一种考虑阻力的移动机器人反演滑模控制方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑阻力的移动机器人反演滑模控制方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，建立移动机器人的动力学模型；步骤2，根据动力学模型建立系统的状态方程；步骤3，对移动机器人进行反演滑模控制。本发明专利技术方法的优点为(1)提高了系统模型的精度；(2)简化了移动机器人在控制过程中的计算；(3)在保证系统响应速度的情况下，提高了系统对速度的跟踪精度，在很大程度上提高了系统对移动机器人转向角的跟踪精度。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑阻力的移动机器人反演滑模控制方法
本专利技术属于移动机器人控制
，具体涉及一种考虑阻力的移动机器人反演滑模控制方法。
技术介绍
近年来，由于控制方法不断发展与完善，其应用范围也越来越广，尤其智能控制算法的引入，使得控制技术有了巨大发展。现有的技术运用了反演控制，鲁棒控制等方法来对系统进行控制，也有不少学者将神经网络等智能控制方法引入到移动机器人的控制中来。随后，他们将传统的控制方法进行结合，使得控制方法之间相互弥补。然而，上面所用的方法对移动机器人在运动过程中受到的阻力是不予考虑的，而在实际中移动机器人在运动过程中受到的阻力是不可避免的，这也影响了系统的控制精度。虽然他们都通过一定的办法来补偿系统的误差，但这也使得系统的复杂程度增加，计算量增大，对系统响应的实时性产生一定的影响，如何简化计算，保证系统的实时性的同时，提高移动机器人对速度、转向角等的跟踪精度是一个急需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种考虑阻力的移动机器人反演滑模控制方法，该方法可以简化了移动机器人在控制过程中的计算，保证系统的实时性的同时，提高移动机器人对速度、转向角等的跟踪精度。本专利技术所采用的技术方案是，一种考虑阻力的移动机器人反演滑模控制方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，建立移动机器人的动力学模型；步骤2，根据动力学模型建立系统的状态方程；步骤3，对移动机器人进行反演滑模控制。本专利技术的特点还在于，步骤1中建立的动力学模型，力和力矩平衡方程如下：其中：Mr＝Frl；Ml＝Fll；Mfr＝frl；Mfl＝fll；Mfl为移动机器人左侧受到的阻力矩；Mfr为移动机器人右侧受到的阻力矩；fl为移动机器人左侧受到的阻力；fr为移动机器人右侧受到的阻力，r为车轮的半径；j为移动机器人绕z轴的转动惯量；β为移动机器人的转动角加速度；a为移动机器人的加速度；Fl为左侧所需的驱动力；Fr为右侧所需的驱动力；M为移动机器人质量；l为移动机器人左右轮中心线之间的距离。步骤2中建立的系统的状态方程如下：其中：分别是移动机器人的加速度，转动角速度和转动角加速度，为系统的输出；c为其旋转阻尼系数；μ为放大系数；ul为机器人左侧的驱动输入力矩；ur为机器人右侧的驱动输入力矩；令将系统状态方程简化为：步骤3具体按照以下步骤实施：步骤3.1，针对移动机器人的速度采用反演控制策略，得到控制输入u1；步骤3.2，针对移动机器人的转向角采用反演滑模控制策略，得到控制输入u2。步骤3.1中的u1为：其中：k1为比例系数，ev为速度的跟踪误差，vref为理想速度。步骤3.2中的u2为：其中：t1为中间变量，η、k2及k3均为比例系数，eφ为转向角跟踪误差，φref为理想转向角，τ＝ηeφ+t1(η＞0)为滑模切换面函数。本专利技术的有益效果是：(1)提高了系统模型的精度；(2)简化了移动机器人在控制过程中的计算；(3)在保证系统响应速度的情况下，提高了系统对速度的跟踪精度，在很大程度上提高了系统对移动机器人转向角的跟踪精度。附图说明图1是本专利技术方法中移动机器人模型参数图；图2是阻力下的移动机器人受力分析图；图3是移动机器人N点线速度的示意图；图4是本专利技术的控制系统结构图；图5是本专利技术的控制系统控制流程图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行详细说明。本专利技术为一种考虑阻力的移动机器人反演滑模控制方法，具体按照以下步骤实施：具体按照以下步骤实施：步骤1，建立移动机器人的动力学模型；步骤1中建立的动力学模型，力和力矩平衡方程如下：其中：Mr＝Frl；Ml＝Fll；Mfr＝frl；Mfl＝fll；Mfl为移动机器人左侧受到的阻力矩；Mfr为移动机器人右侧受到的阻力矩；fl为移动机器人左侧受到的阻力；fr为移动机器人右侧受到的阻力，r为车轮的半径；j为移动机器人绕z轴的转动惯量；β为移动机器人的转动角加速度；a为移动机器人的加速度；Fl为左侧所需的驱动力；Fr为右侧所需的驱动力；M为移动机器人质量；l为移动机器人左右轮中心线之间的距离。