一种UGV的鲁棒自适应控制方法技术

本发明专利技术涉及UGV的鲁棒自适应控制方法，在不考虑小角度近似假设的前提下，建立了地面无人车的动力学模型，并以转向角为状态变量，利用某些辅助矩阵的存在性，放宽了UGV系统的可控性条件，设计了控制器。本发明专利技术中在没有对小角度进行近似假设的情况下，对UGV进行建模，并且将前轮转向角作为系统的状态变量，而不是将其作为控制输入信号。为了进一步放宽UGV系统的可控性条件，提出了引入辅助矩阵的鲁棒自适应策略。此外，通过设计自适应控制器，实现了输出对参考输出的渐近跟踪。出对参考输出的渐近跟踪。出对参考输出的渐近跟踪。

【技术实现步骤摘要】
一种UGV的鲁棒自适应控制方法


[0001]本专利技术涉及无人地面车辆(UGV)控制
，特别涉及一种UGV的鲁棒自适应控制方法。

技术介绍

[0002]近年来，无人地面车辆(UGV)在各个领域引起了越来越多的关注，从工业、学术到军事领域。因此，UGV受到了研究人员和学者的广泛关注。然而，UGV是一个具有外界干扰的非线性系统，其轨迹跟踪控制设计成为一个热门而富有挑战性的研究课题。
[0003]目前，虽然对地面无人车的轨迹跟踪控制进行了大量研究，如PID控制、模型预测控制(MPC)、模糊建模控制、滑模控制(SMC)、自适应控制等，但该领域仍存在一些尚未解决的问题。比如PID控制在处理复杂和高度非线性系统时表现出严重的局限性的问题。
[0004]现在，鲁棒自适应控制方法也被广泛应用于克服UGV的参数不确定性和未知外部扰动。这种控制方法功能强大，但在建立车辆动态模型和设计控制器方面仍存在一些问题。在现有的大多数UGV的轨迹跟踪控制的方法中，由于假设小角度近似，建立的动态模型不足以完整描述车辆的运动情况。并且通常将前轮转向角作为控制的输入信号，因此车辆的动力学模型是非仿射的，从而使控制器的设计和稳定性分析复杂化。
[0005]同时，对于UGV这样的MIMO系统，由于控制输入的增益矩阵通常是复杂时变的，甚至未知的，因此很难保证系统的可控性，因此需要放宽可控性的条件。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种UGV的鲁棒自适应控制方法，用于解决现有技术存在的上述问题。r/>[0007]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种UGV的鲁棒自适应控制方法，包括如下步骤：
[0008]构建UGV的动态模型如下：
[0009][0010]其中，动态模型的状态是其中，动态模型的状态是动态模型的输入向量为动态模型的输出向量为是一个非线性方程，定义为y
c
表示无人车的横向位移，表示三维列向量，γ1,γ2,γ3三个都是中间变量，没有实际含义；
[0011][0012][0013][0014]d(
·
)＝[d1(
·
),d2(
·
),d3(
·
)]T
表示未知但有界的外部扰动，d1(
·
),d2(
·
),d3(
·
)表示如下：
[0015][0016]g(x1,t)是控制输入增益的矩阵，表示如下：
[0017][0018]设计的控制器为：
[0019][0020]其中ω>0和σ>0为设计参数，对η＝η1||Φ||+η2||s||+η1,v(t)>0服从于η1，η2两个都是设计参数，无实际意义，ν(t)是关于t的函数，Φ是定义的函数，无实际物理意义，s表示滤波误差，表示设计的自适应参数。
[0021]作为优选，所述控制器需同时满足：
[0022]条件1：系统的期望输出y
d
以及其一阶导数已知且有界，且其二阶导数有界，即其中y
l
<∞为未知常数，x1和x2均表示状态变量；
[0023]条件2：存在一个未知的对称正定矩阵α(x1,t)，它对x1和t是可微的，使得αg+g
T
α是一致正定，即其中β>0是一个未知常数。
[0024]条件3：选一个辅助矩阵，使为单位矩阵，辅助矩阵为α(x1,t)：
[0025][0026]其中：
[0027][0028]a2＝0
