在现代工业和自动化领域中，轮式机器人因其灵活性和实用性而被广泛应用于各种场合。机器人在执行任务时，轨迹跟踪控制是一个重要环节，它能够确保机器人按照预定的路径移动，完成各种复杂的工作。本文提出了一种基于滑模变结构算法的双环轨迹跟踪控制系统，用于解决轮式机器人在轨迹跟踪问题中的挑战。
滑模变结构控制是一种广泛应用于非线性控制系统的控制策略，特别是在参数不确定性和外部干扰存在的情况下。由于轮式机器人通常表现为非线性欠驱动系统，因此滑模变结构算法能够为机器人设计出能够保证全局渐近稳定性的轨迹跟踪控制器。
在具体实现上，双环控制系统由内外两层环组成。内环系统主要负责控制角速度，通过控制角速度来实现对机器人方向角的跟踪，即让机器人能够朝向正确的方向移动。外环系统则在内环的基础上进一步控制线速度，通过得到的方向角来控制机器人的速度，以实现期望的位姿状态，即机器人能够准确地到达指定的位置。
为了确保控制系统的稳定性，本文利用了Lyapunov稳定性理论对闭环系统进行了分析。Lyapunov稳定性理论是一种被广泛应用于判断系统稳定性的方法。通过构建适当的Lyapunov函数，可以证明系统在受到扰动或不确定性影响时，仍能保持稳定状态。
在对控制系统进行理论分析后，作者通过仿真对控制方法的有效性进行了验证。仿真结果展示了所提出的滑模变结构双环控制策略能够有效地引导轮式机器人跟踪预定的轨迹。
关键词中的“欠驱动”意味着机器人系统中控制输入的数量少于系统的自由度数量，这在轮式机器人中是常见的。由于其自由度多于控制输入，因此在控制设计时需要考虑如何高效地利用有限的控制资源。“非线性系统”强调了轮式机器人模型的复杂性，其中一些参数可能随环境和机器人状态变化而变化，这要求控制策略能够适应这些非线性变化。“双环控制”是一种控制策略，通常用于处理更为复杂的控制问题，通过内外两层控制环来提高系统的鲁棒性和控制精度。
引言部分提到，随着传感器技术的进步，机器人的研究成为了热门领域，轮式移动机器人因其应用广泛而受到特别重视。例如，在工业制造、农业以及国防等领域，轮式机器人能够在条件恶劣的环境中完成人类难以承担的任务。研究的深入使得对机器人轨迹跟踪控制能力的要求不断提高。同时，由于轮式移动机器人本身非线性程度高，且受到的约束条件较为复杂，这对机器人控制算法的设计提出了更高要求。
为了解决轮式机器人在不同应用场景中的轨迹跟踪问题，文献中提出了不同的控制策略。文献[2]利用运动学模型设计了内环控制器，同时在外环控制中运用了神经网络控制算法来补偿动力学模型的不确定性。文献[3]和[4]考虑了存在滑移和动态干扰的情况，利用线性矩阵不等式和模糊自适应控制算法来构建自适应控制器，以及通过反步法设计反馈线性化控制器来补偿干扰，从而减小跟踪误差。
总结来说，本文通过设计基于滑模变结构算法的双环控制系统，提出了一种适用于轮式机器人的轨迹跟踪控制方法。该方法利用了内外环控制策略，结合了Lyapunov稳定性理论和仿真实验，为轮式机器人在复杂环境下的轨迹跟踪提供了有效的控制解决方案。这些研究成果对于未来轮式机器人在工业自动化、服务机器人等领域的应用具有重要的参考价值。
