智能车轨迹跟踪和仿真答辩
研究 目的
1.智能车是非线性系统难以建立精确地模型 2.在真实的环境中受到各种干扰 3.内部的控制算法本身存在不确定因素
研究 难点
研究 内容
1. 分析对智能车位姿误差方程求解所需的参数； 2.智能车位姿误差建模并建立轨迹跟踪路径； 3. 利用滑模控制工具箱对规划路径进行跟踪并 采用MATLAB工具进行仿真。
r e
.
又因为 v y sin( arctan(v y )) 0(当且 仅当vrye=0时“=”式成立)得：
r e r e
s k
i
.
i
V 0
y
.s | s | 源自i ii 1,2i
令 arctan(v y ) 由式(2)和(3)得：
r e
可得结论：只要 xe 收敛到 0 且 θe 收 arctan(v y )那么整个系统状态ye收 敛到 敛到0。 根据该结论 ，设计切换函数为：
1 e r e 1 1 1 . r r 2 r e 2 r e 2 e e
2
(4)
y 其中 v 1 v y
e r r
e
2
v ， y 1 v y
r e r
e
2
四、 控制器在MATLAB的仿真
文件使用COMMAND运行文件，通过调用编写好的指令来实现控制器仿真。 根据源代码在MATLAB中，我们选取如下参数：
毕业设计答辩
智能车行驶轨迹跟踪的MATLAB仿真
不足之处 请批评指正
二、运动学模型和轨迹跟踪问题
1. 运动学模型构建 在 全 局 坐 标 系 (O,X,Y) 用 M 点 的 坐 标 p=(x,y,θ)T 和 q=(v,ω)T 来表征智能车行驶时 的线速度和转向时的角速度。L表示前后 车轮轴之间的轴距。φ表示前轮的转角， ρ为车辆转弯半径。
text in here
2. 运动学方程构建
y cos x y p x sin
e e r r e e e r r e e r
e
(2)
4.目的 智能车运动学模型的跟踪控制就是找到对 任意误差的初始值，控制系统在 (2) 控制输入 作用下，pe=(xe,ye,θe)T有界且 lim || ( x , y , ) || 0
目录 智能车行驶轨迹跟踪的MATLAB仿真
一、 研究现状与目的 二、位姿误差模型设计 三、滑模变结构控制器设计 四、 控制器在MATLAB的仿真 五、 总结与不足
一、轨迹跟踪的研究目的、内容和难点
减少越来越严峻的交通事故、提高现有道路 的使用效率、增加城市发展空间、降低城市 生活环境的污染、解决城市道路堵塞等问题
2 y e
e r e
s s s
1
2
x arctan(v y )
e e r e
(3)
yy J y x v y sin arctan v y
e e e e r e r e
最后设计滑模控制器，令 s1→0 ， s2→0 即 实 现 xe 收 敛 到 零 且 θe 收 敛 到 arctan(v y ) 。从而实现 ye→0 和 θe→0。 取等速趋近率 s sgn s , 0 为减弱抖振用连续的函数为切换函数：
(d)控制量的变化曲线
参考轨迹是直线的小误差条件下智能车轨迹跟踪
(a)位姿误差变化曲线
(b)曲线轨迹跟踪结果
(c)理想、实际航向角变化曲线
(d)控制量变化曲线
参考轨迹是曲线的大误差条件下智能车轨迹跟踪 以上的直线和曲线轨迹跟踪仿真结果图可以看出，不管是任何初始条件（包 括初始位置选择、轨迹类型的选择），智能车在所设计的控制器下都能够实现极 短时间内（图示小误差在2秒内，大误差在5秒内）实现跟踪的轨迹逐渐收敛于参 考轨迹。使智能车位姿误差逐渐减小直至到零，这表明了控制器的设计具有良好 的跟踪效果。
优 化 方 法
前人的经验总结几种削弱“抖振”的 方法：边界层法、趋近律法、神经变 结构控制、切换控制法等，取得了较 好的控制效果。
滑模控制器的设计 引理1对任意 x R 且 x ，有 x x sin arctan x ≥ 0 ( 当 且 仅 当 x=0时“=”成立)。 根据引理1根据Lyapunov函数： 1 V y 2 假设 arctanv , y 则有：
cos x y p sin 0
0 v 0 Jq (1) 1
3.位姿误差微分方程 假设 pr=(xr,yr,θr)T 和 qr=(vr,ωr)T 作为参考跟 踪信息，如果当前位姿用 pc=(xc,yc,θc)T 表示那 么在局部坐标系 Xe-Ye 的坐标为 pe=(xe,ye,θe)T 根 据坐标转换公式结合式 (1) 可推出得出位姿误 差微分方程为：
r e
s s s
. . .
