全方位移动机器人轨迹跟踪无模型自抗扰控制方法技术

本发明专利技术涉及一种全方位移动机器人轨迹跟踪无模型自抗扰控制方法，包括下列步骤：步骤一：利用无模型自适应中伪雅克比矩阵PJM对一般控制系统中的惯性矩阵进行估计，然后得到离散化的全方位移动机器人的动力学模型；步骤二：根据动力学模型设计扩张状态观测器；步骤三：设计控制器：控制器由三个部分组成，其中第一部分，是自抗扰部分，基于传统的反馈控制方法；第二部分用观测器来补偿系统未建模部分以及扰动部分；得到无模型控制器。

Model-free ADRC control method for omnidirectional mobile robot trajectory tracking

The invention relates to a model-free active disturbance rejection control method for omnidirectional mobile robot trajectory tracking, which includes the following steps: step 1: estimating inertia matrix in general control system by using pseudo-Jacobian matrix PJM in model-free adaptive, and then obtaining discrete dynamic model of omnidirectional mobile robot; step 2: designing extended state view according to dynamic model The controller consists of three parts: the first part is the self-disturbance rejection part, which is based on the traditional feedback control method; the second part uses the observer to compensate the unmodeled part and the disturbance part of the system; the model-free controller is obtained.

【技术实现步骤摘要】
全方位移动机器人轨迹跟踪无模型自抗扰控制方法
本专利技术涉及一种三轮全方位移动机器人轨迹跟踪的控制问题。针对全方位移动机器人系统存在的外部扰动问题以及动力学模型建模困难的问题，利用机器人系统的在线输入和输出数据设计无模型控制方法，同时利用扩张状态观测器对系统内未建模部分和系统外部扰动部分设计估计补偿方法。提出一种基于全方位移动机器人输入输出数据的无模型自抗扰控制方法。
技术介绍
全方位移动机器人是一种满足完整约束条件，并具有平面内三个自由度的机器人。拥有着比一般机器人更高的机动性和灵活性，它可以在任意方向上改变方向和移动，而且不需要重新定向。随着社会需求和科技水平的不断发展提高，全方位移动机器人正代替人类在不同领域发挥越来越重要的作用。作为人类运动功能的延伸和扩展，全方位移动机器人能够前往人们无法到达的区域如太空、火山、雷区等，完成高危险性的勘探、排雷等任务。全方位移动机器人的轨迹跟踪是其自主导航的重要组成部分。具有良好地轨迹跟踪能力的全方位移动机器人可以更高效、更准确地完成工作。但由于全方位移动机器人系统是典型的非线性、时变和多输入多输出系统，很难建立准确的系统模型，因此其轨迹跟踪控制成为机器人研究领域的一个具有挑战性的热点问题。针对全方位移动机器人的轨迹跟踪问题，国内外已经有众多学者进行了研究。日本佐贺大学学者研究了解析加速度控制方法、比例积分微分(PID)控制方法、模糊模型法和随机模糊伺服法四种经典控制方法(会议：SecondInternationalConferenceonKnowledge-BasedIntelligentElectronicSystemsSecondInternationalConferenceonKnowledge-BasedIntelligentElectronicSystems；著者：WatanabeK；出版年月：1998；文章题目：Controlofanomnidirectionalmobilerobot；页码：51-60)；美国俄亥俄大学学者研究了一种基于沿期望轨迹的线性化及逆动力学的轨迹线性化控制方法，并通过仿真说明该方法的控制效果(会议：AmericanControlConference；著者：Y.Liu,X.Wu,J.Zhu,J.Lew；出版年月：2003；文章题目：Omni-directionalmobilerobotcontrollerdesignbytrajectorylinearization；页码：3423-3428)；康奈尔大学学者针对理想的全方位移动机器人研究了一种近似最佳的控制算法，并利用仿真验证了算法的有效性(期刊：Robotics&AutonomousSystems；著者：T.Kalmár-Nagy,R.D’Andrea,P.Ganguly；出版年月：2004；文章题目：Near-optimaldynamictrajectorygenerationandcontrolofanomnidirectionalvehicle；页码：47-64)；墨西哥学者研究了一种基于动力学模型的计算转矩控制方法(会议：InternationalConferenceonElectricalandElectronicsEngineeringIEEE；著者：Vazquez,J.A.,M.Velasco-Villa；出版年月：2007；文章题目：Computed-TorqueControlofanOmnidirectionalMobileRobot；页码：274-277)；蒂宾根大学学者研究了一种模型预测控制算法(会议：InternationalConferenceonRoboticsandAutomation；著者：K.Kanjanawanishkul，A.Zell；出版年月：2009；文章题目：Pathfollowingforanomnidirectionalmobilerobotbasedonmodelpredictivecontrol；页码：3341-3346)；中国台湾中国文化大学学者研究了一种全方位移动机器人平滑切换鲁棒自适应控制，并利用仿真验证了算法的有效性(期刊：TRANSACTIONSONCONTROLSYSTEMSTECHNOLOGY；著者：J.-T.Huang，T.Hung，andM.-L.Tseng；出版年月：2015；文章题目：SmoothSwitchingRobustAdaptiveControlforOmnidirectionalMobileRobots；页码：1986-1993)。日本立命馆大学的学者将自抗扰控制用于三轮全方位移动机器人，使用扰动观测器来估计未建模动态、参数不确定性、输入输出交叉耦合和外部干扰。(会议：IEEEISR2013；著者：ChaoRen，ShugenMa；出版年月：2013；文章题目：Analysisandcontrolofanomnidirectionalmobilerobot)。当前各种控制方法均有各自的局限性。现有的绝大部分研究工作均需要模型信息，但在实际应用中机器人精确模型难以获取，而且研究工作所设计的控制器计算量较大、参数调节复杂，难以在实际中得以应用。
技术实现思路
为克服现有技术的不足，本专利技术提供一种全方位移动机器人轨迹跟踪无模型自抗扰控制方法，旨在实现在外界扰动和系统参数不确定的条件下，以及机器人模型完全未知的情况下，仅根据机器人系统的在线输入输出数据完成对全方位移动机器人精确控制，保证轨迹追踪的控制效果。本专利技术采用的技术方案如下。1.一种全方位移动机器人轨迹跟踪无模型自抗扰控制方法，包括下列步骤：步骤一：利用无模型自适应中伪雅克比矩阵PJM对一般控制系统中的惯性矩阵进行估计，然后得到离散化的全方位移动机器人的动力学模型考虑如下的一般控制系统：式中，q＝[xyθ]T表示世界坐标系下机器人的位姿，[·]T表示矩阵的转置，x、y和θ分别表示三个自由度的方向，M∈R3×3表示一个惯性矩阵，∈表示集合间的“属于”关系，R3×3表示3行3列的实数矩阵，C∈R3×3表示离心力矩和哥氏力矩，fNL∈R3×1表示系统扰动，u∈R3×1表示虚拟控制输入，B∈R3×3表示输入矩阵，用差分方程将(1)进行展开后，可以得到如下MIMO非线性离散时间系统：y(k+1)＝M-1B(k)u(k)+2y(k)-y(k-1)(2)其中u(k)∈R3，y(k)∈R3，分别是k时刻系统的输入和输出，将式(2)改写成：y(k+1)＝f(y(k)，...，y(k-ny)，u(k)，...u(k-nu))(3)假设1系统(3)对每个分量具有连续的偏导数。假设2系统(3)满足广义的Lipschitz条件，即对任意k1≠k2，k1，k2≥0和u(k1)≠u(k2)有：||y(k1+1)-y(k2+1)||≤b||u(k1)-u(k2)||，其中，b≥0是一个常数。定理1对于满足假设1和假设2的非线性系统(3)，当||Δu(k)||≠0时，一定存在一个被称为PJM的时变参数Φc(k)∈R3×3使得，系统(3)可转换为以下紧格式动态线性化CFDL数据模型：Δy(k+1)＝Φc(k)Δu(k)(4)其中，Δy(k+1)＝y(k+1)本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种全方位移动机器人轨迹跟踪无模型白抗扰控制方法，包括下列步骤：步骤一：利用无模型白适应中伪雅克比矩阵PJM对一般控制系统中的惯性矩阵进行估计，然后得到离散化的全方位移动机器人的动力学模型。考虑如下的一般控制系统：

