移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航中的軌跡跟蹤與群集運(yùn)動(dòng)控制研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,移動(dòng)機(jī)器人研究受到控制和人工智能等領(lǐng)域?qū)W者的廣泛關(guān)注。目前,現(xiàn)代移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)入了一個(gè)嶄新的研究階段,在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、國防、服務(wù)和科學(xué)研究等方面得到了廣泛應(yīng)用,以代替人類完成很多繁重或惡劣條件下無法勝任的工作。本文的研究工作緊密圍繞輪式移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航中的軌跡跟蹤和群集運(yùn)動(dòng)控制兩大關(guān)鍵技術(shù)展開。在第一部分研究內(nèi)容中,重點(diǎn)研究約束非理想情況下輪式移動(dòng)機(jī)器人的數(shù)學(xué)模型和軌跡跟蹤控制,分別針對運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型提出了新的軌跡跟蹤

2、控制算法,以提高移動(dòng)機(jī)器人的軌跡跟蹤精度。在第二部分研究工作中,為解決未知環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人的自主導(dǎo)航和群集運(yùn)動(dòng)控制問題,將虛擬子目標(biāo)和禁忌搜索算法引入到機(jī)器人路徑規(guī)劃技術(shù)中,提出相應(yīng)的自主導(dǎo)航和群集運(yùn)動(dòng)控制算法,對改善導(dǎo)航效率和推動(dòng)機(jī)器人由半自主式向智能型發(fā)展有十分重要的意義。論文的主要研究工作和成果如下:
　　1、建立了約束非理想情況下雙輪差分驅(qū)動(dòng)輪式移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型、動(dòng)力學(xué)模型和驅(qū)動(dòng)模型,為移動(dòng)機(jī)器人軌跡跟蹤控制、未知環(huán)

3、境下自主導(dǎo)航和群集運(yùn)動(dòng)控制研究奠定了基礎(chǔ)。
　　2、通過對約束非理想情況下輪式移動(dòng)機(jī)器人軌跡跟蹤問題的研究,得到了以兩獨(dú)立驅(qū)動(dòng)輪角速度為控制輸入的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型。針對模型中存在的未知參數(shù),采用反演設(shè)計(jì)和滑模控制的方法給出了自適應(yīng)滑模軌跡跟蹤控制律,并利用Lyapunov穩(wěn)定性理論證明了軌跡跟蹤誤差的全局一致漸近穩(wěn)定性。
　　3、針對動(dòng)力學(xué)模型描述的約束非理想輪式移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng),提出了一種全局漸近穩(wěn)定的自適應(yīng)積分滑?？刂坡?。

4、該方法首先借助運(yùn)動(dòng)學(xué)模型設(shè)計(jì)了中間輔助控制變量,然后利用反演技術(shù)和積分滑?？刂频乃枷朐O(shè)計(jì)了自適應(yīng)積分滑?？刂坡?可實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人軌跡跟蹤的要求。最后通過仿真算例驗(yàn)證了控制律的有效性和正確性。
　　4、為提高軌跡跟蹤性能,在輪式移動(dòng)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步考慮驅(qū)動(dòng)模型的影響,在以電機(jī)電壓為控制輸入、存在不確定參數(shù)和外界干擾時(shí),設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)軌跡跟蹤控制律,以滿足移動(dòng)機(jī)器人的高精度軌跡跟蹤要求。
　　5、針對未知環(huán)境下純

5、粹的反應(yīng)式導(dǎo)航算法缺少“預(yù)見性”的缺點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種基于虛擬子目標(biāo)的輪式移動(dòng)機(jī)器人主動(dòng)尋徑導(dǎo)航算法。該算法利用禁忌搜索算法識別感知域內(nèi)的優(yōu)化子目標(biāo),并采用模糊控制的方法對子目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,以逐步漸進(jìn)的方式實(shí)現(xiàn)無碰路徑優(yōu)化并到達(dá)最終目標(biāo)。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)導(dǎo)航算法的有效性和正確性。
　　6、針對群集運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)在非規(guī)則障礙物的未知環(huán)境中運(yùn)行時(shí)容易陷入局部極小的問題,將個(gè)體擴(kuò)展為具有記憶能力的智能個(gè)體,提出了一類基于虛擬子目標(biāo)的Lea