1
2
y v v cos v ( x v sin v y
e r e . r r e r r e
e
)
最终得控制律为：
s y v cos k | s | v s q v v sin k v y | s | 1 x y
滑 模 控 制
滑模变结构的“抖振”问题 滑模控制是利用开关函数进行控制的 抖 控制方法。当系统状态达到一定的值 振 后，不断切换工作状态，在切换的过 现 程其在滑模面附近来回抖动这种现象 象 称为抖振。
产 生 原 因
实际中运行的整个系统不能准确的按 构建的切换函数切换 ，系统本身存 在的惯性、滞后、检测误差等因素造 成了抖振现象
不足 1、未能对智能小车进行实质性的研究，对此还需要进一步学习和掌握； 2、滑模变结构控制是一门比较深入的理论课程，本文只是粗略应用， 但对于如何更好地控制其中参数并未涉及。 3 、对 MATLAB 本身还有许多其他的功能都未涉及，如可以利用 Simulink 来仿真，是否能用其他方式得到更好地效果，需进一步探究； 4、本文写作目的是能够将智能车的控制运用于实际，但由于知识和时 间所限，本文的研究只是一个部分，还需跟半实物仿真进一步结合，进 而能将它运用到实际。
初始条件 (x, y, θ) (1,-1,pi/6) (8,6,-pi/3) 期望状态 (vr, ωr) (2,0) (2,sint) 控制器参数 (k1, k2, δ1, δ2) (6,6,0.02,0.02) (6,6,0.02,0.02)
(a)位姿误差变化曲线
(b)直线轨迹跟踪结果
(c)理想、实际航向角变化曲线
T t e e e
三、智能车辆的滑模跟踪控制器设计
定义：使用多个函数符号和相应的 切换函数，强行的将一个非线性系 统的状态轨迹逐渐的趋近于一个由 事先设定好的状态空间曲面上。
优点：算法比较简单，响应速度快， 受外界噪声及扰动等参数的变化影 响较小；对于系统的模型设置参数 的不确定性和外部的不确定干预因 素有很好的鲁棒性。 缺点：在设计中因为不连续的符号 函数和切换函数使得其输出的控制 也是不连续的，这就造成了系统在 不同的控制下输入时，因来回高速 切换函数会引起“抖振”现象。
五、 总结与不足
总结 1、学习滑模控制的基本理论后，构建了智能车的运动模型由此推导出 了位姿误差微分方程。以上述理论为基础设计出滑模控制器，能够满足 我们对轨迹跟踪的要求。 2 、采用 MATLAB中的滑模控制模块进行编写源程序，把设计的智能车辆 放在其中进行仿真，仿真结果表明了控制器的工作状况良好。
智能小车毕业设计答辩ppt课件
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
结论
本设计方案按照任务书的要求，以AT89C250单片机 为控制核心，结合红外光寻迹传感器，电机控制模 块实现小车的自动寻迹功能（按路面的黑色轨道行 驶），基本完成各项指标，实现小车智能化
制作的PCB图
通过protel2004画出原理图之后在制作PCB图如下：
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
小车形成
PCB图熨在覆 铜板上
腐蚀覆铜板
覆铜板打孔
焊接元器件
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
小车流程图
左边
红外检测
中间
单片机 AT89C2051 驱动电机
运行
右边
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
系统设计选择
u选择Atmel公司的AT89C2051单片机作为主控制器。AT89C2051是一 个低功耗，高性能的8位单片机，32个IO口， 2个16位可编程定时计数 器。
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
电路原理图
通过protel2004软件画出来的原理图如下：
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
智能汽车紧急避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略研究
