| 引用本文: | 岳李勇,谢 巍.含有驱动器模型的移动机器人自适应跟踪控制[J].控制理论与应用,2008,25(6):1001~1006.[点击复制] |
| YUE Li-yong,XIE Wei.Adaptive tracking control of non-holonomic wheeled mobile robot including actuator dynamics[J].Control Theory and Technology,2008,25(6):1001~1006.[点击复制] |
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| 含有驱动器模型的移动机器人自适应跟踪控制 |
| Adaptive tracking control of non-holonomic wheeled mobile robot including actuator dynamics |
| 摘要点击 1645 全文点击 1338 投稿时间：2007-04-25 修订日期：2008-05-19 |
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| DOI编号 10.7641/j.issn.1000-8152.2008.6.004 |
| 2008,25(6):1001-1006 |
| 中文关键词 移动机器人 自适应控制 反步设计 路径跟踪 径向基神经网络 |
| 英文关键词 wheeled mobile robot(WMR) adaptive control Backstepping technique trajectory tracking radial basis function neural network(RBF NN) |
| 基金项目 国家自然科学基金资助项目(60704022); 广东省自然科学基金资助项目(07006470). |
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| 中文摘要 |
| 本文针对包含驱动器模型的移动机器人, 考虑到其在粗糙表面上运动过程中所受的摩擦力以及不可建模的动态的影响, 使用反步设计法(Backstepping)给出了一种自适应跟踪控制策略.其中对于不可建模的动态, 本文使用一种非线性函数对其影响进行抵消，使得机器人的路径跟踪对不确定具有鲁棒性; 对于摩擦力项, 使用径向基神经网络(RBFNN)对其进行逼近, 在控制器中能够根据逼近值给予相应的摩擦力补偿量, 从而使移动机器人比较适合在粗糙度大的路面(如沙地)上进行路径跟踪. 仿真结果验证了该控制方法的有效性. |
| 英文摘要 |
| An adaptive controller for trajectory tracking of a wheeled mobile robot(WMR) including actuator dynamics is proposed. We use a nonlinear function to eliminate the influence of the disturbance on the tracking, which guarantees the robustness of the tracking performance. The radial basis function neural network(RBF NN) is used to compensate the influence of the surface friction on the tracking, which guarantees the WMR to track on a rough surface. The simulation results show the effectiveness of the proposed controller. |