基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计
轮式机器人轨迹跟踪控制
轮式机器人轨迹跟踪控制摘要：轮式机器人是一种重要的移动机器人，其轮式设计极大地影响了其动力学特性和机器人控制。
在本文中，主要介绍了轮式机器人的轨迹跟踪控制方法，其中包括控制器设计和实现，以及控制器的测试和仿真结果。
本文提出的控制器可以实现对轮式机器人端到端的轨迹跟踪，同时具有良好的鲁棒性和适应性，不受外部干扰和模型误差的影响。
仿真结果表明，所提出的控制器可以实现快速而稳定的轨迹跟踪，同时满足精度和鲁棒性要求，具有很强的实用性和推广价值。
关键词：轮式机器人，轨迹跟踪，控制器设计，鲁棒性，适应性一、引言轮式机器人是一类重要的移动机器人，主要由轮子和运动控制系统组成。
它具有结构简单，灵活性强，能够适应不同的地形和环境等优点，因此被广泛应用于工业、安全和医疗等领域。
然而，由于轮式机器人的运动控制问题与普通固定机器人存在显著差异，如速度、加速度、转向等参数的控制，使得其控制与建模相对复杂，难度较大。
本文主要探讨了基于模型预测控制方法的轮式机器人轨迹跟踪问题。
初步分析了轮式机器人的运动学动力学特性，建立了数学模型。
然后，该模型被用作模型预测控制器的设计和实现，以实现对轮式机器人的精确跟踪控制。
此外，还构建了一种自适应容错控制器，以提高系统的鲁棒性和适应性，使得系统在面对外部干扰和模型误差等不确定因素时仍能在一定程度上保持性能。
二、轮式机器人建模轮式机器人的建模是轨迹跟踪控制的关键。
轮式机器人在平面内运动，基本运动自由度为平移和旋转，其在运动学和动力学特性方面具有一定特点。
2.1 运动学建模轮式机器人通常由两个驱动轮和一个支撑轮组成，利用运动学建模方法进行描述。
设轮式机器人的控制系统有两个麦克纳姆轮，分别设置在机器人的左右两边，分别为$W_l$和$W_r$，此外还有一个固定的轮$W_s$，如图1所示。
其中，$l_f$和$l_b$为机器人重心到前后轮轴的距离，$b$为两侧麦克纳姆轮之间的距离。
建模时，用$\theta$表示机器人的朝向，用$x$和$y$表示重心位置，以动学方程描述机器人的运动状态：\begin{equation}\begin{aligned}\dot{x} &= v\cos(\theta) \\\dot{y} &= v\sin(\theta) \\\dot{\theta} &= \frac{v}{l_f-l_b}(\tan(\alpha)W_r-\tan(\beta)W_l)\end{aligned}\end{equation}其中，$v$为机器人的线速度，实际上是两个驱动轮的平均速度，$\alpha$和$\beta$分别表示驱动轮轮速的方向和大小，可以由卡式雅各比矩阵表示：\begin{gather}\begin{bmatrix}v \\ \omega\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}J_{11} & J_{12} \\ J_{21} & J_{22}\end{bmatrix}\begin{bmatrix}\dot{\alpha} \\ \dot{\beta}\end{bmatrix}\end{gather}可以得到卡式雅各比矩阵为：\begin{equation}\begin{aligned}J_{11} = \frac{1}{2}(\cos(\theta) -\frac{l_b}{l_f}\sin(\theta)) && J_{12} =\frac{1}{2}(\cos(\theta) + \frac{l_b}{l_f}\sin(\theta)) \\J_{21} = \frac{1}{2}(\sin(\theta) +\frac{l_b}{l_f}\cos(\theta)) && J_{22} =\frac{1}{2}(\sin(\theta) - \frac{l_b}{l_f}\cos(\theta)) \end{aligned}\end{equation}2.2 动力学建模针对轮式机器人的动力学建模，通常采用牛顿-欧拉方法，这种方法可以求解机器人的动力学运动方程。
基于机器视觉的移动机器人导航与控制系统设计
基于机器视觉的移动机器人导航与控制系统设计导语：移动机器人作为一种重要的机器人形态，广泛应用于Warehouse，医院，工业等领域。
为了使移动机器人能够自主导航并安全运行，基于机器视觉的导航与控制系统设计显得尤为重要。
本文将基于机器视觉的导航与控制系统设计进行详细讨论，包括系统架构、关键技术和实现方法。
一、系统架构基于机器视觉的移动机器人导航与控制系统可以分为四个主要组成部分：感知模块、定位与建图模块、导航规划模块和控制执行模块。
1. 感知模块感知模块是导航与控制系统的基础，用于实时获取环境信息。