[0029][0030]a4＝J
f
[0031][0032][0033]p6＝2lsin(δ
f
)(mR+2J
f
sin(δ
f
))(ml+I
z
sin(δ
f
))
[0034][0035]其中，a1，a2，a3，a4，a5，a6，n6和p6分别表示中间变量，无实际意义。
[0036]相对于现有技术，本专利技术至少具有如下优点：
[0037]本专利技术中在没有对小角度进行近似假设的情况下，对UGV进行建模，并且将前轮转向角作为系统的状态变量，而不是将其作为控制输入信号。为了进一步放宽UGV系统的可控性条件，提出了引入辅助矩阵的鲁棒自适应策略。此外，通过设计自适应控制器，实现了输出对参考输出的渐近跟踪。
附图说明
[0038]图1为UGV车辆模型。
[0039]图2为轮胎滑移角图。
[0040]图3为轨迹姿态跟踪过程图。
[0041]图4为跟踪误差图。
[0042]图5为输入信号。
[0043]图6为调整参数
具体实施方式
[0044]下面对本专利技术作进一步详细说明。
[0045]本专利技术中在没有对小角度进行近似假设的情况下，对UGV进行建模，并且将前轮转向角作为系统的状态变量，而不是将其作为控制输入信号。为了进一步放宽UGV系统的可控性条件，提出了引入辅助矩阵的鲁棒自适应策略。此外，通过设计自适应控制器，实现了输
出对参考输出的渐近跟踪。
[0046]一种UGV的鲁棒自适应控制方法，包括如下步骤：
[0047]S1：构建UGV的动态模型：
[0048]我们考虑了一种两轮转向且四轮驱动的车辆，其中两个前轮可以转向，每个车轮可以独立驱动。考虑车辆为双侧对称的情况。车辆动力学由四轮模型表示，如图1所示，
[0049]在车辆模型中，V为车辆的速度，为偏航角，m为车辆质量，l
f
和l
r
分别表示前后轴到重心的距离，l表示车轮到车辆纵向中心线的距离。
[0050]为了建立更实用的车辆动力学模型，有必要考察前轮和后轮的总侧偏力，分别用F
yf
、F
yr
表示。考虑如图2所示的轮胎俯视图。θ
vf
是前轮的速度角，δ
f
代表前转向角。
[0051][0052]类似于θ
vf
的定义，即后侧轮胎的速度角可以写成：
[0053][0054]通过(1)(2)，我们可以得到：
[0055][0056][0057]式中C
f
和C
r
分别代表前轮和后轮的侧偏系数，均视为常数；v
x
表示无人车纵向速度，v
y
表示无人车横向速度。
[0058]前后轮受到的纵向力用表示F
xf
和F
xr
，分别用如下方程表示
[0059][0060][0061]其中R表示轮子的半径，T
wf
和T
wr
分别代表前轮和后轮的驱动扭矩。和表示作用在前轮和后轮上的不确定但有界的干扰扭矩，这是由不确定的路况引起的。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种UGV的鲁棒自适应控制方法，其特征在于，包括如下步骤：构建UGV的动态模型如下：其中，动态模型的状态是其中，动态模型的状态是动态模型的输入向量为动态模型的输出向量为是一个非线性方程，定义为y
c
表示无人车的横向位移，表示三维列向量，γ1,γ2,γ3三个都是中间变量，没有实际含义；三个都是中间变量，没有实际含义；三个都是中间变量，没有实际含义；d(
·
)＝[d1(
·
),d2(
·
),d3(
·
)]
T
表示未知但有界的外部扰动，d1(
·
),d2(
·
),d3(
·
)表示如下：g(x1,t)是控制输入增益的矩阵，表示如下：设计的控制器为：其中ω＞0和σ＞0为设计参数，对η＝η1||Φ||+η2||s||+η1，v(t)＞0服从于η1，η2两个都是设计参数，无实际意义，v(t)是关于t的函数，...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄秀财，肖宇，杨祥聪，倪金宇，周炳，韦梦圆，狄安睿，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：