Adaptive Dynamic Feedback Tracking Control for Nonholonomic Mobi...

本文研究的是在存在不确定性的非完整移动机器人跟踪控制问题。在移动机器人领域，非完整性指的是机器人系统的某些运动约束，这些约束既不能通过纯粹的速度运动来消除，也不能通过即时约束来描述。非完整移动机器人，如轮式移动机器人(WMR)，因为它们的运动受到非完整性约束的影响，其控制策略与完整移动机器人有所不同。 文章首先提出了一种不确定的非完整运动系统模型，这种模型基于视觉反馈以及状态和输入变换，适用于某类移动机器人。这种系统模型具有链式结构且包含不确定性。利用回退法(backstepping)的思想和跟踪误差系统的结构，设计了两个变换，用于解决非完整性系统中的跟踪问题。 接着，文章设计了自适应控制律和动态反馈鲁棒控制器，使用Lyapunov直接方法和扩展的Barbalat引理来实现对期望轨迹的跟踪。通过严格的证明确保了闭环误差系统的渐进收敛性。通过仿真结果展示所提出的策略的有效性。 关键词包括自适应控制、链式系统、反馈、移动机器人和跟踪控制。这些关键词概括了文章的研究方向和内容。 在非完整系统控制的过去二十年中，非完整系统引起了极大的关注。许多非完整性约束系统可以通过坐标和状态反馈变换局部或全局地转化为链式系统。在这些重要的非完整链式模型周围，开发出了一些新的控制策略。非完整移动机器人（WMR）是众所周知的具有非完整性约束的系统。在非完整移动机器人的控制中，通常假设使用传感器测量可以得到状态信息。但实际上，存在许多不确定性，如运动模型中的未校准参数、机械限制、噪声等。最近十年来，对具有不确定性的非完整系统的研究受到了相当大的关注。已经研究了许多策略来稳定具有不确定性的非完整系统。自适应策略通常被用来控制具有建模或参数不确定性的动态非完整系统。由于耦合和非线性系统动力学，跟踪控制是一个复杂的问题。 自适应控制是指在控制系统中，当参数未知或随时间变化时，控制器能够根据系统的实际响应自动调整其参数以满足一定的性能指标。在非完整移动机器人的控制中，由于外部环境变化、内部参数不准确等因素，自适应控制具有重要的应用价值。 反馈控制是一种常用的控制策略，通过比较系统的输出与期望的输出，根据二者之间的偏差对系统进行调整，以达到期望的控制效果。在移动机器人的路径跟踪中，反馈控制可以确保机器人的实际路径能够尽可能地接近预定的路径。 跟踪控制对于移动机器人而言，是指机器人能够按照预定的轨迹行驶，即使在遇到障碍物或是地形变化时也能保持对轨迹的跟踪。由于移动机器人的动力学系统是复杂的非线性系统，所以跟踪控制设计是一个挑战。 Lyapunov直接方法是分析系统稳定性的一种数学方法，通过构造Lyapunov函数来判断系统的平衡点是否渐进稳定。在控制理论中，如果能够构造出适当Lyapunov函数，则可以确保闭环系统的稳定性。 扩展的Barbalat引理是分析系统动态特性的一种工具，它提供了一种条件，当系统的导数满足这些条件时，可以推断出系统本身有某种渐进性质。对于跟踪控制来说，这个引理可以帮助证明误差信号将会趋于零。 文章提到的仿真结果验证了所提出的策略的有效性。这意味着通过仿真环境下的测试，验证了理论分析和控制器设计能够使得非完整移动机器人在面对模型参数不确定性和外部干扰时，仍能够精确地跟踪预定路径。