车式移动机器人系统的轨迹跟踪控制【开题报告】
全方位移动机器人的控制与导航研究的开题报告
全方位移动机器人的控制与导航研究的开题报告一、研究背景随着科技的飞速发展，机器人已经成为人们生活中不可或缺的一部分，应用范围也越来越广泛。
全方位移动机器人是一种可以在任意方向移动的机器人，可以实现在狭小而复杂的空间内自主导航，同时也可以应用于自动化生产线，医疗等领域。
然而，全方位移动机器人的控制与导航面临着许多挑战。
二、研究目的本研究旨在设计实现一种控制和导航系统来完成全方位移动机器人的自主导航。
具体目标包括以下几点：1.实现全方位移动机器人对环境的感知和建模。
2.设计并实现全方位移动机器人的控制系统，提高机器人的运动灵活性和精度。
3.开发符合全方位移动机器人的特点的导航算法，包括路径规划和动态障碍物避障等。
4.验证实现的全方位移动机器人控制和导航系统的性能和可行性。
三、研究内容1.环境感知与建模将激光雷达、距离传感器和视觉传感器结合起来，实现对环境的感知。
基于感知数据，建立环境地图，包括静态和动态物体。
2.全方位移动机器人控制系统设计全方位移动机器人的控制系统包括路径跟踪、运动规划和动态控制等。
通过传感器对机器人运动的监测，采集并处理控制信息，实现机器人的自主运动。
3.全方位移动机器人导航算法根据建立好的环境地图，结合全方位移动机器人的运动特性，设计导航算法，包括路径规划和动态障碍物避障等。
实现机器人在复杂环境下的自主控制和导航。
4.性能验证通过实验验证，评估所设计实现的全方位移动机器人控制和导航系统的性能和可行性。
验证机器人的运动精度和控制效果，以及导航算法的实际可用性。
四、研究计划1.阶段一：综述和需求分析时间：3周主要任务：1.1 阅读相关文献，总结现有研究现状；1.2 确定需求，明确研究目标和内容；1.3 撰写综述和需求分析报告。
2.阶段二：环境感知与建模时间：4周主要任务：2.1 选定传感器和硬件设备；2.2 获取传感器数据，对数据进行处理并建立环境地图；2.3 撰写环境感知与建模报告。
机器人轨迹规划方法研究的开题报告
机器人轨迹规划方法研究的开题报告一、研究背景和意义随着机器人技术的不断发展，机器人应用的领域也在不断扩大，其中机器人轨迹规划作为机器人技术的重要组成部分之一，一直是机器人应用中的热门研究方向之一。
机器人轨迹规划是指计算机或机器人控制系统来规划机器人在任务空间或关节空间中的运动路径，以实现机器人任务的高效实现。
在实际应用中，机器人轨迹规划的优化对于机器人的运动控制和精度控制至关重要，因此对机器人轨迹规划方法的研究和优化具有重要的现实意义和科学价值。
二、研究目的和内容本研究旨在深入探讨机器人轨迹规划方法的概念和原理，重点研究机器人轨迹规划方法的发展演变过程、现状和存在的问题，并针对当前机器人轨迹规划方法的局限性进行探究和改进。
具体研究内容包括：1.了解机器人轨迹规划的基本概念和原理，明确机器人轨迹规划的类型和评价指标。
2.了解机器人轨迹规划方法的发展历程，重点研究近年来新出现的机器人轨迹规划方法及其特点。
3.对比分析机器人轨迹规划方法的优缺点和适用范围，探究机器人轨迹规划方法的局限性和改进方向。
4.针对目前机器人轨迹规划方法的局限性，提出新的机器人轨迹规划方法，设计和实现机器人轨迹规划算法，并在实验平台上进行验证。
三、研究方法和实施方案本研究采用文献调研和实验研究相结合的方法，具体实施方案如下：1.通过查阅相关文献，了解机器人轨迹规划方法的基本概念和原理，包括任务空间和关节空间轨迹规划等方面。