主要包括相机传感器、激光雷达、深度相机等传感器技术。
通过感知模块，机器人能够获取到场景中的物体位置、障碍物信息等重要数据，为后续的导航决策提供依据。
2. 定位与建图模块定位与建图模块利用感知模块获取到的传感器数据进行地图建立和机器人定位。
常用的定位与建图算法包括概率定位、滤波算法、SLAM技术等。
通过该模块，机器人能够实时更新自身位置和建立环境地图，为导航规划提供准确的位置信息。
3. 导航规划模块导航规划模块根据定位与建图模块提供的环境地图和机器人位置信息，确定机器人的路径规划。
常用的导航规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、模糊逻辑等。
通过该模块，机器人能够快速且安全地规划出到达目标位置的最优路径。
4. 控制执行模块控制执行模块将导航规划模块输出的路径转化为机器人的控制指令，控制机器人执行相应的动作。
常用的控制执行技术包括PID控制、路径跟踪算法、动态阻抗控制等。
通过该模块，机器人能够实现精准的位置控制和运动控制。
二、关键技术基于机器视觉的移动机器人导航与控制系统设计涉及到多个关键技术，以下是其中几个重要技术的介绍：1. 视觉目标识别与跟踪视觉目标识别与跟踪是感知模块的核心。
通过使用深度学习算法，将机器人所需感知的目标进行分类和定位。
常用的目标识别算法包括卷积神经网络（CNN）、特征匹配等。
通过目标跟踪算法，机器人能够实时追踪目标的位置信息，为导航规划提供准确的参考数据。
机器人运动轨迹规划算法的设计与实现
机器人运动轨迹规划算法的设计与实现随着人工智能技术的不断发展，机器人逐渐成为应用领域非常广泛的设备之一。
无论是工业生产线上的自动化控制，还是医疗卫生领域的手术辅助，机器人的应用都已经深入到各行各业的生产和服务之中。
运动轨迹规划算法作为机器人技术中的核心问题之一，对机器人行动的有效控制和高效运作起着至关重要的作用。
一、机器人运动轨迹规划的概念和作用机器人的运动轨迹规划，简单说来，就是在机器人的控制系统中，根据机器人的运行环境和任务需求，设计和实现一种能够使机器人在给定空间内完成指定任务的运动轨迹的算法和控制方案。
这种规划有利于机器人的准确运动和高效操作，从而为生产和服务的高质量实现提供了坚实基础。
机器人运动轨迹规划算法的设计和实现，涉及到多个领域的知识和技术，如机械设计、动力学、控制理论、计算机科学等，因此要求设计和实现者具备强大的理论基础和实际经验。
二、机器人运动轨迹规划算法的实现方法机器人运动轨迹规划算法的实现方法，包括了几个方面，如机器人的动力学建模、运动轨迹规划算法的选择和实现、控制系统建立与实时控制等。
在这些方面中，机器人的动力学建模是一个非常重要且需要高精度的过程，因为它直接影响机器人的运动效果和控制效率。
机器人的动力学建模，一般采用符号表示法或基于模型的方法。
在符号表示法中，机器人被视为一个刚体系统，在运动中受到各种外力和内力的作用而产生运动，而机器人的动力学方程则是对这些力学作用的表达和描述。
这种方法适用于简单的机器人模型和较为简单的控制任务。
而基于模型的方法，则是利用CAD等计算机软件对机器人进行建模，然后基于建好的模型进行机器人运动轨迹的规划和控制。
这种方法在模型复杂度要求较高和控制精度要求较高的实际工作中得到了广泛应用。
机器人运动轨迹规划算法的选择和实现，依据应用任务和运行环境来进行定制化设计。
一般可以采用最优路径、RRT（rapid random trees）、PSO（particle swarm optimization）、GA（genetic algorithm）等方法来完成运动轨迹规划。
双足自主寻迹行走机器人设计
PWN（脉冲宽度调制）小舵机，10 个总线舵机构成机器人的腿部，2 个小舵机构成腰部和头部。总线舵机之间
用硬铝金属 U 形件和多功能连接件，用防松螺丝套件连接。脚底由透明亚克力板构成，底部粘接带颗粒软橡
胶皮，提高机器人与地面之间的摩擦来防滑。本设计采用 STM32f103RCT6 单片机作为双足行走机器人的控
文献标识码：A
文章编号：1003-5168（2021）09-0069-03
Design of Biped Autonomous Tracking Walking Robot
ZHOU Shuxing1 WANG Xinghai1,2
（1. Guangzhou Polytechnic College，Guangzhou Guangdong 510540；2. School of Mechanical and Electrical Engineering, Guangzhou Polytechnic College，Guangzhou Guangdong 510540）
Copyright©博看网 . All Rights Reserved.