智能汽车紧急避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略研究一、综述随着科技的不断发展，智能汽车已经成为了现代交通领域的一个重要研究方向。
智能汽车通过将各种传感器、控制器和通信技术与车辆相结合，实现了对车辆的实时监控、故障诊断、自动驾驶等功能。
在智能汽车的发展过程中，紧急避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略的研究显得尤为重要。
本文将对智能汽车紧急避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略的现状进行综述，分析现有技术的优缺点，并提出一种新的解决方案，以期为智能汽车的发展提供理论支持和技术指导。
尽管目前已经取得了一定的研究成果，但智能汽车紧急避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略仍然面临着一些挑战。
首先由于智能汽车涉及到多种复杂的运动模式和环境因素，因此在实际应用中很难实现对所有情况的有效处理。
其次由于智能汽车的控制系统具有很高的实时性要求，因此在计算复杂度和响应速度方面存在一定的限制。
此外由于智能汽车的安全性和可靠性对于整个交通系统具有重要意义，因此在研究过程中需要充分考虑安全性和可靠性的问题。
智能汽车紧急避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略的研究对于提高智能汽车的安全性和可靠性具有重要意义。
本文将对这一领域的研究现状进行综述，分析现有技术的优缺点，并提出一种新的解决方案，以期为智能汽车的发展提供理论支持和技术指导。
1.1 研究背景和意义随着科技的飞速发展，智能汽车已经成为了未来交通出行的重要趋势。
然而智能汽车在行驶过程中可能会遇到各种突发情况，如紧急避险、碰撞等，这些情况对车辆和乘客的安全具有极大的威胁。
因此研究智能汽车在紧急情况下的避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略显得尤为重要。
首先研究智能汽车紧急避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略有助于提高道路交通安全。
通过对智能汽车在紧急情况下的避撞轨迹规划和路径跟踪控制策略的研究，可以有效地降低交通事故的发生概率，减少因交通事故造成的人员伤亡和财产损失。
其次研究智能汽车紧急避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略有助于提高道路通行效率。
智能小车毕业设计答辩模板范文五分钟
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智能交通系统中的车辆跟踪与轨迹重构技术
智能交通系统中的车辆跟踪与轨迹重构技术智能交通系统随着科技的不断发展和应用的广泛推广，已经在全球范围内得以广泛应用。
其中，车辆跟踪与轨迹重构技术是智能交通系统中的关键组成部分。
本文将就智能交通系统中的车辆跟踪与轨迹重构技术进行详细介绍，并探讨其在交通管理和安全方面的重要性与效益。
在智能交通系统中，车辆跟踪的目的是实时获取和监控车辆的位置信息。
通过使用定位设备（如全球定位系统，即GPS），智能交通系统能够对车辆的位置进行精确跟踪和监测。
同时，智能交通系统利用传感器和监控摄像头等设备来获取车辆的相关信息，如车辆速度、行驶方向等。
这些数据被发送到中央控制中心，通过数据处理和分析等技术，实现对车辆的准确跟踪。
车辆跟踪技术的应用范围非常广泛，对于交通管理和安全起着至关重要的作用。
首先，车辆跟踪技术能够帮助实时监测交通流量情况，预测交通拥堵情况并制定相应的交通调度方案。
这对于缓解交通压力、提高道路通行效率至关重要。
其次，车辆跟踪技术还可以用于车辆定位和导航，帮助优化路线选择，提供最佳的导航方案。
此外，车辆跟踪技术还可以用于交通事故的调查和研究，帮助分析事故原因并制定相关的交通安全措施。