2.通过了解机器人轨迹规划方法的发展历程，对比分析不同方法的优缺点和适用范围，探究机器人轨迹规划方法的局限性和改进方向。
3.针对目前机器人轨迹规划方法的局限性，提出新的机器人轨迹规划方法，包括基于机器学习的机器人轨迹规划方法和基于深度学习的机器人轨迹规划方法。
4.设计实验方案，实现机器人轨迹规划算法，并在实验平台上进行验证，考察新方法的有效性和优势。
四、预期成果本研究旨在研究机器人轨迹规划方法的概念和原理，重点探究机器人轨迹规划方法的发展和存在的问题，并提出新的改进方法，预期成果包括：1.系统掌握机器人轨迹规划的基本概念和原理，了解机器人轨迹规划方法的发展历程，深刻认识机器人轨迹规划方法的优缺点和适用范围。
车式移动机器人系统的轨迹跟踪控制【文献综述】
毕业设计文献综述电气工程及其自动化车式移动机器人系统的轨迹跟踪控制研究历史：20世纪中期，计算机和自动化技术的发展，原子能的开发利用为机器人的发展利用奠定了基础，但由于当时电子技术的发展尚未达到一定水平，所以总体来说60年代及以前都处在机器人的研究和开发阶段。
70年代开始，计算机控制技术、通信技术、大规模和超大规模集成电路迅猛发展为机器人的发展提供了便利。
微电子学的出现不仅使机器人装置灵活可靠，而且价廉物美。
80年代开始，由于美国国防高级研究计划局（DARPA）专门立项，制定了地面天人作战平台的战略计划。
因此全世界掀开了全面研究移动机器人的序幕。
国外，在移动机器人研究方面，美、英、德、法、日等国家走在世界前列。
时至今日，各类移动机器人的研究制造已经达到一定水平，应用范围涉及人民生活的各个方面。
国内，对于移动机器人的严重研究开始于“七五”计划的制定，在各大学、研究院的共同努力下，相继研制出各类用于各个不同场合的移动机器人，技术日趋成熟，但与世界先进水平还有一定距离。
同时，关于机器人轨迹控制的研究伴随对移动机器人的研究一同深入。
研究现状：由于对于机器人轨迹控制的研究不断深入，现阶段涌现出基于各种非线性控制理论的控制方法，大致有如下几种：(1)非线性状态反馈(Nonlinear state feedback)控制方法非线性状态反馈方法主要通过非线性状态反馈，基于非完整移动机器人运动学模型，设计非线性状态反馈控制律，得到一个闭环系统。
这里的状态，是指非完整移动机器人闭环控制系统状态空间方程中的状态向量，用非完整移动机器人期望轨迹与实际轨迹之间的位姿误差来表示。
该方法最大的问题在于如何使系全局渐近稳定在原点平衡状态。
Andrea．Novel等人全面地分析了轮式非完整移动机器人的结构与其反馈线性化的关系。
C．Samson等利用微分平坦的概念，引入动态反馈得到指数收敛的存在奇异点的局部跟踪控制律用一维动态跟踪控制器方法可以得到闭环系统无奇异点的跟踪控制器，但该方法要求参考角速度控制输入不能趋于零，这使得轨迹跟踪里最通常的直线轨迹跟踪变得不能实现。
INS的移动机器人定位和路径规划研究的开题报告
基于GPS/INS的移动机器人定位和路径规划研究的开题报告1. 研究背景和意义移动机器人的广泛应用领域包括智能制造、智能物流、无人驾驶等。
在这些应用场景中，移动机器人需要对自身位置和环境进行准确的感知，才能完成任务。
目前，最常用的移动机器人定位和路径规划方法是基于GPS（全球定位系统）和INS（惯性导航系统）的组合定位技术。
该技术可以将GPS信号和惯性测量单元（IMU）的数据进行融合，提供更为准确的定位信息，并根据规划算法生成最佳路径。
因此，进一步研究GPS/INS组合定位技术在移动机器人领域的应用，具有重要的现实意义和科学价值。
