非完整轮式移动机器人轨迹跟踪控制

非完整式移动机器人的路径跟踪控制

控制器进行串口通信。
运动学模型分析
移动机器人的运动学方程为：
、－＋．ａ｛＝ｗｖｎ６ｔ一ｓｉ
Ｉ：
Ｌｅ
其中ｅ为机器人与目标点的距
离；０为移动机器人的方向角。
２０．０７１电子设计腰用ｗｗｅｗｃｍ．ｎｗ．．ａｏｃ
① Ｖ（）正定的、径向无界ｘ为
的。
Ｐｏｔｉｒ ”；ｒｌｅ！）Ｆａｕ
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ＭＳＣｏｍｍ．ｅＩＳｔｎＢｕｆｅＳｉｅｆｒｚ
ＭＳｏＣｍｍ．ｔｐｔ；ＧｅｌｕＯｎ
决策与规划、行为控制与执行等多而无侧位移，因而存在非完整约
种功能于一体的综合系统。ＣＣＤ摄束。由于非完整约束是不可积分像机和图像采集卡获得视频信息，的，系统的控制及规划问题将变得
（０４；／收缓冲区１２）／接
ｍ
．．
，先预读缓冲区以清除残留数／
据
② 在每个非零Ｘ处，都存在
ＭＳＣｏｍｍ．ＳｅｔｕｔｕｆｅＯＢｆｒ
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／如果串口是打开的则关闭串口／
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ＡｆＭｅｓｇＢｏ（ＯｐｎＳｒａｘｓａｅｘ ” ｅｅｉｌ

非完整移动机器人轨迹跟踪自适应控制器设计

ｃｎｒｌｒｗｉｌｂｌａｙｔｔｃｓａｉｔａｅｄｓｇｅ．ｈｉｌｔｎｅｐｒｍｅｔｏａｋｎｉｅｒａｄｅｌｔａｏｔｏｌｔｇｏａｓｍｐｏｉｔｂｌｙｒｅｉｎｄＴｅｓｍｕａｉｘｅｅｈｉｏｉｎｆｔｃｉｇｌａｎｌｐｉｌｒｎｉｃ
在轮式机器人运动控制理论中，般假设车轮与地面一为点接触，且，触点处只有纯滚动而不发生相对滑动并接
题，构造了具有全局渐近稳定的自适应轨迹跟踪控制器，实
现对预定轨迹的全局渐近跟踪，在Ｍａａ境下验证了并ｌｆｂ环其有效性和正确性。
１４０ ห้องสมุดไป่ตู้
传感器与微系统（ｒｎｄｃｒｎｃｏｙｔｅｈｏｇｓＴａｓｕｅｄＭｉｓｓｍＴｃｎｌｉ）ａｒｅｏｅ
２１年第３０１Ｏ卷第５期
非完整移动机器人轨迹跟踪自适应控制器设计
李会来，李小民，陈静华
现了移动机器人对直线和椭圆２种轨迹追踪的仿真实验。实验表明：该控制方法在轨迹跟踪控制中有较好的航向跟踪效果，对机器人非完整系统模型的非线性特性表现出良好的有效性和自适应性。关键词：移动机器人；非完整系统；自适应控制；反演
中图分类号：Ｔ７Ｐ２３文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２１）５００－３００９８（０１０－１４０