除了车辆跟踪技术，智能交通系统中的轨迹重构技术也是非常重要的一环。
在实际应用中，由于各种原因（如信号丢失、传感器误差等），车辆跟踪的数据可能会出现一定的误差和不完整性。
因此，轨迹重构技术的任务就是通过处理和分析这些不准确和不完整的数据，重构出准确的车辆行驶轨迹。
轨迹重构技术可以分为两个主要的方面：轨迹预测和轨迹补全。
轨迹预测是指利用历史轨迹数据和机器学习算法等方法，对车辆的未来行驶轨迹进行预测。
通过对车辆行为的建模和预测，智能交通系统可以提前做出相应的决策，如交通信号灯控制、路况预测等。
轨迹补全则是根据已有的轨迹数据和辅助信息，补充缺失或不准确的轨迹点，以得到完整和准确的车辆行驶轨迹。
这一技术的应用可以提高车辆跟踪的准确性和可靠性。
智能小车答辩题目-参考、仅供参考
智能小车答辩题目-参考、仅供参考基础知识：1.C51语言与标准C语言的异同点语法结构和标准C语言基本一致，但是C51中定义的库函数、数据类型、存储模式、输入/输出处理、函数使用和标准C语言不同。
单片机：1.STC单片机的特点高速、低功耗、超强抗干扰的单片机，指令代码完全兼容8051单片机。
2.单片机的时序关系？一个机器周期有6个状态，一个状态有2个节拍（12分频）。
3.STC89C52的定时/计数器的个数有几个？分别是什么？共3个16 位定时器/计数器。
即定时器T0、T1、T24.定时器与计数器的区别是什么？定时器对单片机内部的机器周期进行计数，而计数器是对单片机外部脉冲进行计数。
主板电路：1.STC89C52单片机一共多少引脚？与课本中的89C51有什么区别？40引脚，flash 8K、256个字节的RAM，多了一个定时器T22.LCD1602液晶中，16是指什么，02是指什么能够同时显示16x2即32个字符。
（共2行，一行16个字符）3. MAX232在电路中起什么作用？RS－232标准串口电平～TTL电平的转换芯片。
车模：1.简述本次项目中采用车模的特点四轮小车模型，没有舵机，利用电机的差速控制，实现小车的转弯全金属钢架结构，坚固实用。
2.本次项目中采用电池的类型和特点镍氢充电电池，放电电流大。
采样电路部分：1.采样电路中，加滑动变阻器的作用是？调节比较器的门限（门槛）变压，提高路面黑白判定的灵敏度2.TCRT5000红外发射接收对管离地面的最佳距离范围是多少？1mm-12.5mm3.发射管连接的电阻起什么样的作用？接收管连接的电阻起什么样的作用？a)发射管：限流保护b)接收管：上拉电阻4.钽电解电容与普通电解电容的主要区别？漏电电流小，同等参数体积小。
价格贵5.TCRT5000红外光电传感器工作原理？蓝色是发射管，黑色是接收管。
蓝色是发射红外的，分别接电源和地。
黑色是接收部分。
发射端短的接地，接收端长的接地。
智能循迹小车答辩
系统设计
电机驱动模块
方案 1 ：采用 SM6135W 电机遥控驱动模块。 SM6135W 是专为遥控车设计的大规模集成电路。能实现前进、后退、向 右、向左、加速五个功能，但是其采用的是编码输入控制，而 不是电平控制，这样在程序中实现比较麻烦，而且该电机模块 价格比较高。 方案 2：采用电机驱动芯片 L298N。L298N为单块集成电 路，高电压，高电流，四通道驱动，可直接的对电机进行控制 ，无须隔离电路。通过单片机的 I/O输入改变芯片控制端的电 平，即可以对电机进行正反转，停止的操作，非常方便，亦能 满足直流减速电机的大电流要求。调试时在依照上表，用程序 输入对应的码值，能够实现对应的动作。
循迹智能车硬件设计
LM393比较器集成电路
LM393是双路电压比较 器集成电路，由两个独立 的精密电压比较器构成 。 它的作用是比较两个输入 电压，根据两路输入电压 的高低改变输出电压的高 低。输出有两种状态：接 近开路或者下拉接近低电 平，LM393采用集电极开路 输出，所以必须加上拉电 阻才能输出高电平。
循迹智能车的设计框图
小车结构
系统设计
电机模块比较