2. 研究目标和内容本研究的主要目标是研究GPS/INS组合定位技术在移动机器人定位和路径规划中的应用。
研究内容包括：（1）GPS/INS组合定位技术的原理和算法研究。
（2）移动机器人定位和路径规划的需求分析和功能设计。
（3）GPS/INS组合定位技术在移动机器人定位和路径规划中的应用测试。
（4）基于测试结果的数据分析和算法优化。
3. 研究方法和技术路线本研究采用实验室测试和仿真实验相结合的方法。
具体技术路线如下：（1）理论研究：对GPS/INS组合定位技术的原理和算法进行深入研究。
（2）需求分析和功能设计：分析移动机器人定位和路径规划的需求，设计相应的功能模块。
（3）系统实现：根据设计模块，完成系统实现和相应算法的编写。
（4）测试和数据分析：采用实验室测试和仿真实验相结合的方式，对系统进行测试和数据分析，优化算法。
4. 研究预期成果本研究的预期成果包括：（1）GPS/INS组合定位技术的原理和算法研究。
（2）基于GPS/INS的移动机器人定位和路径规划系统设计和实现。
（3）测试数据分析和算法优化报告。
（4）相关论文发表。
5. 研究意义和应用前景本研究可为移动机器人定位和路径规划技术的进一步发展提供理论研究和实践经验。
该技术的应用前景广泛，涉及到智能制造、智能物流、无人驾驶等多个领域。
移动机器人运动控制系统设计的开题报告
移动机器人运动控制系统设计的开题报告一、选题背景及意义近年来，移动机器人得到了越来越广泛的应用，从智能巡检、物流配送到医疗护理等领域，移动机器人可以自主地完成一定的任务。
其中，移动机器人运动控制系统是保证其正常运行和高效完成任务的核心部分之一。
因此，移动机器人运动控制系统的设计及研究具有重要的现实意义和应用价值。
本文将针对移动机器人运动控制系统的设计，围绕以下几个方面进行研究：1.针对现有的移动机器人运动控制系统存在的问题，总结其优缺点，提出新的解决方案；2.设计一种基于视觉传感的移动机器人运动控制系统，利用视觉传感器实现机器人的定位和路径规划，提高机器人的运动精度和路径规划效率；3.探究移动机器人的运动学和动力学模型，分析机器人运动的各种因素，建立机器人运动控制系统的数学模型，并进行仿真验证，验证系统的可行性和效果。
二、研究内容1.现有移动机器人运动控制系统问题的总结和分析。
2.基于视觉传感的移动机器人运动控制系统设计，实现机器人定位和路径规划，提高机器人运动精度和路径规划效率。
3.探究移动机器人的运动学和动力学模型，建立机器人运动控制系统的数学模型，进行仿真验证。
4.对系统进行实验验证，分析系统的性能指标和应用效果，完善和改进系统设计。
三、预期成果1.对现有移动机器人运动控制系统的问题进行总结和分析，提出新的解决方案。
2.基于视觉传感的移动机器人运动控制系统的设计与实现，提高机器人运动精度和路径规划效率。
3.建立移动机器人的运动学和动力学模型，掌握机器人运动控制的基本理论。
4.对系统进行仿真验证，验证系统的可行性和效果。
5.对系统进行实验验证，分析系统的性能指标和应用效果，完善和改进系统设计。
四、研究方法和技术路线1.文献研究法：查找和阅读与移动机器人运动控制系统相关的文献资料，对现有系统的缺陷和不足进行总结和分析。
2.方案设计法：设计基于视觉传感的移动机器人运动控制系统，实现机器人定位和路径规划，提高机器人运动精度和路径规划效率。
移动机器人的全局轨迹跟踪控制
移动机器人的全局轨迹跟踪控制的报告，800字
移动机器人全局轨迹跟踪控制是一种实现机器人移动目标的技术，它可以帮助机器人以更高效的方式达到目的地。
本报告将介绍机器人全局轨迹跟踪控制的原理、具体应用及其在工业机器人中的重要性。