不确定非完整轮式移动机器人的运动控制研究

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。

受非完整性约束的移动机器人路径跟踪算法

中图分类号：２ＴＰ４文献标志码：Ａ文章编号：０３５６（０００ —３５０１０ —００２１）９１１—５
Ｐａｈｆｌｏｎｇａｇｒｔｍｏｏｉｅｒｂｔｔｏ－ｏｏｍｉｏｓｒｉｔｔ－ｏｌｗｉｌｏｉｈｆｒｍｂｌｏｏｓｗｉｈｎｎｈｌｎｏｃｃｎｔａｎｓ
ＹＵｎＫａｇ，ＸＩＯｎｘａＡＢｅ－ｉｎ，ＬＩＹａ－ｏｇｎｈｎ
（．ｈｏｆＥｌｃｒｃＥｎｉｅｉｇａｄＡｕｔｍａｉｎ，ＨｅｅＵｎｉｅｓｔｆＴｅｈｎｌｇ１Ｓｃｏｌｏｅｔｉｇｎｅｒｎｎｏｔｏｆｉｖｒｉｙｏｃｏｏｙ，Ｈｅｅ３０，Ｃｈｎｆｉ２００９ｉａ；２Ｄｅｔｏｈｙｉｓ．ｐ．ｆＰｓｃ，Ｘｉｎａ
受非完整性约束的移动机器人路径跟踪算法
郁
摘
伉肖本贤李艳红，，
２００；２成阳师范学院物理系，３０９．陕西咸阳７２０）１００
（．１合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽合肥
要：文章讨论了受非完整约束限制的两轮差动驱动机器人的路径跟踪问题，究移动机器人在一个运动研
ｈｌｎｍｉｃｎｔａｎｓｙｓｕｙｎｈａｅｔｒｆｏｏｍｏｉｎｐｒｄａｄｆｄｎｕｈｅａｏｏｏｃｏｓｒｉｔ．Ｂｔｄｉｇｔｅｔｊｃｏｙｏｂｔｎａｔｅｉｎｉｉｇｏｔｅｒｌ— ｒｒｉｏｏｎｔ

基于自适应反步法的轮式移动机器人跟踪控制

当闭环系统对性能要求比较高时，动力学描述是不可忽视其
的。另外，于运动学模型的速度控制律不能直接应用于输基
十分复杂。因其不满足Ｂｏｋｔ必要性条件，得光滑的状ｒｃｅｔ使
态反馈控制律无能为力。于是研究人员针对具有重要工程意义的非完整移动机器人的跟踪控制提出各种控制方法来克服这一缺陷。根据系统是由运动学模型或动力学模型来描述，可将跟踪控制问题划分为运动学跟踪或者动力学跟踪问题。运动学跟踪问题近年来已被广泛研究。一些学者借助线性控制理论或反馈线性化的方法进行研究，包括基于线性化方法为非完整轮式移动机器人提出了一种局部控制器… ，于线性化模型提出了连续的线性局部指数控制器，基基于动力学反馈线性化方法和微分平面思想提出带有奇异
１引言
近年来，非完整移动机器人的运动控制一直是人们研究的热点。机器人是一个十分复杂多变的多输入多输出的非线性系统，具有强耦合、时变和非线性的动力学特性，其控制
动力学系统跟踪问题在最近几年受到越来越多的关注，原因之一是大多数实际的非完整机械系统都是动力学系统。
控制器，有效解决了不确定非完整轮式移动机器人动力学系统的轨迹跟踪问题。仿真结果证明该方法的正确性和有效性。
关键词：移动机器人；非完整约束；自适应反步；跟踪控制
中图分类号：Ｐ１＿３ｒ文献标识码：Ａ
ＡｄａｉｅＢａｋｓｅｐｉｇＴｒｃｉｇＣｏｔｏｆＷｈｅｌｄＭｏｉｅＲｏｔｐｔｖｃｔｐｎａｋｎｎｒｌｏｅｅｂｌｂｏ

轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法

ｊＹ＝一（，一）ｓｉｎ０＋（Ｙ一Ｙ）ｃｏｓ０
【
收稿日期：２０１３ — １２ — １９
（３）
０＝０，一０
作者简介：吴忠伟（１９８５一），女，山东日照人，助教，硕士，主要从事计算机控制方面的研究。
（ＶｒＯ．），）来表示。从位置ｐ移动到目标位置ｐ产生了一个新的坐标系Ｘ一，令移动机器人的坐标为
其中０。＝０一０。设新坐标系一与坐标系 —ｌ，之间的夹角即为０。利用坐标变换得到：
ｒ＝（，一）ｃｏｓ０＋（Ｙ一Ｙ）ｓｉｎ０
摘
电气信息系，长春
１３０１１１）
，， ∞ Ｃ，．．．
要：针对轮式移动机器人轨迹跟踪这一典型控制任务，提出了基于模糊控制规则的滑模控制方法。该方法采
用等速趋近律，利用连续函数代替符号函数获得切换控制律，最后运用Ｌｙａｐｕｎｏｖ理论证明系统的稳定性。仿真结果表明该方法不但能够有效的跟踪机器人的参考轨迹，还能有效的减少在控制中的抖振现象。即使存在外界干扰
神经预测控制方法实现四轮移动机器人的轨迹跟踪；在实际的控制系统中往往会存在不确定的外界干扰。由于滑模控制器设计简单、鲁棒性较强等优点，在解决非线性系统问题上具有良好的控制效果。本文在考虑轮式移动机器人模型的基础上，设计具有渐近稳定性的滑模控制律。利用连续函数替代符号函数的方式消除抖振现象。通过机器人给定的圆形轨迹的跟踪仿真，证明该控制方法的有效性。