方案 1：采用步进电机作为该系统的驱动电机。由于其转 过的角度可以精确的定位，可以实现小车前进路程和位置的精 确定位。虽然采用步进电机有诸多优点，步进电机的输出力矩 较低，随转速的升高而下降，且在较高转速时会急剧下降，其 转速较低，不适用于小车等有一定速度要求的系统。 方案 2：直流电机：直流电机的控制方法比较简单，只需 给电机的两根控制线加上适当的电压即可使电机转动起来，电 压越高则电机转速越高。对于直流电机的速度调节，可以采用 改变电压的方法，也可采用 PWM调速方法。 PWM调速就是使 加在直流电机两端的电压为方波形式，通过改变方波的占空比 实现对电机转速的调节。
智能车纯追踪控制算法仿真分析
智能车纯追踪控制算法仿真分析摘要：本文针对自动驾驶汽车横向轨迹跟随问题，提出了基于预瞄信息的路径跟踪算法。
即通过采用GPS轨迹点序列作为目标路径，通过Pure Pursuit算法将预瞄偏差角转换成前轮转角的控制量，实现横向控制。
并在ROS下通过GAZEBO和RVIZ完成联合仿真，得出了纯追踪算法的实际运用效果。
仿真实验结果表明：提出的路径跟踪方法在纵向、横向控制和跟踪平稳性方面都具有良好的效果。
关键词：横向控制；纯追踪；路径跟踪；ROS；Pure Pursuit0前言轨迹跟踪是指在车辆自动驾驶情况下，对自动驾驶车辆转向系统进行自动控制，使车辆能够沿预期轨迹进行行驶[1]。
轨迹跟踪作为自动驾驶领域关键问题之一,是实现自动驾驶的基础，也是能否实现对规划路径快速准确跟踪的关键[2-3]。
目前的主流方法分为两类：基于几何追踪的方法和基于模型预测的方法今天介绍一下基于几何追踪的pure-pursuit（纯跟踪）算法。
1数学模型1.1阿克曼转向几何模型汽车在转向过程中，全部的车轮会绕一个瞬时中心点做圆周滚动[4]。
基于阿克曼转向定理，可以建立在低速时轮胎不需要产生侧向力，在这种情况下，轮胎滚动没有侧偏角，由转向时（假定小转向角）的正确几何关系，可以得出转向角为：（1）（2）(：左前轮转向角：右前轮转向角 L：轴距 R：转向半径 d：轮距)则前轮的平均转向角（假定小转向角）定义为阿克曼角：（3）1.2自行车几何模型自行车模型实际上是对阿克曼转向几何的一个简化，即车辆在垂直方向的运动被忽略，简化二轮车运动学模型，将轮胎看作刚体，不考虑轮胎与地面的侧向滑动［5］。
采用自行车模型的一大好处就在于它简化了前轮转向角与后轴将遵循的曲率之间的几何关系，其关系式如下：（4）1.3Pure Pursuit(纯追踪)几何模型从自行车模型出发，纯跟踪算法以车后轴为切点, 车辆纵向车身为切线, 通过控制前轮转角，使车辆可以沿着一条经过目标路点的圆弧行驶。
智能循迹小车答辩PPT精选文档
4.右拐程序流程图：
智能寻迹小车软件设计
开始
是 right1(右微调)
否 是 right2(右小拐)
否 right3(右大拐) 左轮正转 右轮减速 返回
结论
在同学及老师的指导下，完成了毕业设计的基本要求。本 次设计利用了单片机STC89C51为核心，光电传感器以及L298n 控制电路作为辅助电路，使小车能够在引导线上实现直走、左 拐、右拐功能。其中小车运行一周，全程时间在1分钟左右。在 EF之间能够实现S型路线行驶，通过对路口的信号判断和路口 的计数，将在小车行走的上下圈EF之间行的S型路线不同。
红外检测模块
单片机模块
电源模块
电机驱动模块 直流电机
智能寻迹小车的总体设计方案
循迹模块方案比较
• 采用光敏电阻组成光敏探测器。 • 采用TCRT5000型红外发射管和接收管传感器。
电机驱动模块比较
• 采用继电器对电动机的开或关进行控制。 • 采用电阻网络或数字电位器调节电动机的分压，从而达到分压的目的。 • 采用L298N作为电机驱动芯片。
信
出
号
交
有
叉
效
路
小
口
车
︵
左
X
大
︶
拐
信号检测有效，命令小车左大拐，EF之间实现S路线行驶
信
出
号
分
有
叉
效
路 口
小 车
︵
左
Y
微
︶
调
前后两排光电管先后接收到分叉口的信号，通过配合控制小车行驶路线
3.左拐程序流程图：
智能寻迹小车软件设计
开始
是 left1(左微调)
否 是 left2(左小拐)
全国3D大赛优秀作品---智能车
3D大赛答辩 ——智能车设计 智能车 计参赛团队：大连理工大学 零点穿越队 指导老师：戴恒震 参赛队员：丁兴国 徐长亮 何永和 杨璐一、工业设计 设计1.创意设计/概念设计 意 概智能车实现了自动寻找轨迹，并能按轨迹完成行程， 为无人驾驶领域作出贡献。
