一种不确定轮式移动机器人的自适应轨迹跟踪控制方法技术

本发明专利技术公开了一种不确定轮式移动机器人的自适应轨迹跟踪控制方法，包括以下步骤：S1、建立轮式移动机器人的系统模型模块的动力学方程；S2、采用积分反演策略，通过递推Lyapunov函数的方法，针对机器人系统的未知参数，设计基于Lyapunov稳定性理论建立控制输入模块的模型。该发明专利技术的优点在于：能较好地补偿系统参数摄动的影响、提高移动机器人的轨迹跟踪性能和鲁棒性。在系统部分参数未知，以及外界扰动的界限也未知的情况下自动调节控制参数，提高控制精度，以保证移动机器人的轨迹跟踪性能和鲁棒性，具有较好的实际应用价值和社会意义。

【技术实现步骤摘要】
一种不确定轮式移动机器人的自适应轨迹跟踪控制方法
本专利技术涉及控制电路领域，尤其是一种不确定轮式移动机器人的自适应轨迹跟踪控制方法。
技术介绍
轮式移动机器人是一个典型的时延、非线性不稳定系统，其控制问题因其理论挑战性和广泛的实际应用价值而吸引了大批研究者。轮式移动机器人受到纯滚动约束，是典型的非完整系统。其基本运动控制目标可以表述为：1)两个位姿间的移动；2)跟踪一个给定的时间轨迹；3)跟踪一个给定的几何路径。移动机器人的轨迹跟踪控制系统中，由于外界未知干扰的存在以及系统自身的不稳定性缺点，使得轮式移动机器人实际的轨迹与期望轨迹之间总是存在误差的。为了消除这种误差，各种轨迹跟踪控制技术应运而生。目前，轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法大致分为自适应控制，鲁棒控制，神经网络控制，反演控制，滑模控制和模糊控制等。模糊控制(FuzzyControl)方法克服了传统算法的不足，在移动机器人的轨迹跟踪研究中体现出的控制效果相较于一般控制更优，且具有轨迹跟踪稳定和精度较高的优点。移动机器人是一个典型的时延、非线性不稳定系统，而模糊控制充分发挥其不需要数学模型、运用控制专家的信息及具有鲁棒性的优点而得到广泛的应用。反演控制(BacksteppingControl)方法是近年来研究非线性系统反馈控制律的热点之一。反演控制方法的基本思想是通过构建Lyapunov函数推导出系统的控制律，采用逆向思维的方法进行设计。基于反演控制技术的移动机器人控制器的设计可以有效地解决不确定性系统的稳定性。自适应控制(AdaptiveControl)的研究对象是具有一定程度不确定性的系统，和常规的反馈控制和最优控制一样，也是一种基于数学模型的控制方法，所不同的只是自适应控制所依据的关于模型和扰动的先验知识比较少，需要在系统的运行过程中去不断提取有关模型的信息，使模型逐步完善，这个特点刚好适用于参数不确定轮式移动机器人的轨迹跟踪问题。现有的学术成果不乏有高级控制策略被设计出来解决参数不确定轮式移动机器人的轨迹跟踪问题，但是还未被开发处较好地补偿系统参数摄动的影响、提高移动机器人的轨迹跟踪性能和鲁棒性的控制方法。
技术实现思路
为了克服上述现有技术存在的不足，为此，本专利技术提供一种不确定轮式移动机器人的自适应轨迹跟踪控制方法。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种不确定轮式移动机器人的自适应轨迹跟踪控制方法，包括以下步骤：S1、建立轮式移动机器人的系统模型模块的动力学方程；S2、采用积分反演策略，通过递推Lyapunov函数的方法，针对机器人系统的未知参数，设计基于Lyapunov稳定性理论建立控制输入模块的模型。具体地说，步骤S1中动力学方程为其中表示机器人前进加速度，v表示机器人前进速度，表示机器人角速度，表示机器人角加速度，a1、b1、a2、b2表示机器人模型参数，u1和u2机器人控制输入。具体地说，其中，c表示轮胎与地面的摩擦系数，M表示机器人总质量，r表示车轮半径，Iw表示驱动轮的转动惯量，L表示机器人宽度的一半，IV表示绕机器人重心的转动惯量，k表示电机及传动机构的驱动增益。具体地说，步骤S2中模型方程为r1、r2、d1、d2表示机器人模型参数，ζ、w*表示机器人中间变量，e1表示速度误差，e2表示角度误差，e3表示角速度误差，Ψ为机器人模型变量，为参数自适应律。具体地说，其中，速度误差e1、角度误差e2、角速度误差e3由误差获取模块处理获得，具体的，e1＝vd-v，e2＝φd-φ，e3＝ω*-ω，机器人中间变量ζ、w*由中间变量模块处理后获得，机器人中间变量ζ、w*的表达式分别为其中参数自适应律和参数自适应律通过参数调节模块获得，机器人中间变量Ψ通过中间变量模块获得，参数自适应律和参数自适应律的导数、机器人中间变量Ψ表达式为：本专利技术的优点在于：(1)本方法能较好地补偿系统参数摄动的影响、提高移动机器人的轨迹跟踪性能和鲁棒性，在系统部分参数未知，以及外界扰动的界限也未知的情况下自动调节控制参数，提高控制精度，以保证移动机器人的轨迹跟踪性能和鲁棒性，具有较好的实际应用价值和社会意义。