首先，我们来介绍机器人全局轨迹跟踪控制的原理。
这种控制技术是通过对机器人的移动路径和导航系统进行计算和控制，帮助机器人以最优的方式完成目标任务。
它能够收集周围环境信息，并通过精确的移动路径计算和定位，使机器人避免和检测障碍物等，以达到机器人最佳的定位效果。
全局轨迹跟踪控制技术广泛应用于各个领域，其应用也有很大不同。
例如，该技术可用于无人机的飞行路径计算和控制，也可以用于实现机器人精确的定位。
在工厂自动化系统中，通过这项技术可以帮助机器人精确定位，以实现精确的目标控制。
此外，在服务机器人领域，该技术也可以应用于服务机器人路径规划和控制，保证服务机器人准确地完成任务。
机器人全局轨迹跟踪控制是自动化技术发展的核心，它能够帮助机器人准确地定位，保证机器人的最优移动效果。
在工业机器人领域，全局轨迹跟踪控制技术应用十分广泛，它不仅可以帮助机器人准确定位，而且还可以实现精确的机器人路径跟踪和控制，保证机器人准确地执行任务。
综上所述，机器人全局轨迹跟踪控制是当前自动化技术发展的重要组成部分，其应用非常广泛，在但工业机器人领域尤为重
要。
未来，随着自动化技术的进一步发展，机器人全局轨迹跟踪控制将会发挥越来越重要的作用，带来更多更好的机器人服务和技术应用。
移动机器人路径规划的研究的开题报告
移动机器人路径规划的研究的开题报告一、选题背景及意义随着科技的不断进步和人类对自动化的需求增加，移动机器人逐渐成为自动化生产和物流领域的重要工具。
在移动机器人的应用中，路径规划是实现自主移动的基础和核心技术，能够有效提高机器人的运动效率和精度，降低人为干预的成本和风险。
移动机器人路径规划的研究存在着多种问题，例如路径规划算法复杂度高、求解速度慢、环境变化时规划质量下降等。
因此，开展针对移动机器人路径规划的研究，对于提高机器人自主移动的能力和适应不同环境的能力具有重要意义和现实意义。
二、研究内容和目标本研究旨在探索移动机器人路径规划的算法和技术，实现机器人在复杂环境下的自主移动和避障，降低人为干预的成本和风险，提高机器人运动的效率和精度。
具体研究内容如下：1. 对移动机器人路径规划算法进行分析、研究和比较，包括启发式算法、粒子群算法、遗传算法等，为机器人路径规划提供基础算法。
2. 研究移动机器人在不同环境下的路径规划问题，包括平面环境、三维环境、有障碍物环境等，探索机器人路径规划的适应性和稳定性。
3. 建立移动机器人路径规划的仿真平台，包括机器人模型、环境模型和传感器模型，评估和优化机器人路径规划算法的性能和精度。
4. 对各种路径规划算法进行实验验证，比较不同算法的适用范围和效率，提出改进的算法和实践方法，为机器人路径规划提供更多实用性和可行性的参考。
三、研究方法和技术路线为实现上述研究目标，本研究将采用以下研究方法和技术路线：1. 文献调研和分析，了解移动机器人路径规划的研究现状和发展趋势，分析机器人路径规划存在的问题和挑战。
2. 基于所得的研究现状和问题，结合传统的路径规划算法和现代优化算法，设计、实现和测试多种移动机器人路径规划算法。
3. 构建移动机器人路径规划仿真平台，包括机器人模型、环境模型和传感器模型，进行路径规划算法性能测试和优化。
4. 对不同的路径规划算法进行实验验证，利用已有的平台实现算法实现效果，并比较不同算法的性能、适用范围、稳定性等指标，为机器人路径规划提供更多实用性和可行性的参考。
Mecanum轮移动机器人循迹控制及其调度研究开题报告
Mecanum轮移动机器人循迹控制及其调度研究开题报告1. 研究背景和意义随着机器人应用领域的不断扩展，越来越多的场景需要机器人实现循迹控制。
