定义与特点Mecanum轮式移动机器人广泛应用于工业自动化、物流运输、救援探测等领域，可完成各种复杂环境下的移动任务。
应用领域例如，在工业生产线上，Mecanum轮式移动机器人可以实现物料的高效、准确传输；在救援现场，该类机器人可进入危险区域进行探测和救援工作。
移动机器人轨迹跟踪控制的研究
移动机器人轨迹跟踪控制的研究作者：周加全谭丽娟李志明程茂华来源：《电脑知识与技术》2020年第31期摘要：移动机器人在运动的过程中，存在干扰和外界因素的影响，使得移动机器人的效果并不是很理想，为了解决这个问题并根据移动机器人的动力学模型，加入了自适应模糊滑模控制算法，即通过自适应模糊控制来实时调整相应的参数，使移动机器人的运动轨迹的误差趋于零;最后通过仿真结果分析，该算法能够对移动机器人的运动轨迹实现较为精确的跟踪，而且该算法具有较好的鲁棒性，能够消除一定的干扰和外界因素影响，从而验证了该算法的有效性和优越性。
关键词：移动机器人;自适应模糊;滑模控制;鲁棒性中图分类号： TP242 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）31-0219-03Abstract：During the movement of the mobile robot， there are interference and external factors， which make the effect of the mobile robot not very ideal. In order to solve this problem and according to the dynamic model of the mobile robot， an adaptive fuzzy sliding mode control algorithm is added， namely Adjust the corresponding parameters in real time through adaptive fuzzy control， so that the error of the mobile robot's trajectory tends to zero; finally， through the analysis of the simulation results， the algorithm can achieve more accurate tracking of the mobile robot's trajectory， and the algorithm has more Good robustness can eliminate certain interference and external factors， thus verifying the effectiveness and superiority of the algorithm.Key words： mobile robot; adaptive fuzzy; sliding mode control; robustness隨着现代技术的发展，移动机器人已经是现代生活中不可缺少的一部分，也是机器人研究的最重要的一方面[1]。
移动机器人的全局轨迹跟踪控制
移动机器人的全局轨迹跟踪控制的报告，800字
移动机器人全局轨迹跟踪控制是一种实现机器人移动目标的技术，它可以帮助机器人以更高效的方式达到目的地。
本报告将介绍机器人全局轨迹跟踪控制的原理、具体应用及其在工业机器人中的重要性。
首先，我们来介绍机器人全局轨迹跟踪控制的原理。
这种控制技术是通过对机器人的移动路径和导航系统进行计算和控制，帮助机器人以最优的方式完成目标任务。
它能够收集周围环境信息，并通过精确的移动路径计算和定位，使机器人避免和检测障碍物等，以达到机器人最佳的定位效果。
全局轨迹跟踪控制技术广泛应用于各个领域，其应用也有很大不同。
例如，该技术可用于无人机的飞行路径计算和控制，也可以用于实现机器人精确的定位。
在工厂自动化系统中，通过这项技术可以帮助机器人精确定位，以实现精确的目标控制。