基于RBF神经网络的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

燕徐云龙，
（．金陵科技学院信息技术学院，江苏南京２１６；２１１１９．南京理工大学自动化学院，江苏南京２０９）１０４
摘要：对一类非完整移动机器人的轨迹跟踪控制系统，出一种基于ＲＦ神经网络的滑模控制与转矩控制相结合的智针提Ｂ
ｃｍｂｎｔｎｏｌｉｇｍｏｅｃｎｒｌｎｒｕｏｔｌａｅｎＲＢＦｎｕａｅｗｏｋｄｃｎｒ１Ｃｏｓｄｒｇｂｔｉｅｔｎｙａｏｉａｉｆｉｎ－ｄｏｔｏｄｔｑｅｃｎｒｓｄｏｏｓｄａｏｏｂｅｒｌｔｒｅｏｔ．ｎｏｎｉｅｉｏｈｋｎｍａｉａｄｄｎ — ｎｃｍｉａｄｌｔｅＲＢＦｎｕａｅｏｋａｎｔｅｐｏｅｓｏｍｏｉｂｔｏｉｎ，ａｄｃｎｔｕｅｒｕｏｔｏｌｒｃｍｂｎｄｗｉｅｃｌｍｏｅ，ｈｅｌｔｒｓｌｒｒｃｓｆｂｌｒｏｔｒｎｗｅｈｅｏｍｏｎｏｓｉｔｓａｔｑｅｃｎｌｏｉｅｔｔｔｏｒｅｈｈｓｅｄｅｒｒＴｅｎｆｒｙｕｔｔｌｓｍｐｏｉｔｂｌｙｏｔｅｃｏｅｏｒｏｓｅｃｒｂｂａｎｄＴｈｔｂｌｙｏｅｔｅｃｏｅｐｅｒｏ．ｈｉｍｌｌｍａｅｙａｙｔｔｓｉｔｆｌｓｄｌｐｅｒｒｓｔｍａｌｅｏｔｉｅ．ｕｏｉｃａｉｈｏｙｅｓｉｔｆｎｉｌｓｄａｉｒｌｏｙｔｍｒｖｄｂｙｐｎｖｓｂｌｙｔｅｒ．Ｔｈｉｌｔｎｒｓｌｅｎｔａｅｔａｉｃｎｏｔａｅｙｈｓｇｏｂｓｎｓ．ｏｐｓｓｅｉｐｏｅｙＬａｕｏｔｉｔｏｓａｉｈｙｅｓｍｕａｉｕｔｄｍｏｓｒｔｔｓｏｔｌｒｔｇａｏｄｒｕｔｅｓｏｅｓｈｔｒｓｈｏ

具有不完整约束的轮式移动机器人的串级跟踪控制

控制方法使得系统达到全局～指数稳定。最后通过仿真证明了系统设计的有效性。关键词：不完整约束；串级控制；跟踪控制中图分类号：ＴＰ２４文献标识码：Ａ文章编号：１０ — １ａ２０）６０２ — ３９０（０２０ — ０６００３
动机器人的方向角，ｖ是前轮轴中点Ｆ的速度， ∞ 为转向角速度。假定轮式移动机器人的参考跟踪模
态（，，０，，，描述如下：，）
１轮式移动机器人的不完整模型
－＿＿ｙｅ＝一＆ｅ＋ｖｒｉ耽ｓｎ８ｅ
一
一
＝ｃｙ一Ｖ＋ＶＣＯＳｏ
（４口）（）４６（）４ｃ
由方程（４）可知轮式移动机器人的跟踪控制也就是设计控制律ｖ和 ∞使得跟踪误差（，，
维普资讯
务Ｉ生
訇
地
具有不完整约束的轮式移动机器人的
串级跟踪控制
王家军，许镇琳，王豪．汪剑鸣
（津大学电力自动化及能源工程学院，天津３０７）天００２摘要：针对轮式移动机器人系统的不完整特性模型，其模型转化为两个线性时变系统，把并运用串级
轮式移动机器人的模型最先是由ＤＡｎｒａ等ｄｅ人ｌ１出。在给出不完整模型之前，我们假定：４提（）轮式移动机器人和地面之间是纯滚动的；１（２）轮式移动机器人在平面之上运行；（３）轮式移动机器人是前轮转向后轮驱动。轮式移动机器