循迹控制是机器人运动控制的一种重要方式，特别是对于需要遵循固定路径或者运动轨迹的场景非常必要。
Mecanum轮移动机器人由于其在运动方向上的不受限制性，可以在各种场合中自如运动，因此越来越多的应用场景开始考虑采用Mecanum轮移动机器人，并面临着循迹控制技术的挑战。
本研究旨在针对Mecanum轮移动机器人的循迹控制进行一系列探究，探讨如何实现高精度和高鲁棒性的循迹控制，同时调度算法的研究也是重要的研究内容，以进一步提高机器人运动的效率和稳定性，较好地解决具体应用场景中的问题。
2. 研究内容和方案本研究的重点内容包括Mecanum轮移动机器人的循迹控制和调度算法的研究。
具体方案分为以下几个步骤：1）建立Mecanum轮移动机器人的运动模型，研究其运动机理，探索其在循迹控制中的应用场景，如何通过控制运动学参数实现循迹控制等。
2）研究循迹控制算法，应用经典的控制理论和算法，如PID算法和模糊控制算法等，同时探究其他类似算法的应用效果，分析不同算法的优劣势。
3）在考虑实际应用场景的基础上，研究调度算法，探讨如何优化机器人的运动轨迹，降低机器人在行走过程中的行走丢失、碰撞等问题，并研究调度算法与循迹控制算法实现的协调性。
4）基于以上工作，设计实验，实现Mecanum轮移动机器人的循迹控制和调度功能，测试机器人的实际操作效果，并分析实验结果，总结优化方向。
3. 研究进度计划本研究计划分为两个阶段，其中第一阶段为理论研究和仿真实验，第二阶段为实体机器人测试。
第一阶段：第1-2个月，进行Mecanum轮移动机器人的运动学分析，建立运动模型并进行仿真实验。
第3-4个月，研究循迹控制算法，并进行仿真实验，分析算法效果。
第5-6个月，研究调度算法，进行仿真实验，并分析其协调性。
基于GPS定位的移动机器人导航系统的研究的开题报告
基于GPS定位的移动机器人导航系统的研究的开题报告一、研究背景及意义多年以来，移动机器人技术一直处于快速发展的阶段。
随着GPS定位技术的普及和成熟，移动机器人的导航系统也越来越受到关注。
基于GPS 定位的移动机器人导航系统是一种重要的自主导航技术，具有广泛的应用前景，例如自主探测和灾害救助等。
目前，移动机器人导航系统主要采用惯性测量单元和传感器的组合。
然而，惯性测量单元精度有限，容易出现漂移，而传感器又容易受到环境干扰。
因此，基于GPS定位的移动机器人导航系统应运而生，它可以更精准地定位机器人的位置和方向，提高导航的精度和可靠性。
二、研究内容和目标本论文的研究内容为基于GPS定位的移动机器人导航系统，旨在解决现有移动机器人导航系统精度不足、易受环境干扰等问题。
本论文将重点研究以下内容：1. 移动机器人GPS定位技术：介绍GPS定位原理和移动机器人GPS接收器的选择和布局。
2. 移动机器人导航算法：研究针对GPS数据和机器人动力学特性的导航算法，提高导航的准确性和可靠性。
3. 移动机器人导航系统设计与实现：设计基于GPS定位的移动机器人导航系统，并实现了算法和硬件的整合。
三、研究方法和技术本论文研究方法主要为文献调研、实验研究和系统设计。
通过文献调研了解GPS定位技术和移动机器人导航算法的研究现状和发展趋势。
通过实验研究验证GPS定位精度和机器人导航算法的准确性和可靠性。
通过系统设计实现基于GPS定位的移动机器人导航系统，并评估系统的性能和稳定性。
四、论文结构本论文共分为五章，每章的内容如下：第一章：绪论。
介绍移动机器人导航系统的研究背景、意义和目标，提出本论文的研究内容、方法和技术，并阐述论文的结构。
