一种基于确定学习的轮式移动机器人事件触发跟踪控制方法

摘要

本发明公开了一种基于确定学习的轮式移动机器人事件触发跟踪控制方法，具体包括以下步骤：建立轮式移动机器人的动力学模型和期望的周期轨迹；设计自适应神经网络控制器，并利用确定学习理论获取经验知识；设计作用于传感器与控制器之间网络通道的事件触发机制；建立基于经验知识和事件触发的常值神经网络控制器。本发明设计的方法不仅将传统的轮式移动机器人时间触发控制方式推广到了事件触发控制方式，降低了远程控制中网络带宽的占用，而且利用确定学习理论设计了常值神经网络控制器，在减少网络带宽的同时保证了好的暂态跟踪性能。