此外，在服务机器人领域，该技术也可以应用于服务机器人路径规划和控制，保证服务机器人准确地完成任务。
机器人全局轨迹跟踪控制是自动化技术发展的核心，它能够帮助机器人准确地定位，保证机器人的最优移动效果。
在工业机器人领域，全局轨迹跟踪控制技术应用十分广泛，它不仅可以帮助机器人准确定位，而且还可以实现精确的机器人路径跟踪和控制，保证机器人准确地执行任务。
综上所述，机器人全局轨迹跟踪控制是当前自动化技术发展的重要组成部分，其应用非常广泛，在但工业机器人领域尤为重
要。
未来，随着自动化技术的进一步发展，机器人全局轨迹跟踪控制将会发挥越来越重要的作用，带来更多更好的机器人服务和技术应用。
基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计
基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计移动机器人是一种可以自主移动或导航到目标地点的机器人。
移动机器人通常由底盘和控制系统组成。
底盘包括驱动轮和悬挂装置，用于实现机器人的运动。
控制系统负责监测环境并指导底盘完成相应的动作。
在设计移动机器人的控制器时，需要考虑到机器人的轨迹跟踪能力，即机器人能够按照预定的轨迹运动。
本文将介绍一种基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计方法。
该方法采用双环控制结构，即外环和内环控制器。
外环控制器用于控制机器人的位置，内环控制器用于控制机器人的速度。
需要定义机器人的轨迹，即机器人需要按照的运动路径。
可以使用多项式函数来定义机器人的轨迹，例如使用Bezier曲线。
然后，根据机器人的现有位置和目标位置，计算机器人的运动方向和速度。
接下来，设计外环控制器。
外环控制器根据机器人的位置误差来调整机器人的方向。
位置误差是机器人当前位置与目标位置之间的距离差。
可以使用PID控制器来实现外环控制器。
PID控制器根据位置误差的大小来调整机器人的转向速度，使机器人逐渐接近目标位置。
通过对外环和内环控制器的协调工作，实现机器人按照预定的轨迹运动。
外环控制器将机器人引导到目标位置附近，内环控制器将机器人的速度控制在目标速度范围内。
通过不断地对位置和速度误差进行修正，机器人能够准确地跟踪轨迹，并保持稳定的移动。
基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计方法能够实现机器人的准确跟踪和稳定运动。
该方法可以应用于各种移动机器人的控制领域，如自动导航、物流运输等。
通过对机器人的轨迹跟踪能力的提升，可以提高机器人在实际应用中的性能和效率。
基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计
基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计移动机器人技术是近年来快速发展的领域之一，可以广泛应用于工业自动化、物流搬运、仓库管理、医疗辅助等各个领域。
移动机器人的控制是实现其自主导航和路径跟踪的关键，其中轨迹跟踪控制是控制器设计中的重要环节之一。
本文将介绍基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计。
双环轨迹跟踪控制是一种常用的控制策略，其基本思想是通过两个控制环路来实现对机器人轨迹跟踪的精确控制。
双环控制结构由动态环路和静态环路组成，其中动态环路负责提供速度控制，静态环路负责提供位置控制。
需要建立机器人的动力学模型，以描述机器人的运动学特性。
根据机器人的类型和结构，选择合适的动力学模型，如非完整约束机器人模型或全向移动机器人模型。
动力学模型包括机器人的运动学方程和约束方程，可以用数学公式描述。
在动态环路中，主要控制机器人的速度。
常用的控制算法有经典的PID控制和模糊控制等。
PID控制通过比较实际速度和期望速度的误差，计算出合适的控制量来调节机器人的速度。
模糊控制则通过模糊推理来处理不确定性和模糊性，实现对机器人速度的精确控制。