第二章：移动机器人GPS定位技术。
介绍GPS定位原理、GPS接收器的选择和布局等内容，为后续机器人导航算法提供定位数据。
第三章：移动机器人导航算法。
研究针对GPS数据和机器人动力学特性的导航算法，提高导航的准确性和可靠性。
移动机器人运动控制及测速的研究的开题报告
移动机器人运动控制及测速的研究的开题报告一、研究背景及意义移动机器人是一种可以通过人工或自动控制移动的智能机器人，广泛应用于工业、家庭服务等领域。
在移动机器人的运动控制方面，精准的运动控制以及准确的测速是保证其运动路径与效率的重要因素。
在实际应用中，移动机器人的运动控制与测速往往需要面对多种复杂的环境因素，如路面条件、物件避障以及环境变化等，因此需要对其运动控制与测速进行研究优化。
二、研究内容及主要思路本论文主要研究移动机器人运动控制及测速方面的技术，主要内容包括以下几个方面：1. 运动控制算法的研究：针对移动机器人在复杂环境下运动时需要快速、准确、稳定地响应环境变化的需求，考虑采用增量式调节控制与PID等算法结合的方法进行控制。
2. 运动控制系统的设计：根据运动控制算法的特点，设计移动机器人的运动控制系统，包括控制器选择及参数设置等。
3. 测速方法与技术的研究：针对移动机器人测速的复杂性，研究不同测速方法的优缺点，并结合机器人实际运动过程的实时参数，构建一种准确可靠的测速姿态解算模型。
4. 实验与数据分析：设计相关实验验证所提出的运动控制算法及测速姿态解算模型的有效性，并使用实验数据对所提出的方法进行性能验证及数据分析。
三、研究预期成果本论文的研究预期能够解决移动机器人复杂环境下的运动控制及测速问题，并构建一种准确可靠的测速姿态解算模型。
实验验证数据能够证实所提出的运动控制算法及测速技术具有较好的控制精度与可靠性，为移动机器人的实际应用提供技术支持。
四、研究方案及进度安排1. 文献调研与综述：对移动机器人运动控制及测速领域中的相关研究进行调研和综述。
2. 运动控制算法的研究：开展增量式调节控制与PID算法等控制算法的研究工作。
3. 运动控制系统的设计：根据运动控制算法设计控制系统并编程实现。
4. 测速方法与技术的研究：根据实验需要，选择适当的测速方法并构建测速姿态解算模型。
5. 实验与数据分析：开展相关实验工作，并根据实验结果对所提出的方法进行性能验证及数据分析，并撰写论文。
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毕业设计开题报告
电气工程及自动化
车式移动机器人系统的轨迹跟踪控制
一、选题的背景与意义
近年来，机器人的应用越来越广泛，从原来单一的制造业，逐渐拓展到像医疗、家务、娱乐等非制造业和服务行业。
它的出现有力的推动了科技的进步和社会经济的发展，带给人们巨大的经济财富。
机器人技术是在新技术革命中迅速发展起来的一门新兴学科，是人类最伟大的发明之一，其研究一直是国内外极为重视的高技术领域，各国的研究机构已经根据需要研制出多种不同用途的机器人。
移动机器人是机器人学中的一个重要分支，具有重要的军用和民用价值。
机器人分类有多种，按控制方式或自主水平来分，分为遥控式移动机器人、半自主式移动机器人和自主式移动机器人；按移动机构的结构来分，分为车式移动机器人、履带式移动机器人和步行式移动机器人。
其中，车式移动机器人（WMR）具有速度快、运动稳定以及能源利用率高等特点。
因此具有很高的使用价值和广泛的应用前景，目前正在向工程实用化方向迅速发展，也是目前智能机器人技术发展的主要方向之一。
本课题主要研究车式移动机器人的轨迹控制问题。
二、研究的基本内容与拟解决的主要问题：