移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法

移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法在当今科技飞速发展的时代，移动机器人已经在众多领域得到了广泛的应用，从工业生产中的自动化物流搬运，到家庭服务中的智能清洁机器人，再到医疗领域的辅助手术机器人等等。

而要让这些移动机器人能够高效、准确地完成各种任务，关键就在于其路径规划和轨迹跟踪算法的有效性。

路径规划，简单来说，就是为移动机器人找到一条从起始点到目标点的最优或可行路径。

这就好像我们在出门旅行前规划路线一样，要考虑距离、路况、时间等诸多因素。

对于移动机器人而言，它所面临的环境可能更加复杂多变，比如充满障碍物的工厂车间、人员密集的商场等。

因此，路径规划算法需要具备强大的计算能力和适应能力。

常见的路径规划算法有很多种，比如基于图搜索的算法，像 A 算法。

A 算法通过对地图进行网格化，并为每个网格节点赋予一个代价评估值，从而逐步搜索出最优的路径。

它的优点是能够快速找到较优的路径，但在处理大规模地图时，计算量可能会较大。

还有基于采样的算法，如快速扩展随机树（RRT）算法。

RRT 算法通过在空间中随机采样，并逐步扩展生成树的方式来探索路径。

这种算法在高维空间和复杂环境中的适应性较强，但可能得到的路径不是最优的。

另外，基于人工势场的算法也是一种常用的方法。

它将目标点视为吸引源，障碍物视为排斥源，通过计算合力来引导机器人运动。

这种算法计算简单，但容易陷入局部最优。

轨迹跟踪则是在已经规划好路径的基础上，让机器人能够准确地按照预定的路径进行运动。

这就要求机器人能够实时感知自身的位置和姿态，并根据与目标轨迹的偏差进行调整。

在轨迹跟踪中，PID 控制器是一种常见的方法。

它通过比例、积分和微分三个环节的作用，对偏差进行修正。

PID 控制器简单易用，但对于复杂的非线性系统，其控制效果可能不够理想。

为了提高轨迹跟踪的精度和鲁棒性，现代控制理论中的模型预测控制（MPC）也得到了广泛应用。

MPC 通过预测未来一段时间内的系统状态，并优化控制输入，来实现更好的跟踪性能。

力矩受限的非完整WMR镇定与轨迹跟踪统一预测控制

控制目的Ｊ目前研究移动机器人统一控制的文．
设质心位于后轮轴的中点上．ＷＭＲ可由以下非线性微分方程来描述Ｊ：
＝ＵＯ（，＝ｖｉ４，＝Ｗ，ＣＳ￣ｓ，ｎ
口＝ＪＩＷ：／ｕ，８ｕ，Ｉ３２２（）１
第２７卷
第３期
吉林化工学院学报
ＪＵＮＬＯＩＩＮＴＴＨＭＩＡＥＨＯＯＧＯＲＡＦＪＬＮＩＳＩＵＥＯＦＣＥＣＬＴＣＮ
２１００年６月
Ｊｎ。２ＯｕＯｌ
考虑机器人的动力学模型，究其统一预测控制研问题，首先基于控制李雅普诺夫（ｙｐｎｖ函数Ｌａｕｏ）
方法，计了满足闭环稳定性条件及输人约束的设终端控制器，出了相应的终端域，给随后以跟踪圆
，
（一ｄ＋Ｕｓ４，）ｄｉ￣ｎ
Ｗ，
同时令
（）２
ｑｕ＝ｑ２２，
＝
＝ｌ “ｄ一“ ）（ｌ１，
车身质量与转动惯量；１２为后轮轴的长度，为后ｒ轮的半径；Ｙ（）为质心坐标，为车身相对于，轴正向的方向角，为相对于垂直轴的角速度； “ ｌ＝７＋＿和２＝ｒ —７为控制输入，＿７ｌ２１Ｉ２这里７与．１ｒ分别是后轮两个电机所提供的驱动力矩．考虑到电机所能提供的力矩是有限的，即存在输出饱和情况，控制约束由如下形式描述

