轨迹跟踪级联机器人编队控制策略与无迹卡尔曼滤波

"轨迹跟踪级联机器人编队控制方法通过结合距离-角度(距离-角度)控制和距离-距离(距离-距离)控制方案，利用无迹卡尔曼滤波算法进行状态估计，并基于此设计输入-输出动态反馈控制，以实现跟随机器人的精确跟踪和编队稳定性。该方法在仿真实验中得到了验证，展示了良好的可行性和快速的收敛性。" 本文介绍了一种针对轨迹跟踪级联机器人编队控制的创新方法，主要关注于移动机器人的编队行为和路径跟踪问题。在传统的编队控制中，通常需要解决两个关键问题：一是如何保持编队的稳定，二是如何确保每个机器人能够准确地跟踪领导者。此方法通过融合不同的控制策略，旨在提升这两个方面的性能。 首先，该方法采用距离-角度(距离-角度)控制策略，这是一种基于机器人之间相对位置和方向的控制方式。这种控制方案允许机器人不仅考虑与领导者之间的距离，还考虑它们之间的角度差异，以维持编队的几何形状和防止碰撞。 其次，引入距离-距离(距离-距离)控制方案，它进一步关注机器人间的距离关系，确保整个编队的紧密性和一致性。这种控制策略可以帮助调整机器人间的相对距离，从而维持编队的整体结构。 然后，文章提出了利用无迹卡尔曼滤波器(UKF)来估计Leader-Follower级联机器人系统的状态。UKF是一种高级的滤波算法，能有效地处理非线性系统的状态估计问题，为设计有效的控制策略提供准确的实时状态信息。 基于UKF的状态估计结果，研究者设计了输入-输出动态反馈控制规律。这种控制规律可以根据当前系统状态动态调整每个机器人的控制输入，以确保跟随机器人能够快速且准确地跟踪领航机器人，同时保证编队的稳定性。 最后，仿真实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，该控制方法不仅能够实现理想的编队控制效果，还能实现快速的收敛性，这意味着机器人能够迅速调整到预定的编队形态，并保持稳定。 该文提出的轨迹跟踪级联机器人编队控制方法通过综合多种控制策略和先进的滤波技术，提高了编队控制的精度、稳定性和响应速度，对于实际的机器人应用，如无人车队、无人机编队等，具有重要的理论和实践价值。