基本内容：
分析车式移动机器人系统的轨迹跟踪问题。
基于运动学模型分析，提出一种自适应的轨迹跟踪控制方法。
通过引入状态反馈实现系统的镇定，所使用的控制方法能够使四轮车式移动机器人在导航中具有理想的跟踪轨迹（直线和圆周两种轨迹）。
拟解决的主要问题：
（1）机器人运动学模型的建立
（2）自适应轨迹跟踪控制问题
（3）最优控制器的设计
（4）实现一定的抗干扰能力
三、研究的方法与技术路线：
技术路线：
采用滑模变结构实现对移动机器人的轨迹跟踪控制。
滑模变结构控制是根据系统所期望的动态特性来设计系统的切换超平面，通过滑动模态控制器使系统状态从超平面之外向切换超平面收束。
系统一旦到达切换超平面，控制作用将保证系统沿切换超平面到达系统原点，这一沿切换超平面向原点滑动的过程称为滑模控制。
由于系统的特性和参数只取决于设计的切换超平面而与外界干扰没有关系，所以滑模变结构控制具有很强的鲁棒性，对非线性系统的控制具有良好的控制效果。
首先建立机器人的运动学模型。
移动机器人的运动学方程为：
（1）
对具有位姿指令和速度指令参考小车的跟踪。
移动机器人从位姿移动到位姿，移动机器人在新坐标系
中坐标为：
（2）
其中。
设新坐标系与坐标系之间的夹角为。
根据坐标变化公式，可得到描述移动机器人位姿的误差方程为：
（3）
由此可以得到位姿误差微分方程为：
（4）
移动机器人运动学模型的轨迹跟踪即寻找控制输入，使其对任意的初始误差，系统式（4）在该控制输入作用下，有界，且。
接着设计机器人的滑模跟踪控制器
其原理可简述为在系统控制过程中,控制器根据系统当时状态,以跃变方式有目的地不断变换,迫使系统按预定的“滑动模态”的状态轨迹运动。
变结构是通过切换函数实现的,特别要指出的是,通常要求切换面上存在滑动模态区,故变结构控制又常被称为滑动模态控制。
设计变结构控制系统基本可分为两步：
(1) 确定切换函数S(x) ,即开关面,使它所确定的滑动模态渐近稳定且有良好的品质,开关面代表了系统的理想动态特性。
(2) 设计滑模控制器,使到达条件得到满足,从而使趋近运动(非滑动模态)于有限时间到达开关面,并且在趋近的过程中快速、抖振小。
移动机器人运动学模式即公式（4），是一个多输入非线性系统，其切换函数可以采用Backstepping 方法来设计。
Backstepping方法亦称反步控制法，它是基于Lyapunouv稳定性理论，以一种递归的方式构造出Lyapunovi函数，并推导出使整个闭环系统呈Lyapunov稳定的控制律的设计方法。
反步控制法的基本思想是将复杂的非线性系统分解成不超过系统阶数的子系统，然后为每个子系统设计部分Lyapunov函数(简称矿函数)和中间虚拟控制量，一直“后退”到整个系统，将它们集成起来完成整个控制律的设计。
反步控制法适用于可状态线性化或具有严参数反馈的不确定非线性系统。
最后进行软件仿真。
采用MATLAB软件对圆形和直线两种线路分别进行仿真。
观察结果并对程序进行修改，使其具有一定的抗干扰能力和较为准确的轨迹跟踪。
四、研究的总体安排与进度：
2010年12月——2011年1月选题、完成外文翻译、文献综述、开题报告。
2011年1月——2011年2月完成设计的准备工作：熟悉matlab编程软件和simulink工具箱对系统进行建模仿真。
2011年2月——2011年3月完成程序的编写，修改工作。
2011年3月——2011年4月进行仿真并分析结果，完成毕业论文。
五、主要参考文献：
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