·70·
双足自主寻迹行走机器人设计
第9期
能，绘制三维结构模型，然后进行结构分析、力学计算、 运动仿真和加工装配工艺优化，确保在程序控制下实现 其功能［1］。控制系统可以应用于机器人的行走步态规 划、行走速度控制和路径识别转向等，控制系统的先进 性程度与其功能的实现程度密切相关。控制系统是机 器人的核心部分，人们要确保其工作性能稳定，保证控 制精度可靠。
总 743 期第九期 2021 年 3 月
河南科技 Henan Science and Technology
工业技术
双足自主寻迹行走机器人设计
基于双闭环PD控制的VTOL飞行器轨迹跟踪控制方法
基于双闭环PD控制的VTOL飞行器轨迹跟踪控制方法张妍【摘要】为解决垂直起降VTOL飞行器的轨迹跟踪控制问题,提出一种基于双闭环PD控制的轨迹跟踪控制方法.建立了VTOL飞行器的简化动力学模型,将轨迹跟踪系统分解为位置跟踪系统和姿态跟踪系统;构建了基于位置外环和姿态内环的双闭环PD控制结构,设计了基于前馈补偿的PD控制器;通过快速内环的控制算法保证了系统的稳定性.仿真结果表明,该方法简化控制系统的设计过程,保证VTOL飞行器能够快速准确跟踪给定轨迹,满足欠驱动VTOL飞行器的轨迹跟踪需求.%In order to solve the trajectory tracking control problem of Vertical Take-off and Landing(VTOL) aircraft,a trajectory tracking control method based on double closed-loop PD control is proposed.The simplified dynamics model of VTOL aircraft is established,and the trajectory tracking system is decomposed into position tracking system and attitude tracking system.Double closed-loop PD control structure based on position outer loop and attitude inner loop is constructed,and the PD controller based on feedforward compensation is designed.The fast inner loop control algorithm is used to guarantee the stability of the system.Simulation results show that the above method can simplify the design process of the trajectory tracking control system.The method ensure that the VTOL aircraft can track a given trajectory quickly and accurately,and meet the trajectory tracking requirements of underactuated VTOL aircraft.【期刊名称】《自动化与仪表》【年(卷),期】2018(033)004【总页数】4页(P26-29)【关键词】垂直起落飞行器;轨迹跟踪;双闭环;PD控制【作者】张妍【作者单位】太原学院机电工程系,太原030032【正文语种】中文【中图分类】TP273;V249.122+.3垂直起降VTOL飞行器具有垂直起降、悬停、受地形条件限制小等优点，在军事与民用领域都有着广阔的应用前景，受到各国相关研究人员的广泛关注[1-2]。
