含有驱动器模型的移动机器人自适应跟踪控制

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.