根据具体应用的需求和控制要求，选择适合的控制算法来实现对机器人速度的控制。
将动态环路和静态环路进行整合，形成双环控制结构，实现对机器人的轨迹跟踪控制。
在控制器设计过程中，需要考虑到机器人的稳定性和鲁棒性，以及对外界干扰和不确定性的抗扰能力。
基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计主要包括建立机器人的动力学模型、选择合适的动态环路和静态环路控制算法，并将其整合在一起，实现对机器人轨迹跟踪的精确控制。
该控制器设计能够提高移动机器人的导航和路径跟踪能力，提高机器人的工作效率和安全性。
基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计
基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计移动机器人已经成为了现代生产和工作的重要组成部分，因此它的控制也成为了研究热点之一。
本文旨在设计一种基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器。
具体地，文章分为以下几个部分：1、移动机器人模型的建立首先，需要建立移动机器人的动态方程模型。
考虑到移动机器人的自由度较高，并且控制器需要根据输入的位置指令来输出控制指令，因此本文选择基于控制规范的方法进行建模。
其中，控制规范包括机器人的轨迹和速度约束等信息。
假设移动机器人的运动学模型为：$$\begin{cases}\dot{x}=v\cos(\theta) \\\dot{y}=v\sin(\theta) \\\dot{\theta}=\omega\end{cases}$$其中$x$，$y$为机器人的坐标，$\theta$为机器人的朝向，$v$为机器人的速度，$\omega$为机器人的角速度。
根据运动学模型可以得到机器人的控制规范：接下来，本文采用双环轨迹跟踪控制器来控制移动机器人。
具体地，双环轨迹跟踪控制器分为内环和外环。
其中，内环控制器输出机器人的期望角速度，将机器人的朝向控制在目标朝向上；外环控制器输出机器人的期望速度，将机器人的位置控制在目标位置周围。
两个环的关系如下：其中$k_p$和$k_v$为控制器的比例和微分增益，可以根据实际情况设置。
值得注意的是，当机器人离目标位置较远时，外环控制器的输出比内环控制器的输出更大，此时机器人更注重位置的控制，朝向控制较为辅助；当机器人接近目标位置时，内环控制器的输出比外环控制器的输出更大，此时机器人更注重朝向的控制，位置的控制较为辅助。
3、控制器的实现最后，需要将双环轨迹跟踪控制器实现到移动机器人上。
具体地，需要获取移动机器人的位置和朝向，计算控制规范，并将控制指令发送给机器人。
这里可以采用传感器获取机器人的位置和朝向，也可以通过计算机视觉等技术来实现。
此外，还需要对控制器的参数进行调整，以达到良好的控制效果。
基于广义扩张状态观测器的移动机器人轨迹跟踪控制
基于广义扩张状态观测器的移动机器人轨迹跟踪控制张玲【摘要】针对复杂环境下轮式移动机器人(WMR)工作时受参数不确定性以及未知外部扰动的问题,提出一种基于扩张状态观测器的移动机器人轨迹跟踪控制方法.首先推导了轮式移动机器人的运动学及动力学模型,在此基础上引入广义扩张状态观测器(GE-SO)的控制策略对系统未知状态及不确定项进行实时估计与补偿,实现了系统对扰动的鲁棒性和对环境的高度适应性.并利用Lyapunov理论证明了系统的稳定性.仿真实验验证了所提出的控制方法能使移动机器人系统具有良好的跟踪控制性能和较强的鲁棒性能.【期刊名称】《高技术通讯》【年(卷),期】2019(029)006【总页数】7页(P607-613)【关键词】轮式移动机器人(WMR);轨迹跟踪;广义扩张状态观测器(GESO)【作者】张玲【作者单位】重庆工业职业技术学院智能制造技术学院重庆401120【正文语种】中文0 引言随着轮式移动机器人(wheeled mobile robot, WMR)应用领域的不断拓展，移动机器人越来越多地被应用于未知的复杂环境。