轮式移动机器人轨迹跟踪控制的特点与方法

中图分类号：Ｐ４Ｔ２２文献标识码：Ａ文章编号：０７９１（０Ｉ—０８２１０ —４６２１１１１－１００
１、前言
由于具有操作快捷、控制简单，并且节省能量等特点，轮式移动机器人成为了用途最广泛的一类移动机器人。近些年来对轮式移动机器人的研究越来越得到关注。轮式移动机器人控制的两个主要问题是：轨迹跟踪控制和点稳定控制。虽然点稳定控制问题在理论上很难解决，但是在实践中的应用并不广泛。式移动机器人的控制轮算法通常是在一个预先设定好的无障碍的路径的基础上工作的。因此，在实际上轨迹跟踪控制问题得到了广泛的关注。移动机器人的轨迹跟踪控制问题是控制机器人跟踪一个给定的、时变的轨迹。一般来说，目的是使机器人能够在每一个采样周期上以特定的姿态其
控制算法。出的离散控制算法克服了以往的基于时间连续模型所提设计的连续控制器在数字控制器上执行所需的小采样周期的问题。２２动力学轨迹跟踪控制．在机器人速度较低且载重不大的情况下，基于运动学模型设计的控制策略可以得到比较满意的控制效果。然而在机器人高速的运动或高负重运动的情况下，只考虑运动学问题而忽略了动力学方程中的系统质量和惯性会使得控制效果不理想。因此，在这种情况下在移动机器人的轨迹跟踪控制中基于动力学方程设计的控制器会取得更好的控制效果。文献【提出了一种自适应非线性控制器，３］并且通过实验验证了该控制方法的有效性。在文献［］４中一种指数滑模控制方法被提出，该方法具有很好的鲁棒性。２３移动机器人轨迹跟踪控制中常见的问题．以上提出的控制方法大都是基于理想情况所设计的。但是在实际中往往不能满足此理想情况。些时候特别是当载重运输时，有机器

存在滑移和侧滑的轮式移动机器人轨迹跟踪

梅新盛（同济大学软件工程系，上海２ｌ０）Ｏ８４
摘要
轮式移动机器人由于存在非完整性约束，轨迹跟踪有一定挑战性。实际机器人运动中由于轮胎变形或其他原因，其往
往存在侧滑和滑移，存在滑移的轮式移动机器人进行了研究，对对其建立运动学模型，存在滑移的轮式移动机器人的轨对迹跟踪进行研究。于ｌｐｎｖ函数，出了轨迹跟踪控制算法，基ｙｕｏａ提最后使用Ｍａｌｂ进行仿真，明该控制算法具有快速，ｔａ证精确，全局稳定的良好特性。
用ｌｐｎｖ方法对该类移动机器人的轨迹跟踪问题进行研究，ｙｕｏａ
构造了一个具有全局渐进稳定的轨迹跟踪控制器，实现对预定轨迹的渐近跟踪。最后通过仿真验证了该方法的有效性和正确性。
１机器人运动学模型及跟踪问题描述
ＬＪＬｅａ－Ｊ
对于Ｖ、 ”Ｖ８，Ｖ＝ｉ２Ｖ＝ｌｎ２ＩＶ、２有ｖｓｎ，ｙＶａＢ。ｓｔ
（１）
对参考轨迹Ｐ＝（ｒ进行跟踪。参考小车可表示为：ｒＸＹｅ）
（）２
隈誊］（３）
，
。＝。
ｏ］］［ｘ，－ｘ
，
ｃ
，
∞