机器人轨迹跟踪控制原理
机器人轨迹跟踪控制原理随着科技的不断发展，机器人技术已经逐渐应用于各个领域。
机器人轨迹跟踪控制是其中的重要一环，它使得机器人能够按照设定的轨迹进行运动，并实现精确的控制。
本文将介绍机器人轨迹跟踪控制的基本原理和应用。
在机器人轨迹跟踪控制中，首先需要确定机器人的运动轨迹。
这通常通过输入一系列的位置点或者路径方程来实现。
然后，机器人通过传感器获取当前位置信息，并与目标轨迹进行比较。
根据比较结果，控制系统会生成相应的控制指令，使机器人按照目标轨迹进行运动。
机器人轨迹跟踪控制的核心是控制算法。
常用的控制算法包括PID 控制、模糊控制和最优控制等。
PID控制是一种经典的控制算法，它通过比较当前位置与目标位置的偏差，并根据偏差的大小来调整机器人的运动速度和方向。
模糊控制则是基于模糊逻辑的控制算法，它能够处理不确定性和模糊性的问题，适用于复杂环境下的轨迹跟踪。
最优控制是一种优化问题，通过求解最优控制策略来使机器人轨迹跟踪误差最小化。
除了控制算法，机器人轨迹跟踪控制还需要考虑机器人的动力学特性。
机器人的动力学包括惯性、摩擦和力矩等因素，它们会对机器人的运动产生影响。
因此，在设计轨迹跟踪控制器时，需要考虑机器人的动力学特性，并进行合理的建模和参数调节。
机器人轨迹跟踪控制在许多领域都有广泛的应用。
例如，在工业生产中，机器人可以按照预定的轨迹进行精确的装配和加工，提高生产效率和质量。
在医疗领域，机器人可以进行精确的手术操作，减少手术风险和损伤。
在物流领域，机器人可以按照设定的路径进行货物的搬运和分拣，提高物流效率。
此外，机器人轨迹跟踪控制还可以应用于无人驾驶汽车、航空航天等领域。
机器人轨迹跟踪控制是实现机器人精确运动的重要技术。
它通过控制算法和动力学建模，使机器人能够按照设定的轨迹进行运动，并在各个领域产生广泛的应用。
随着科技的不断进步，机器人轨迹跟踪控制将会在更多的领域展现其价值，并为人类带来更多便利和效益。
《轮式移动机器人轨迹跟踪智能控制》范文
《轮式移动机器人轨迹跟踪智能控制》篇一一、引言随着科技的进步和人工智能的飞速发展，轮式移动机器人在工业、军事、医疗、服务等领域的应用越来越广泛。
其中，轨迹跟踪智能控制是轮式移动机器人研究的重要方向之一。
本文将深入探讨轮式移动机器人的轨迹跟踪智能控制技术，包括其原理、方法、应用和挑战等方面。
二、轮式移动机器人轨迹跟踪的基本原理轮式移动机器人的轨迹跟踪主要依赖于其运动学模型和控制系统。
运动学模型描述了机器人的运动状态与输入之间的关系，而控制系统则根据设定的轨迹和当前状态，通过算法计算出控制指令，使机器人能够准确跟踪目标轨迹。
三、智能控制方法在轨迹跟踪中的应用1. 传统控制方法：传统的轨迹跟踪方法主要包括PID控制、模糊控制等。
这些方法简单易行，但在复杂环境下效果不佳，容易受到外界干扰。
2. 智能控制方法：随着人工智能技术的发展，越来越多的智能控制方法被应用于轮式移动机器人的轨迹跟踪。
如基于神经网络的控制方法、基于强化学习的控制方法等。
这些方法能够根据环境变化自适应调整控制策略，提高机器人的轨迹跟踪性能。
四、智能控制算法的优化与实现针对轮式移动机器人的轨迹跟踪问题，本文提出一种基于深度学习的智能控制算法。
该算法通过训练神经网络模型，使机器人能够学习并适应各种复杂环境下的轨迹跟踪任务。
具体实现步骤包括：1. 数据集准备：收集大量轮式移动机器人的轨迹数据，包括正常环境下的数据和复杂环境下的数据。
2. 神经网络模型构建：设计合适的神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收机器人的当前状态和目标轨迹信息，输出层输出控制指令。
3. 训练过程：使用收集的数据集对神经网络模型进行训练，使模型能够学习并掌握各种环境下的轨迹跟踪技能。