由于复杂工作环境的不确定性和复杂性，移动机器人的控制系统在抗干扰能力和实时性等方面都面临着巨大的挑战[1]，这对系统的运动控制提出了更高的要求。
轨迹跟踪控制是实现轮式移动机器人自主移动的关键。
为解决非完整移动机器人的轨迹跟踪问题，张扬名等人[2]以移动机器人的运动模型为基础，提出一种基于滑模变结构的移动机器人轨迹跟踪控制方法。
文献[3]结合Backstepping方法设计了基于移动机器人运动学模型的轨迹跟踪控制律。
由于移动机器人受外部干扰、摩擦、负载变化等不确定因素的影响，基于运动学模型的轨迹跟踪对机器人的轨迹跟踪效果不理想。
近年来，越来越多的研究工作致力于从动力学层面解决轨迹跟踪问题，主要是将运动学控制器与动力学控制器相结合来解决移动机器人轨迹跟踪控制过程中存在的不确定性问题。
基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计
基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计随着人工智能技术的不断发展，移动机器人在各个领域的应用越来越广泛。
移动机器人的控制器设计是机器人研究中的一个重要问题。
本文将基于双环轨迹跟踪控制，设计一个移动机器人控制器。
首先，介绍一下双环轨迹跟踪控制的基本原理。
双环轨迹跟踪控制是指在直线轨迹上，通过对机器人的速度和角速度进行控制，使机器人能够沿轨迹运动。
其中外环控制机器人速度，内环控制机器人角速度。
外环控制器的输入为轨迹的位置、速度和加速度信息，输出为机器人的期望速度；内环控制器的输入为外环控制器输出和机器人当前姿态信息，输出为机器人的期望角速度。
通过双环控制器的控制，机器人可以沿着直线轨迹运动。
1.建立机器人模型为了进行控制器设计，我们需要建立机器人的动力学模型。
假设机器人为单轮差速驱动，建立机器人的运动学和动力学方程。
运动学方程用于描述机器人的位置和姿态信息，动力学方程用于描述机器人的运动状态随时间的变化过程。
控制器的设计需要依据机器人的动力学模型。
2.设计外环控制器外环控制器的输入为轨迹信息（位置、速度和加速度），输出为机器人的期望速度。
在这里，我们采用基于PID控制器的控制方式。
可以通过调整PID参数，使得机器人能够沿着轨迹移动。
4.仿真和实验在控制器设计完成后，需要进行仿真和实验验证。
通过仿真和实验可以验证控制器的有效性和稳定性。
在仿真和实验中，需要考虑机器人的各种实际情况，例如机器人的传感器误差、环境噪声等。
本文介绍了基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计。
通过建立机器人模型、设计外环控制器和内环控制器、以及进行仿真和实验验证，可以设计出有效、稳定的移动机器人控制器，实现机器人沿着直线轨迹运动。
基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计
基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计移动机器人在现代工业和服务领域中扮演着越来越重要的角色，它们能够在复杂的环境中完成各种任务，例如自动化生产线上的物料搬运、仓库库存管理、医院病房巡检等。
在移动机器人的设计和控制中，轨迹跟踪控制是一个关键的问题，它决定了机器人的运动路径和精度。
本文将基于双环轨迹跟踪控制的思想，设计一种移动机器人的控制器，以提高其运动精度和鲁棒性。
双环轨迹跟踪控制是一种基于反馈调节的控制方法，它通过内环和外环两个层次的控制器来实现对机器人轨迹的精确跟踪。
内环控制器主要负责速度和姿态的调节，外环控制器则负责位置和方向的调节。
通过这种双环结构，可以有效地克服机器人在运动过程中的惯性和摩擦等因素的影响，从而提高轨迹跟踪的精度和鲁棒性。
二、双环轨迹跟踪控制器设计1. 内环速度控制器设计内环速度控制器主要负责调节机器人的速度，使其能够按照设定的轨迹路径运动。
常用的速度控制方法包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。