智能车的研究相当于无人驾驶领域的科技，而一个好 的车体结构对于车模能够在复杂的赛道上跑出高速是 至关重要的。
我们这次做出的车体模型很好的展示了 各个零件之间的空间位置关系和连接配合方式，可以 作为一个非常好的参考，因此，是相当有意义的。
此模型可以供对此有兴趣的人学习和了解。
我们设计 的智能车模型完整地展示了一台可供研究使用的车模 的各个细节，不仅可以从外观上看到车的结构组成， 而且可以了解到车内的每个小零件的形状与位置结构。
1.概念设计 1 概念设计2.造型建模 2 造型建模3.原理、原型验证 3 原理 原型验证智能车利用光学和电磁学的原理来实现对轨迹的自 动识别，进而通过控制系统采集线路信息，然后向 伺服电机发出指令，利用舵机来控制车转弯，并同 时反馈调速信息，调整电机转速，控制智能车的前 行速度。
智能车使用四轮驱动的工作方式，通过前、后和中 间三个差速器实现四轮驱动。
根据霍尔原理测出电 机转速并反馈，利用伺服电机带动双四杆机构工作， 进而完成迅速、准确转弯的过程。
二、工程分析 程分析1.零件的拆分及系统划分 1 零件的拆分及系统划分车身及控制系统（1）车底盘 （2）电机信号采集系统（1）固定支架后悬挂系统（1）后悬挂差速箱部装（2）激光传感器 （2）后悬挂输出轴部装（3）中间差速器 前悬挂系统 （3）后悬挂左右车轮部 差速器外壳 装 （1）前悬挂差速箱部装 差速齿轮 滚动轴承 （2）前悬挂输出轴部装 （4）舵转机构 （3）前悬挂左右车轮部装 （5）其他（电池）6.工程分析底 盘 应 力 分 （ 静 态 ） 析三、模具设计 模具设计 （注塑模具）模具设计（模前分析） （差 速 器 外 壳 一工 程 图差 速 器 外壳 二 工 程 图模具设计（模前分析）用途： 用途 此塑件为差速器的外壳，用于差速器中齿轮和输入输出轴的安装与定位。
论MATLAB仿真与移动机器人轨迹跟踪控制
论MATLAB仿真与移动机器人轨迹跟踪控制随着德国工业4.0和中国制造2025发展战略的提出，自动化技术正广泛应用服务于各领域，代替部分人工劳动力的同时也降低了生产成本，提高了劳动效率。
轮式移动机器人因在物流等领域的广泛应用而成为智能控制、自动化控制和运动控制的重要研究平台，然而轮式移动机器人是一个非线性的非完整系统，具有非完整约束条件特性，使其在轨迹跟踪控制时带来了很大的难度，传统的PID控制算法在轮式移动机器人轨迹跟踪控制的研究上取得了一定成果，但是随着环境的复杂化和不确定性，使得传统的控制方法达不到需要的控制效果。
近年来，随着现代控制方法的不断发展，非完整移动机器人轨迹跟踪控制也取得了很多的控制方法，主流的方法有自适应控制、反演控制、滑膜结构控制和智能控制。
本文通过对轮式移动机器人应用机械原理的方法描述其运动学模型并得到模型中各物理量之间的数学关系。
再通过设计合理的控制器，使得移动机器人能够快速稳定跟踪目标路径轨迹。
1 轮式移动机器人运动学模型1.1 建立运动学模型如图1所示，将后轮驱动前轮转向四轮移动机器人简化成双轮自行车模型（图1中阴影部分），其后輪为驱动轮，前轮为转向轮，可以在水平轴上自由转动，实现车辆转向，图1中各个参数如下：为全局坐标系；为移动机器人局部坐标；为移动机器人旋转中心；为转向轮转角；为运动速度；为移动机器人姿态；为前后轴距；为后轮转向半径；为前轮转向半径。
根据移动机器人运动学模型三个公式，利用Matlab/Simulink模块搭建运动模型并描述其参数变量之间的关系，本次仿真实验使用的工具是MathWorks公司的产品Matlab2015a版本，在Matlab/Simulink环境中搭建模块。
其搭建结果可以表示为如图2所示。
由图2可知，移动机器人有两个输入，分别为车的速度和车轮转角，三个输出，图中添加了轮式移动机器人速度限制模块（vel limit）、加速度限制模块（acceleration limit）、转向角限制器（streering angle limit）、手动中断模块（handbrake）等，确保移动机器人在运动过程中速度、加速度和转向角在一定范围内，保证其在突发情况下的安全性。