4. 优化与调整：根据训练结果对模型进行优化和调整，提高其性能和鲁棒性。
五、应用与挑战轮式移动机器人的轨迹跟踪智能控制在许多领域都有广泛的应用前景。
例如，在无人驾驶汽车中，智能控制算法可以使汽车在复杂道路环境下准确跟踪行驶轨迹；在工业生产中，轮式移动机器人可以准确完成物料搬运、装配等任务。
基于控制Lyapunov函数的履带式移动机器人轨迹跟踪
带式移 动机器 人的轨 迹跟踪 控制器 。考 虑到机器 人的运 动学 约柬 ，引入受 限策略 以保 证其 运动平滑 。仿真结果验 证了所设计 控制器的有效 性和正确性 。
０ 引言
移 动机 器 人越 来越 多地应 用 在星 球 表面探 测 、
地 震 或事 故 救 灾 现 场 、爆 炸 物处 理 及 战 场 侦 察救 援 等非 结 构 环 境 中，不 规 则 和不 平 坦 的地 形 是这 些 环境 的共 同特 点 ，这 种 地 形 使得 轮 式 移 动机 器 人 的 应用 受 到 限 制 。虽 然 腿 式 移动 机 器 人 能 够满 足 某 些 性 能 要 求 ，但 是 由于 其 结 构 自 由度 太 多 ， 控 制 比较 复杂 ，应 用也 受 到 一 定 的 限 制 。而 履带 式 移动 机 器 人 在 复 杂环 境 中具 有 良好 的通 用 性 能 和 越 野机 动 性 ，更 适合 执 行特 殊 任 务 ， 因此 履 带 式 移 动机 器 人 具 有 很高 的使 用 价 值及 广泛 的 应 用 前 景 …。 由于 履 带 式 移 动 机 器人 的动 力学 模 型 难 以进 行 精确 的描 述 ， 目前 对 于 轮 式机 器人 轨 迹 跟
本 文 首 先分 析 了履 带 式 移 动 机器 人 的运 动 特
图 ｌ 履带式移动机器人 速度分析
由图 ｌ可 知 ，该 履 带 式 移 动 机 器 人 的 前 进 速
度 仅 受 到 两 条履 带 驱 动 力 的影 响 ，机 器人 的 方 向 角仅 由该 驱动 力 的 不 同 而得 到 相 应 的输 入 角 速 度 来 控制 。令 ， ２ ９ 别表 示机 器人 左 右履 带 的角 ，（ 分 速 度 ，． ， 代表 履带 驱 动轮 半 径 。根 据 图 １的速度 分
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计
移动机器人是一种可以在空间中自由运动的智能机器人系统。
其控制器设计的目标是能够实现对机器人运动轨迹的精确控制和跟踪。
基于双环轨迹跟踪控制的设计方法被广泛应用于移动机器人的控制领域，因其具有优良的控制性能和鲁棒性。
双环轨迹跟踪控制器的设计思想是在移动机器人主控制环路的基础上增加一个辅助环路，以提高系统的性能指标。
主控制环路负责实现对机器人的速度和方向的控制，辅助环路负责实现对机器人的位置误差的补偿。
通过采用双环轨迹跟踪控制器，可以实现对机器人运动轨迹的快速响应和高精度控制。
在具体的控制器设计中，首先需要建立机器人的动力学模型和环境模型。
机器人的动力学模型可以针对不同类型的机器人进行建模，包括无人车、无人机等。
环境模型用于描述机器人在运动过程中所处的外部环境条件，如地形、障碍物等。
在建立了动力学模型和环境模型之后，需要设计主控制环路和辅助控制环路。
主控制环路通常采用PID控制器或者模糊控制器，用于实现对机器人速度和方向的控制。
辅助控制环路通常采用模型预测控制（MPC）或者最优控制方法，用于实现对机器人位置误差的补偿。
主控制环路和辅助控制环路之间通过反馈信号进行信息交互，以实现整个控制系统的闭环控制。
在控制器设计完成之后，需要进行仿真和实验验证。
通过仿真可以评估控制器的性能指标，如跟踪精度、响应速度等。
实验验证则可以验证控制器在实际环境下的控制性能，如抗干扰能力、鲁棒性等。