人工智能-机器学习-移动机器人具有不确定性时扰动建模与鲁棒控制.pdf

本文主要探讨了在移动机器人面临不确定性因素时的扰动建模与鲁棒控制策略，这一领域在人工智能和机器学习中占据重要地位。移动机器人作为人类探索世界的重要工具，其运动控制一直是研究的重点。针对非完整约束的移动机器人，即不能进行全方位运动的特性，以及在实际运行中受到各种不确定因素干扰的问题，研究者们已经取得了一些关键成果。 针对一种具有正交轮的全向移动机器人建立了数学模型。这种非完整约束的特性使得机器人无法自由地朝任意方向移动，因此在控制策略设计上面临巨大挑战。通过建立模型，可以更好地理解和处理机器人运动中的复杂问题。 针对移动机器人系统复杂的、时变的、强耦合的特性，提出了一种基于非线性几何理论的仿射非线性控制方法。这种方法不仅适用于全向移动机器人的轨迹控制，还能够应用于具有强耦合特性的非线性系统。通过仿真结果，证明了该方法的有效性，能够有效地追踪和控制机器人的运动路径。 然后，深入分析了全向移动机器人系统中存在的不确定性因素。这些不确定性可能源于传感器误差、环境干扰、动力学模型简化等多种来源。通过对主要不确定性的识别和建模，提出了处理这些不确定性的策略。通过仿真展示了机器人在全向运动时不确定性的影响规律，并推导出包含主要不确定性因素的数学模型，为后续的鲁棒控制等控制方法提供了理论基础。 鲁棒控制是应对系统不确定性的一种重要手段，其核心目标是在不确定性和干扰存在的情况下，保证系统的稳定性和性能。在移动机器人系统中，鲁棒控制能有效抑制外部干扰，确保机器人运动的精确性和稳定性。文中提到的鲁棒控制方法在仿真中显示出对移动机器人干扰的良好抑制效果，验证了其在实际应用中的可行性。 本研究工作主要集中在移动机器人的非完整约束问题、非线性控制策略以及面对不确定性时的鲁棒控制。这些研究成果不仅有助于提升移动机器人的自主导航能力和环境适应性，也为未来在更复杂环境下的机器人控制提供了理论支持和技术借鉴。