步骤2，根据动力学模型建立系统的状态方程；步骤2中建立的系统的状态方程如下：其中：分别是移动机器人的加速度，转动角速度和转动角加速度，为系统的输出；c为其旋转阻尼系数；μ为放大系数；ul为机器人左侧的驱动输入力矩；ur为机器人右侧的驱动输入力矩；令将系统状态方程简化为：步骤3，对移动机器人进行反演滑模控制；步骤3具体按照以下步骤实施：步骤3.1，针对移动机器人的速度采用反演控制策略，得到控制输入u1；步骤3.2，针对移动机器人的转向角采用反演滑模控制策略，得到控制输入u2。步骤3.1中的u1为：其中：k1为比例系数，ev为速度的跟踪误差，vref为理想速度；步骤3.2中的u2为：其中：t1为中间变量，η、k2及k3均为比例系数，eφ为转向角跟踪误差，φref为理想转向角，τ＝ηeφ+t1(η＞0)为滑模切换面函数。实施例在具体实施例中，如图4及图5所示，移动机器人反演滑模控制方法具体如下：1.建立移动机器人模型如图1所示为移动机器人的模型，其中，L为移动机器人的长度，D为移动机器人车体的宽度，d为前后轮的中心距，l为左右轮中心线之间的距离。该模型是采用对机器人的四个驱动轮联合驱动控制。换句话说就是说，将移动机器人的四个轮子分成左右两组分别进行控制(可以将系统输出控制信号分别给同一边的前后轮)。移动机器人考虑阻力的建模如下：根据图2，建立力和力矩平衡方程得：其中：Mr＝Frl；Ml＝Fll；Mfr＝frl；Mfl＝fll；Mfl为移动机器人左侧受到的阻力矩；Mfr为移动机器人右侧受到的阻力矩；fl为移动机器人左侧受到的阻力；fr为移动机器人右侧受到的阻力，r为车轮的半径；j为移动机器人绕z轴的转动惯量；β为移动机器人的转动角加速度；a为移动机器人的加速度；Fl为左侧所需的驱动力；Fr为右侧所需的驱动力；M为移动机器人质量；l为移动机器人左右轮中心线之间的距离。因此得到下面的方程：令ur,ul为机器人系统的输入驱动力矩，则对移动机器人车轮进行力矩平衡：其中：Iw为机器人轮子的转动惯量；Qr为移动机器人右侧车轮转角；Ql为移动机器人左侧车轮转角；c为其旋转阻尼系数；k为放大系数；ur为机器人右侧的驱动输入力矩；ul为机器人左侧的驱动输入力矩；Fr为右侧所需的驱动力；Fl为左侧所需的驱动力。根据移动机器人的模型及图3，在H点的线速度和角速度可以表示为：系统的数学模型可以得到，如下所示：其中：是移动机器人的加速度，转动角速度和转动角加速度，为系统的输出；c为其旋转阻尼系数；μ为放大系数；ul为机器人左侧的驱动输入力矩；ur为机器人右侧的驱动输入力矩；vl为左轮的线速度，vr为右轮的线速度。令将系统状态方程简化为：2.解耦合从系统状态方程(6)可以看出移动机器人控制系统是一个耦合系统，对其进行解耦合如下：令系统状态方程可以表示为：3.控制器设计3.1速度踪器的设计假定速度的跟踪误差为ev＝vref-v，其中vref为理想速度。对移动机器人的速度建立Lyapunov函数：得出控制量u1：在u1控制规律的作用下：3.2转向角跟踪器的设计设理想转向角为φref，转向角跟踪误差为eφ＝φ-φref。引入中间变量t1：得到：对移本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种考虑阻力的移动机器人反演滑模控制方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，建立移动机器人的动力学模型；步骤2，根据动力学模型建立系统的状态方程；步骤3，对移动机器人进行反演滑模控制。

【技术特征摘要】
1.一种考虑阻力的移动机器人反演滑模控制方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，建立移动机器人的动力学模型；步骤2，根据动力学模型建立系统的状态方程；步骤3，对移动机器人进行反演滑模控制。2.根据权利要求1所述的一种考虑阻力的移动机器人反演滑模控制方法，其特征在于，步骤1中建立的动力学模型，力和力矩平衡方程如下：其中：Mr＝Frl；Ml＝Fll；Mfr＝frl；Mfl＝fll；Mfl为移动机器人左侧受到的阻力矩；Mfr为移动机器人右侧受到的阻力矩；fl为移动机器人左侧受到的阻力；fr为移动机器人右侧受到的阻力，r为车轮的半径；j为移动机器人绕z轴的转动惯量；β为移动机器人的转动角加速度；a为移动机器人的加速度；Fl为左侧所需的驱动力；Fr为右侧所需的驱动力；M为移动机器人质量；l为移动机器人左右轮中心线之间的距离。3.根据权利要求1所述的一种考虑阻力的移动机器人反演滑模控制方法，其特征在于，步骤2中建立的系统的状态方程如下：其中：分别是移动机器人的加速度，转动角速度和转动角加速度，为系统的输出；c为其旋转阻尼系数；μ为放大系数；ul为机器...

【专利技术属性】
技术研发人员：张鹏超，李文科，
申请(专利权)人：陕西理工大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61