在现代控制系统理论研究中，非完整链式系统鲁棒镇定问题是一个具有深远理论意义和广泛应用前景的研究领域。这篇研究论文聚焦于存在不确定性的非完整链式系统的鲁棒镇定，主要围绕非完整系统、鲁棒性、控制系统、链式模型以及视觉伺服反馈几个关键知识点展开。
非完整系统的概念源自于非完整约束系统（nonholonomic systems），这类系统的基本特征是约束条件是非完整的，即系统的约束条件不能直接积分得到。非完整系统的典型例子包括移动机器人、船只和汽车等，因为这些系统无法通过有限的位移直接回到原点。对于非完整系统的研究已经持续了许多年，涉及到了稳定性分析、运动规划、控制策略设计等多个方面。
在控制理论中，“鲁棒性”（robustness）指的是系统在面对参数变化、外部扰动和模型误差等不确定性因素时，仍能保持一定性能指标不变的能力。针对非完整系统，由于其特殊的运动学和动力学特性，鲁棒镇定成为一个特别具挑战性的研究话题。鲁棒镇定的目标是在系统参数存在不确定性的情况下，设计控制律使得系统能够稳定到平衡点或沿着期望的轨迹稳定运行。
鲁棒镇定问题在实际应用中极为重要，尤其是在移动机器人领域。机器人系统往往运行在未知或部分未知的环境中，不可避免地会遇到各种不确定性，例如建模错误、传感器噪声、外部干扰等。在这种情况下，传统的控制方法可能无法保证系统性能，因此研究鲁棒控制策略具有非常实际的意义。
移动机器人是研究非完整系统和鲁棒镇定问题的热门平台之一。由于移动机器人的运动学特性通常可以用非完整链式系统来描述，因此研究者们致力于在这一框架下探索新的控制策略。例如，链式模型（chained form model）是研究非完整系统时采用的一种特定的数学表达方式，它通过坐标变换和状态反馈将系统的动力学或运动学方程转换为链式形式，使得问题的分析和控制器设计变得更加简洁。
链式系统的鲁棒镇定控制策略通常包括两步技术，视觉反馈（visual feedback），状态缩放（state-scaling）和切换策略（switching strategy）。视觉反馈是一种非接触式感知技术，它利用图像处理和视觉伺服技术来感知环境信息和机器人自身的状态，从而为控制系统提供输入。状态缩放是根据系统状态的不同，对控制器参数进行动态调整的一种方法，其目的是提高控制策略的适应性和鲁棒性。切换策略则是基于预先设定的规则，根据系统状态或性能指标的变化来动态切换控制模式或控制参数，进一步增强系统的稳定性。
在论文中，作者提到了最近十年间针对具有不确定性的非完整链式系统的鲁棒镇定问题所取得的进展，并且介绍了几种新的、具有特殊兴趣的不确定链式模型，这些模型是基于视觉伺服反馈的状态和输入变换获得的。研究者们通过提出新的鲁棒调节控制器，探讨了在不确定性和复杂性条件下的非完整链式系统鲁棒镇定问题，这将为未来的研究提供良好的基础。
这篇研究论文通过分析非完整系统的鲁棒镇定问题，揭示了非完整链式系统中不确定性的挑战，并提出了一系列先进的控制策略和方法来应对这些挑战。这些成果不仅在理论上具有创新性，而且在移动机器人等实际应用领域具有广泛的应用前景。通过对不确定性因素的有效处理，可以显著提高非完整系统的鲁棒性和可靠性，为实际工程应用提供了强有力的技术支持。