在本文中，我们将采用PID控制器来实现内环速度控制，其控制算法如下：\[U = K_{p}e + K_{i}\int e\,dt + K_{d}\frac{de}{dt}\]\(U\)为控制器的输出，\(e\)为速度偏差，\(K_{p}\)、\(K_{i}\)、\(K_{d}\)分别为比例、积分和微分系数。
通过调节这些系数，可以实现对速度的精确控制，从而实现对轨迹的准确跟踪。
3. 控制器整合与优化三、实验结果与分析为了验证所设计的双环轨迹跟踪控制器的有效性，我们进行了一系列的实验，并对实验结果进行了分析。
实验结果表明，所设计的控制器能够实现对轨迹的精确跟踪，机器人能够按照设定的路径运动，并能够及时地对外界干扰进行补偿，具有较强的鲁棒性。
在不同工作环境和工作任务下，所设计的控制器都表现出了良好的控制性能，能够适应各种复杂的工作场景，具有较强的通用性和可靠性。
四、总结与展望本文基于双环轨迹跟踪控制的思想，设计了一种移动机器人的控制器，并对其进行了实验验证。
基于速度观测器的移动机器人轨迹跟踪控制
基于速度观测器的移动机器人轨迹跟踪控制
耿军晓;邢琳芬;张志远
【期刊名称】《徐州工程学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2010(025)003
【摘要】提出了一种无需纵向速度测量的新的移动机器人轨迹跟踪控制方法,可以采用速度观测器替代纵向测量装置来确定移动机器人的运动速度.设计了一种基于速度观测器的轨迹跟踪控制器.控制器设计是以轮式及履带式移动机器人模型及其所采用的驱动电机数学模型为基础,具有两种实用性能:(1)控制器不需要很精确的移动机器人模型参数和驱动电机参数,就可以很好地在一个闭环控制系统中减小跟踪误差;(2)在理论上仅需要通过一个设计参数的设置就能够有效地控制跟踪误差范围.【总页数】6页(P13-18)
【作者】耿军晓;邢琳芬;张志远
【作者单位】郑州轻工业学院,郑州,450002;郑州轻工业学院,郑州,450002;郑州轻工业学院,郑州,450002
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.基于干扰观测器的移动机器人轨迹跟踪控制 [J], 许坤;陈谋
2.基于广义扩张状态观测器的移动机器人轨迹跟踪控制 [J], 张玲
3.移动机器人速度饱和约束下的轨迹跟踪控制 [J], 王立玲; 董力元; 马东; 刘秀玲;
王洪瑞
4.基于干扰观测器的移动机器人路径跟踪控制 [J], 孔慧芳;丁道远;房耀
5.基于模糊干扰观测器的移动机器人自适应滑模跟踪控制 [J], 郭文东;魏莹;李振阳;牛勃;孙尚鹏;佃松宜
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
・
１ ・ ３
徐州工程学院学报（ 自然 科 学 版 ）
表 １ 移 动 机 器 人 的 参 数 定 义
参 考 点 的 坐标 值
２１ 第 ３ ００年 期
’
卵 ｍ
㈧
￡
， 。
。
纵 向速 度 与 ｚ轴 的 角度
，
乩
，
参 考 点 Ｐ 的 纵 向 速度
移 动机 器人 的 质 量
以 Ｃ 为 中 心 的转 动 惯 量
Ｐ 到 右 轮 和 左轮 的 距 离 右 轮 和 左 轮 的 半 径
Ｓ （
、，
ｇ
从 参 考 点 Ｐ 到 中 心 Ｃ 的距 离
文章 编号 ：６ ４３ ８ ２ １ ） ３０ １— ６ １ ７ —５ ｘ（ Ｏ ０ ０ —０ ３０
由 于机 器人 能 够 承 担部 分 极 端恶 劣 环 境 下 的危 险 工作 ， 如地 震 、 山爆 发 地 区 的工 作 ， 年 来 引起 了 火 近
科 研 工 作者 的关 注 ｌ ］ 轮式 及 履 带式 移 动 机器 人 的轨 迹跟 踪 问题 比较 复 杂 ， 自环 境 地 面 、 载 以及 机 ＿ ． １ 来 负 器人 自身 连接 机 构 柔 性 等 的不 确 定 性 都 会 影 响 其 轨 迹 跟 踪 性 能 ，这 些 因 素 很 难 进 行 精 确 的 动 力 学 建
，
， ，
一
图 １ 轮 式 及 履 带 式 移 动 机 器人 模 型
