基于改进型非线性干扰观测器的爬壁机器人轨迹跟踪.pdf

【基于改进型非线性干扰观测器的爬壁机器人轨迹跟踪】 爬壁机器人技术在诸如船舶维护、结构检查和高空作业等领域中具有广泛的应用。由于其工作环境的复杂性和自身系统的非线性特性，机器人在执行任务时可能会遇到建模不准确和外部扰动等问题，导致位置和姿态误差。针对这一挑战，一种基于改进型非线性干扰观测器的轨迹跟踪控制策略被提出，以提高爬壁机器人的轨迹跟踪性能。 论文中提到通过反演控制设计了一个运动学控制器。反演控制是一种控制理论，它利用系统模型的逆模型来设计控制器，目的是使机器人的实际运动与期望运动一致。在这个案例中，反演控制被用来计算出机器人的参考质心速度和角速度，为动力学控制提供了基础。 接着，文章提出了应用改进型非线性扰动观测器作为前馈控制。扰动观测器是一种估计系统中未建模动态和外部干扰的技术，通过实时估计这些不确定因素，可以减少它们对系统性能的影响。改进型非线性扰动观测器能确保扰动误差以指数形式快速收敛，提高了控制的精度和鲁棒性。 然后，研究者针对包含干扰观测器的动力学模型设计了滑模控制器。滑模控制是一种适应性强、鲁棒性好的控制策略，即使在存在不确定性的情况下，也能保证系统稳定并接近期望轨迹。这种控制器设计能够快速响应外界干扰，进一步优化轨迹跟踪效果。 论文通过Lyapunov定理证明了所提控制方案的稳定性。Lyapunov稳定性理论是控制系统理论中的关键工具，用于分析系统的稳定性属性。在这里，它被用来证明控制策略能够在扰动存在的情况下保持系统的稳定，并且能够指数地收敛到目标状态。 仿真结果显示，这种控制方法在应对建模误差和外部干扰时表现出良好的性能。这意味着爬壁机器人能够更准确地追踪预设轨迹，提高任务执行的精度和可靠性。 这项研究为解决爬壁机器人在复杂环境下进行精确轨迹跟踪的问题提供了一种有效的方法。通过对非线性干扰的观测和补偿，以及结合滑模控制策略，该方法提升了爬壁机器人的动态性能，增强了其在实际应用中的适应性和鲁棒性。这对于船舶维护、建筑检查等需要高精度和抗干扰能力的任务来说，具有显著的实用价值。