【技术特征摘要】
1.一种全方位移动机器人轨迹跟踪无模型白抗扰控制方法，包括下列步骤：步骤一：利用无模型白适应中伪雅克比矩阵PJM对一般控制系统中的惯性矩阵进行估计，然后得到离散化的全方位移动机器人的动力学模型。考虑如下的一般控制系统：式中，q＝[xyθ]T表示世界坐标系下机器人的位姿，[·]T表示矩阵的转置，x、y和θ分别表示三个自由度的方向，M∈R3×3表示一个惯性矩阵，∈表示集合间的“属于”关系，R3×3表示3行3列的实数矩阵，C∈R3×3表示离心力矩和哥氏力矩，fNL∈R3×1表示系统扰动，u∈R3×1表示虚拟控制输入，B∈R3×3表示输入矩阵，用差分方程将(1)进行展开后，得到如下MIMO非线性离散时间系统：y(k+1)＝M-1B(k)u(k)+2y(k)-y(k-1)(2)其中u(k)∈R3，y(k)∈R3，分别是k时刻系统的输入和输出，将式(2)改写成：y(k+1)＝f(y(k)，...，y(k-ny)，u(k)，..u(k-nu))(3)假设1系统(3)对每个分量具有连续的偏导数；假设2系统(3)满足广义的Lipschitz条件，即对任意k1≠k2，k1，k2≥0和u(k1)≠u(k2)有：||y(k1+1)-y(k2+1)||≤b||u(k1)-u(k2)||，其中，b≥0是一个常数；定理1对于满足假设1和假设2的非线性系统(3)，当||Δu(k)||≠0时，一定存在一个被称为PJM的时变参数Φc(k)∈R3×3使得，系统(3)转换为以下紧格式动态线性化CFDL数据模型：Δy(k+1)＝Φc(k)Δu(k)(4)其中，Δy(k+1)＝y(k+1)-y(k)，Δu(k)＝u(k)-u(k-1)利用数据模型(4)，考虑如下参数估计准则函数：其中，μ＞0是权重因子，用于惩罚PJM估计值的过大变化.对(6)关于Φc(k)求极值，根据改进投影算法，可得：其中，η∈(0，2]是步长因子，是Φc(k)的估计值；如果或或则如果或则综上所述，利用一个未知向量fc(k)表示系统的总扰动，包括未建模部分以及外部扰动等，从而得到全方位移动机器人的动力学模型为：其中，ΔΔy(k+1)＝Δy(k+1)-Δy...

【专利技术属性】
技术研发人员：任超，王剑，马书根，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12