收 稿 日期 ：０ ００—０ ２ １—６２ 基 金 项 目 ： 家 自然科 学基 金 项 目（ ０ ７ ２ ６ 国 ５ ８ ５４ ）
作 者 简 介 ： 军 晓 （９ ９） 男 ， 南 登 封 人 ， 师 ， 士 ， 要 从 事 机 器人 相 关技 术 研 究 耿 １７ 一 ， 河 讲 硕 主
控 制方 法 ． 角速 度 可 以通 过 价 格低 廉 的传 感 器 来 测量 ， 用位 置 和 角速 度 的测 量 替 代 速度 的 测量 ， 利 设计 出 轨迹 跟 踪 控 制 器 ， 样 可 以 得 到 移 动 机 器 人 的 纵 向 同
速度 ．
１ 移 动 机 器 人 及 跟 踪 误 差 数 学 建 模
一
个 闭环控 制 系统 中减 小 跟踪误 差 ；２ 在 理论 上仅 需要 通过 一个 设计 参数 的设 置就 能够有 效地 控 （）
关键 词 ： 动机 器 人 ； 迹跟 踪控 制 ； 度观 测器 移 轨 速
制 跟 踪 误 差 范 围．
中 图分 类 号 ： ２ ２ 文献标 志码 ： ＴＰ ４ Ａ
模 ＿ ． 多数 控 制 方 法上 ， 是 基 于 多个 参 数 测 试 的基 础 上 的 ， 中包 括 对 其 速 度 的测 试 ． 在 实 际 操 作 １在 ］ 都 其 但 过 程 中 ， 些参 数 并 不 易得 到 ， 原 因包 括 设 备 的 昂贵 ， 有 其 重量 的限 制 以及 噪声 的 干 扰 等． 来 ， 们 更 多 地 近 人
２１ ０ ０年 ９月
ＳＥＰ．２ Ｏ Ｏ１
基 于 速 度 观 测 器 的 移 动 机 器 人 轨 迹 跟 踪 控 制
耿 军 晓 ， 琳 芬 ， 志 远 邢 张
（ 州轻 工业 学 院 ， 州 郑 郑 ４００） ５ ０ ２
摘 要 ： 出了一种 无需纵 向速度 测 量 的新 的移 动机 器 人轨 迹跟 踪控 制方 法 ， 以采用 速度 观 提 可 测 器替 代纵 向测 量装 置来确 定 移动机 器人 的运 动速 度． 计 了一种 基 于速 度 观 测器 的轨 迹跟 踪 控 设 制 器． 制器 设计 是 以轮 式及 履 带 式移动机 器人 模 型及其 所采 用 的驱 动 电机 数 学模 型 为基 础 ， 有 控 具 两种 实用性 能 ：１ 控 制器 不需 要很精 确 的移 动机 器人 模 型参 数 和驱 动 电机 参数 ， 可 以很 好 地 在 （） 就
图 １ 为移 动 机器人 示 意 图 ， ｚ轴 和 Ｙ轴 为笛 卡尔 坐标 系 中两轴 ， Ｃ点 表示 机 器人 重 心位 置 ， 点 表 示 在 机器 人 Ｐ 系统 的参考 点． 重心 ｃ 以及参 考 点 Ｐ 的纵 向速 度分 别 记 为 （） ７ （） 纵 向速 度方 向与 ｚ轴 角度 为 ０ ， 中 和 ３ ， （） 图 ａ表示重 心 Ｃ和参 考 点 Ｐ 的距 离． 因此 重心 速 度 ｃ ￡和 （） 参 考点 （） 满足 关系式 （） ３ （） （ ） 对 于 移 ￡ 一７ ｆ 一ａ０ ￡． Ｐ 动 机器人 所有 参数 的定 义如 表 １ ．
第 ２ 卷第 ３ ５ 期
Ｖ ｏ１２５ Ｎ ｏ ． ．３
徐 州 工 程 学 院 学 报 （自 然 科 学 版 ）
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｚ ｏ Ｉ ｓｉｕｅ ｆ Ｔｅｈ ｏｏ ｙ （ ｔ ｒ ｌ ｃｅ ｃ ｓ ｄｔｏ ） ｏ ｒ ａ ｆ Ｘｕ ｈ ｕ ｎ ｔｔｔ ｏ ｃ ｎ ｌｇ Ｎａ ｕ ａ Ｓ ｉｎ ｅ Ｅ ｉｉｎ
提 出了 无需 速 度测 量 的方 法进 行 轨 迹跟 踪 控 制 ［ １ ． 这 些 控 制 方 法 需 要 一 些 精 确 的机 器人 参 数 ， 机 ８ｏ 但 －３ 如
器 人 重 心位 置 以及 轮式 及履 带 式 机 器 人 轮 子 半 径 等 ， 则 ， 会 造 成 控 制 器 表 现 低 劣 或 者 不 稳 定 ． 否 将 另外 ， 控 制 输入 也 会 涉及 到转 矩 的输 入 ． 实 际 操 作 过 程 中 ， 矩 的输 入 主要 是 靠 电 机 来 完 成 ， 在 转 因此 ， 果 无 法 如