基于扰动环境下的轮式机器人路径跟踪控制

Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique（2023）

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Abstract

针对轮式机器人在日常运转过程中,易受到负载、外界非线性干扰以及参数时变等不确定因素影响,提出了一种基于扰动环境下的轮式机器人路径跟踪控制算法.根据对轮式机器人工作时性能状态进行分析,建立出动力学模型;利用带扰动观测器的扩展卡尔曼滤波实现对内外部扰动实时预测和补偿,从而实现对轮式机器人的稳定控制;通过Lyapunov函数对其稳定性能进行证实.利用MATLAB软件进行算法仿真,通过对不同参数的校准调节,完成期望路径下轨迹跟踪实验验证.结果表明,经过扩展卡尔曼滤波器补偿后的轮式机器人,在跟踪精度和稳定性上要远远优于补偿前,证实了所提控制方法的有效性.

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