《2024年非完整移动机器人路径规划与轨迹跟踪控制的研究》范文

《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。

非完整移动机器人的轨迹跟踪控制

Ｔａｅｔｒｒｃｉｇｃｎｒｌｆｎｎｏｏｏｃｍｏｉｏｏｓｒｊｃｏｙｔａｋｎｏｔｏｏｈｌｎｍｉｂｌｒｂｔｏｅ
ＬＩＳｈ — ｕＴＩＮｕｐｎｉｈａＡＹ — ｉｇ（ｅａｔｅｔｆｕｏｔｏｔｌＳｕｈａｔｉｅｓｔ，ａｊｇ２０９，ｈｎ）ＤｐｒｍｎｔｍａｉＣｎｒ，ｏｔｅｓＵｎｖｒｉＮｎｉ１０６ＣｉａｏＡｃｏｙｎ
ｒｓｌｓ．ｅｕｔ
Ｋｅｏｄ｛ｂｅｏｏ；ｒｊｔｒｒｃｉｇｎｎｏｏｏｅｓｓｅ；ｉｅａｉｍｄｌｄｎｍｉｍｄｌｙｗｒｓｍｏｉｂｔｔａｃｏｙｔａｋｎ；ｏｈｌｎｍｉｙｔｍｓｋｎｍｔｏｅ｝ｙａｃｏｅｌｒｅｃ
ｈｙａｃｘｅｓｏｔｅｄｎｍｌｅｔｎｉⅡ ｍｏｅｆｏｈｌｎｍｉｂｅｒｂｔ．Ｓｍｕａｉｎｒｓｌｓｖｌａｅｔｅｔｅｒｔａｄｌｎｏｏｏｃｍｏｉｏｏｓｉｌｔｅｕｔａｉｔｈｏｅｉｌｏｎｌｏｄｈｃ
非完整移动机器人的轨迹跟踪控制
李世华，田玉平
（南大学自动控制系，苏南京２０９）东江１０６摘要：论基干运动学模型的非完整穆扎嚣人的轨违踉踪控制阿蠢。在一定的假设条件下实现了讨
ｈｌⅡ ｍｉｏｓｒｉｔｓｄｓｕｓｄｏｏｏｃｃｎｔａｎｓｉｉｃｓｅ．Ｇｉｅｏｌｏｄｔｎ，ｔｅｒｆｒｎｅｍｏｅａｅｇｏａｌｖｎｓｍｅｍｉｃｎｉｏｓｈｅｅｅｃｄｌｃｎｂｌｂｌｄｉｙ

轮式移动机器人轨迹跟踪的pid控制方法

轮式移动机器人轨迹跟踪的pid控制方法随着轮式移动机器人自主导航技术的发展，轨迹跟踪成为了一个重要的问题。

PID控制器是一种常用的控制器，在轮式移动机器人的轨迹跟踪中也有着广泛的应用。

本文将介绍一种基于PID控制的轮式移动机器人轨迹跟踪方法。

首先，我们需要确定轮式移动机器人的轨迹跟踪目标，即期望路径。

一般情况下，期望路径可以是一条直线或者一条曲线。

在本文中，我们以一条曲线为例进行说明。

其次，我们需要获取轮式移动机器人的当前位置信息。

这可以通过机器人上安装的传感器实现，如GPS、陀螺仪等。

在获取到当前位置信息后，我们需要将其与期望路径进行比较，得到偏差值。

然后，我们利用PID控制器对偏差值进行控制，从而使机器人能够跟随期望路径行驶。

PID控制器的输入是偏差值，输出是校正量，其计算公式如下：
校正量 = Kp ×偏差值 + Ki ×积分项 + Kd ×导数项
其中，Kp、Ki、Kd是PID控制器的参数，需要通过实验进行调整。

积分项和导数项分别表示偏差值的累积量和变化率，可以有效地消除偏差值的漂移和抖动。

最后，我们将校正量转化为机器人的控制指令，如电机驱动信号。

这样，机器人便可以根据PID控制器的输出实现轨迹跟踪。

综上所述，基于PID控制的轮式移动机器人轨迹跟踪方法能够实现精准的路径控制，具有较高的应用价值。

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。

《2024年非完整移动机器人路径规划与轨迹跟踪控制的研究》范文

《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。

非完整约束轮式移动机器人运动控制系统研究

ＤＳ芯片Ｔ３ＯＦ４７ＰＭｓ２Ｌ２０Ａ为控制器的核心，该芯片具有较高的实时控制能力，许多复杂算法在该芯片上得以实现。
直线运动时，满足＝（向角不变）０方，即，，＝
机器人左右轮的转角速度大小和方向都相同。旋转运动
时，ＷＭＲ－以本体的质心（动轮回转轴线的中心Ｉ驱点）为速度瞬心作旋转运动，根据ＷＭＲ— 运动学简化Ｉ
模型：
键盘矩阵ｌｃ示ＬＥ
人机交互
＝
电机驱动器卜——— — ＿－叫右驱动电机
小车质心不动的条件为＝ｏ， ≠０＝，即：，一左右轮的转角速度相等，方向相反。
图２ＷＭＲｌ运动控制系统结构框图 —的
ＷＭＲ－的运动控制模块主要由电机及其驱动电Ｉ路、机械传动系统及光电编码器等组成。反馈信号的测量采用了具有３０数的增量式光电编码器。其输出为０线
此外，为了进一步提高控制效果，对其运动控制系统引入专家ＰＤ控制算法，实验表明Ｉ
该运动控制器控制的有效性。关键词非完整性轮式移动机器人运动控制系统专家ＰＤ控制Ｉ
１引言
轮式移动机器人（ｅｌｂｅｒｂｔｗｈｅｄｍｏｉｏｏ，ｗＭＲ）ｅｌ在工农业、国防、物流等各个领域具有广泛的应用背景。广义地说，任何带有轮式驱动机构的机械装置，如

