非完整移动机器人自适应跟随编队控制策略

"这篇研究论文探讨了非完整移动机器人的基于观察者的自适应跟随编队控制问题，其中领导机器人的动态未知。论文首先将领导者-跟随者编队问题转化为特殊的轨迹跟踪问题，然后设计了跟随机器人用以估计领导者机器人的神经网络观测器。基于多重滑动面技术，为跟随机器人设计了控制律，使其能够在期望的分离和方位角下跟踪领导者。控制律设计的效率通过形式证明和仿真结果得到了验证，并在结论部分进行了讨论。关键词包括：领导者-跟随者编队、神经网络观测器、多重滑动面技术。" 该论文主要研究的是非完整移动机器人的编队控制策略，特别是在领导机器人动力学未知的情况下如何实现有效的跟随控制。非完整移动机器人是指那些运动约束不满足完整运动条件的机器人，如轮式机器人或无人机等。在这种情况下，编队控制面临着更大的挑战，因为跟随机器人需要在没有领导者完整动态信息的情况下进行决策。 论文首先将领导者-跟随者编队问题转化为一个特殊的轨迹跟踪问题。这种转化使得跟随机器人只需关注于追踪领导者在空间中的位置和方向，而不是试图理解领导者的具体动态行为。这是解决此类问题的一种有效方法，因为它简化了控制设计的复杂性。 接着，论文引入了神经网络观测器的概念。这是一种智能算法，能够学习并估计领导者机器人的动态行为。跟随机器人通过观测器实时更新对领导者状态的估计，从而在没有直接测量领导者动态信息的情况下，也能适应其变化。 为了实现精确的跟踪，论文利用了多重滑动面技术来设计控制律。滑动模式控制是控制理论中的一种强大工具，它能在有限时间内使系统状态到达预设的“滑动面”，并在此面上保持稳定。多重滑动面则允许处理多个性能指标，例如在这里，它可以同时考虑跟随机器人的位置和方向误差，确保在多个维度上实现准确的跟踪。 论文通过形式证明和仿真结果展示了所提控制策略的有效性。形式证明是数学上验证控制算法正确性的过程，而仿真则是在虚拟环境中测试和验证控制策略的实际表现。通过这些验证，论文表明所设计的控制法在理论上是可行的，并且在实际应用中有望达到预期效果。 最后，论文的结论部分总结了研究的主要发现和贡献，可能还对未来的研究方向给出了建议。这一研究对于非完整移动机器人的编队控制有重要的理论和实践意义，特别是在无人系统的协同作业、搜索与救援、物流运输等领域。