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搬运 机器人 模型 及其 控制系统 设计

资源描述：

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内容简介：

移动机器人轨迹跟踪的控制设计方法 摘要 基于微分几何理论，运用相对阶动态扩展的方法，对移动机器人的运动误差模型的精确反馈线性化的实现。轨迹跟踪控制器被用来设计极点配置法。当角的移动机器人的速度永远为零，当地渐近稳定控制器的设计。当角的移动机器人的速度并非永久为零，轨迹跟踪全程跟踪与控制策略的约束给出。该算法简单，应用方便。仿真结果表明其有效性。 关键词：轨迹跟踪;动态扩展的方法;精确反馈线性化;在全程范围内跟踪约束1 导言 最近，在移动机器人跟踪控制利益与不同的理论和实践作出的贡献正在增加。特别是，反馈线性化，吸引近非线性控制理论的研究的极大兴趣，一些技术已在路径跟踪控制的移动机器人有几种类型由线性化的静态和动态方法研究了移动机器人的就业问题反馈。当地和全球问题，通过跟踪时变状态反馈基于反演技术都已经解决了。由于四轮驱动移动机器人非完整约束，从制约了移动机器人的滚动车轮出现打滑的情况下与线性非完整约束移动机器人具有可控性不足，很难控制他们。稳定问题，这一点可以被视为新一代的控制输入驱动从任何初始点机器人的目标点。在这一个事实，即移动机器人模型不符合售书的著名必要的顺利反馈镇定的条件，因此移动机器人不能稳定与稳定问题的中心，关键的问题平稳状态反馈，从而导致在应用的限制。因此，一些离散时不变的控制器，时变控制器和基于Lyapunov混合控制器控制理论基础已提出。 全面轨迹跟踪问题，参考讨论移动机器人基于反演技术在5。轨迹跟踪问题的参考移动机器人的基础上，讨论终端滑模在6技巧，但它需要非零的旋转速度。点稳定的移动机器人通过状态空间的精确反馈线性化动态扩展的方法，提出了7。在极地帧点镇定问题可以较准确地转化为控制线性时不变系统的问题。但其缺点是要求复杂合核查。而点镇定问题只讨论轨迹跟踪，但没有得到解决。 在本文件中，轨迹跟踪的提法，5和6是针对移动机器人的基础上在7动态扩展的方法。关于移动机器人的运动误差模型的精确反馈线性化的实现。其证明是简单的，从7个不同自核查合复杂的过程，是可以避免的。通过线性，非线性系统转移到线性时不变系统，相当于两个降阶线性时不变的，可以很容易控制系统。如果角度的移动机器人的速度永远为零，当地渐近稳定控制器的设计。如果角移动机器人的速度并非永久为零，轨迹跟踪全球跟踪与控制策略的约束给出。该算法简单，应用方便。2.预备知识及问题描述 考虑一个描述为一类非线性系统定义（Slotine和李和锋和费）。鉴于X是一个n维微流形，如果存在的x0附近V和整数向量使得非奇异8xAV，我们说系统(1)(2)公式的相对程度er1，R2的：y在点x0：引理（丰和费）。系统必要和精确反馈线性化的充要条件为x0（1）是存在一个x0附近V和光滑实值函数，使得系统(1)(2)的相对是矢量车轮运动的模型驱动的移动机器人如下：其中（x，y）是移动机器人的位置和y是航向。移动机器人的控制变量的线性速度v和角速度：在这里，轨迹跟踪的问题是要跟踪已知的姿态不怕参考移动机器人; yrT和速度vr;，如图1所示。我们拥有的移动机器人姿态误差方程5,6因此，我们的姿态误差差分方程 从上述的分析，轨迹跟踪问题的参考移动机器人可以表述为：发现有界输入v和使一个任意初始误差，系统状态可由附近,也就是说3 设计的轨迹跟踪控制器 显然，系统（5）不能精确反馈空间状态线性化。它不能输入/输出反馈线性化选择出y1 = ye; y2 = ye：这是因为系统（5）没有相对程度。其实很明显，去耦矩阵是奇异的。证明,区分输出方程y1 = x2，y2 = X3的话，我们有从（11）和（13），我们有解耦矩阵从(14)我们有 因此，根据y1 = x2，y2 = X3,角速度oa0;系统（9）有相对程度和;使用第2引理，存在局部的微分，使系统（9）线性准确。局部的微分和改变状态的定义如下：输入变换的定义如下：使用式 (10)(13), (16)和 (17), 系统 (9)可以转化为线性时不变系统：其中是新的矢量；是新的控制输入。非线性系统（9）转化为线性时不变系统的状态和输入转换（16） - （17）对于线性时不变系统（18） - （19），我们可以应用已知,极点配置方法的线性控制方法实施控制，因此，我们有以下定理和定理2。假设角速度Oa，当系统（9）是由控制器（20a）控制，它具有局部渐近稳定。如果oa0不能满足，系统（9）是由控制器（20A）和（20B）交替控制，它已在全局范围内引用跟踪与已知的移动机器人坐标和速度Vr。其中e是一个给定的任意小的正数。证明，根据角速度oa0，从定理1，系统（9）可转化为线性时不变系统（18） - （19）。显然，式（18） - （19）是完全可控和完全观察。它包含两个减少，为了独立的子系统其中.i=1,2;其参数为：使矩阵 ， ，它们分别是： 证明，根据角速度oa0，从定理1，系统（9）可转化为线性时不变系统(18)(19)。显然，系统(18)(19)是完全可控和完全观察。它包含两个减少为独立的子系统。众所周知，线性时不变系统（22）可以很好地通过极点配置的方法控制。 角速度oa0如果不能满足，以保证控制的实现，我们选择合适的小的正数e，可以指定人为根据实践的要求进行，这样，jojXe用来控制（20A），jojoe用来控制器（20B）。因此，控制器（20A）和（20）被交替使用，可以保证职权范围内的跟踪与移动机器人 已知的动态yrT和速度VR，从（20）我们可以看出，控制输入v和o的范围内，只要在OR的范围内。4 仿真研究 我们实施仿真研究，验证了跟踪控制器（20A）和（20B）的有效性。在模拟，如初始条件的参数，所需的速度和反馈增益列于表1。我们选择了两个时间不变系统（22 ）和（22B），同图2-5显示了移动机器人反馈增益轨迹跟踪控制的反应。图2和3显示了模拟结果如下，移动机器人的直线，其中控制器（20A）和（20B）被交替使用，以保证有界跟踪引用或移动机器人or=0。从无花果。 2和3，我们看到，跟踪性能好，虽然T=0之前5秒，它在接近零。从图 4和5的仿真结果表明，移动机器人如下的曲线。从图4和5，我们看到，跟踪性能更好。和所有有界控制器，保证了控制的实现。 图3 引用具有时变速度的移动机器人图4 引用具有恒定速度的移动机器人图5 引用具有时变速度的移动机器人5 结论 在实践中，使移动机器人得到一些状态和速度，我们可以假设参考这些姿态和速度移动机器人，并考虑轨迹跟踪问题的参考移动机器人。 在这个文件中，轨迹跟踪问题，引用是针对移动机器人基于动态扩展的方法。确切的反馈对移动机器人运动误差模型线性化的实现。非线