轮式移动机器人轨迹跟踪的pid控制方法

轮式移动机器人轨迹跟踪的pid控制方法轮式移动机器人是一种常见的移动机器人，其行动方式类似于小车，通过轮子的转动来实现移动。

轮式移动机器人的轨迹跟踪是其重要的控制问题之一，PID控制方法是常用的控制方法之一。

PID控制方法是一种基于反馈的控制方法，其主要思想是通过对系统输出与期望值之间的误差进行反馈控制，来调整系统输入，使得系统输出能够接近期望值。

PID控制器包括三个部分：比例控制器、积分控制器和微分控制器。

比例控制器根据误差的大小来调整输出，积分控制器根据误差的积分来调整输出，微分控制器根据误差的变化率来调整输出。

对于轮式移动机器人的轨迹跟踪问题，可以将其看作是一个控制问题，即通过调整机器人的轮子转速来使其行进的轨迹接近期望轨迹。

具体来说，可以将期望轨迹表示为一系列的路标点，机器人需要沿着这些路标点行进。

对于每个路标点，可以计算出机器人当前位置与期望位置之间的误差，然后通过PID控制器来调整机器人的轮子转速，使得误差逐渐减小，最终达到期望位置。

具体的PID控制方法如下：1. 比例控制器：根据当前误差计算出比例项，即误差乘以一个比例系数Kp，得到比例输出。

2. 积分控制器：将误差进行积分，得到积分项，即误差积分乘以一个积分系数Ki，得到积分输出。

3. 微分控制器：将误差进行微分，得到微分项，即误差变化率乘以一个微分系数Kd，得到微分输出。

4. 将比例输出、积分输出和微分输出相加，得到总输出。

5. 将总输出作为机器人的轮子转速，使机器人向期望位置移动。

需要注意的是，PID控制器中的比例系数、积分系数和微分系数需要根据具体的控制问题进行调整，以达到最优的控制效果。

总之，PID控制方法是一种常用的控制方法，可以应用于轮式移动机器人的轨迹跟踪问题中。

通过合理地调整比例系数、积分系数和微分系数，可以实现机器人的精准控制，使其沿着期望轨迹行进。

考虑执行机构动态的非完整轮式移动机器人镇定控制

，
以及混合控制方法 ຫໍສະໝຸດ Ｊ这些文献都是基于机器人的运动学模型或者更全面的动力学模型进行研究的，没有考虑机器人的动力源泉— — 驱动电机的动态特性．相对于其他类型的执行机构而言，电机的特性比较复杂，果在设计控制规律将其动态如特性忽略，实际实施时系统的性能可能会退化．在考虑驱动电机动态的文献有，是他们研究但
第２期
韩光信：虑执行机构动态的非完整轮式移动机器人镇定控制考
『
＝
４３
０
电感Ｌ，、，。电阻尺，反电动势的关系可由如，尺及
下方程描述：
５—．．／．。．．。．．．．．一２．＝。３（。．．．．．ｒ）２１．。Ｌ．。．．．．．．．．．．
非常成熟，以在各种实用的移动机器人中以轮所式移动机器人最为常见．众所周知，式移动机器轮
人属于典型的非完整系统…．虽然非完整约束限制了机器人的瞬时运动，但是它们在位姿空间上仍然是全局可控的【，２这一独特性质使得设计反Ｊ
的驱动电机都是直流的，电机产生的力矩与电且
流成正比，则
ｒ
学控制规律推广到动力学模型，一步将驱动电进
机的动态考虑在内，后给出了典型镇定控制任最
务的仿真结果．
收稿日期：０００ —９２１－２３
其中，ｋ