基于ESO的OMR轨迹跟踪预测控制

摘要

针对麦克纳姆轮全向移动机器人实际系统模型中广泛存在的未建模动态、非线性摩擦和外界未知干扰等显著影响轨迹跟踪控制性能的不确定性,提出基于扩张状态观测器的广义预测控制。将所有干扰看做一个扩张状态量,通过对扰动量进行在线估计并实时补偿,提高了轨迹跟踪控制器的抗干扰能力。与基于卡尔曼滤波的广义预测控制器进行对比,仿真结果表明,所提出的方法可以有效抑制参数摄动和未知干扰的影响,提高麦克纳姆轮全向移动机器人轨迹跟踪控制器抗干扰性能。