(2)本专利利用理论分析结果，在控制算法上加以创新和改进，运用自适应技术实时补偿参数摄动的影响，设计一个与之相对的控制电路模块物理实现自适应控制策略，以应用于实际的移动机器人的轨迹跟踪控制系统中。(3)本专利技术中方法可以克服外部扰动，稳定性强。附图说明图1为电路设计中所需的反相运算放大单元的电路原理图。图2为电路设计中所需的反相加法运算单元的电路原理图。图3为电路设计中所需的同相加法运算单元的电路原理图。图4为电路设计中所需的减法运算放大单元的电路原理图。图5为电路设计中所需的乘法器的电路原理图。图6为电路设计中所需的除法运算放大单元的电路原理图。图7为电路设计中所需的积分运算放大单元的电路原理图。图8为电路设计中所需的微分运算放大单元的电路原理图。图9为机器人运动示意图。图10为参数自适应率电路设计的结构框图。图11为参数自适应率电路设计的详细电路原理图。图12为参数自适应率电路设计的结构框图。图13为中间变量ζ电路设计的结构框图。图14为中间变量电路设计的结构框图。图15为中间变量和电路设计的结构框图。图16为中间变量w*电路设计的结构框图。图17为中间变量Ψ电路设计的结构框图。图18为系统误差e1电路设计的结构框图。图19为控制算法u1电路设计的结构框图。图20为控制算法u2电路设计的结构框图。图21为子系统电路设计的结构框图。图22为子系统φ电路设计的结构框图。图23为总电路的系统结构框图。图24为本专利技术电路在Multisim仿真中的系统误差曲线图。具体实施方式在轮式移动机器人系统控制层中，有2个所要控制的状态，分别是机器人前进的速度和机器人的方向角。为了更加详细的说明本专利，我们以两轮独立驱动的移动机器人为例。该移动机器人的两个前轮为独立驱动轮，各采用一台直流伺服电机独立驱动,通过调节各自的输入电压以实现两前轮的速度差,达到调整车体与跟踪轨迹的位置关系。移动机器人的后轮为随动轮，仅起支撑车体的作用，而无导向作用。系统控制方法，包括以下步骤：S1、建立轮式移动机器人的系统模型模块的动力学方程，动力学方程为其中表示机器人前进加速度，v表示机器人前进速度，表示机器人角速度，表示机器人角加速度，a1、b1、a2、b2表示机器人模型参数，u1和u2机器人控制输入；其中，c表示轮胎与地面的摩擦系数，M表示机器人总质量，r表示车轮半径，Iw表示驱动轮的转动惯量，L表示机器人宽度的一半，IV表示绕机器人重心的转动惯量，k表示电机及传动机构的驱动增益，机器人运动示意图如图9所示。S2、采用积分反演策略，通过递推Lyapunov函数的方法，针对机器人系统的未知参数，设计基于Lyapunov稳定性理论建立控制输入模块的模型，模型方程为r1、r2、d1、d2表示机器人模型参数，ζ、w*表示机器人中间变量，e1表示速度误差，e2表示角度误差，e3表示角速度误差，Ψ为机器人模型变量，为参数自适应律；其中，速度误差e1、角度误差e2、角速度误差e3由误差获取模块处理获得，具体的，e1＝vd-v，e2＝φd-φ，e3＝ω*-ω，机器人中间变量ζ、w*由中间变量模块处理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种不确定轮式移动机器人的自适应轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立轮式移动机器人的系统模型模块的动力学方程；S2、采用积分反演策略，通过递推Lyapunov函数的方法，针对机器人系统的未知参数，设计基于Lyapunov稳定性理论建立控制输入模块的模型。

【技术特征摘要】
1.一种不确定轮式移动机器人的自适应轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立轮式移动机器人的系统模型模块的动力学方程；S2、采用积分反演策略，通过递推Lyapunov函数的方法，针对机器人系统的未知参数，设计基于Lyapunov稳定性理论建立控制输入模块的模型。2.根据权利要求1所述的一种不确定轮式移动机器人的自适应轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤S1中动力学方程为其中表示机器人前进加速度，v表示机器人前进速度，表示机器人角速度，表示机器人角加速度，a1、b1、a2、b2表示机器人模型参数，u1和u2机器人控制输入。3.根据权利要求2所述的一种不确定轮式移动机器人的自适应轨迹跟踪控制方法，其特征在于，其中，c表示轮胎与地面的摩擦系数，M表示机器人总质量，r表示车轮半径，Iw表示驱动轮的转动惯量，L表示机器人宽度的一半，IV表示绕机器人重...

【专利技术属性】
技术研发人员：金小峥，赵振，王少凡，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34