数据驱动轨迹跟踪：轮式移动机器人的滑模控制策略

"轮式移动机器人的数据驱动轨迹跟踪滑模约束控制——侯明冬, 王印松，发表于《控制与决策》2020年第35卷第6期，页码：1353-1360。" 在现代自动化和机器人技术中，轮式移动机器人（WMR）扮演着重要的角色。面对WMR在轨迹跟踪过程中可能出现的输入饱和约束问题，研究者提出了一个创新的数据驱动轨迹跟踪滑模控制策略。这种策略主要针对那些由于物理限制而不能无限增大的执行器输入的情况，例如电机扭矩限制。 该控制方案基于紧格式动态线性化技术，能够利用WMR的实际运行数据实时构建在线数据驱动模型，无需预先知道机器人的精确数学模型。这种方法的灵活性在于，它不依赖于特定的系统模型，因此适用于各种类型的WMR系统。 在设计积分终端滑模控制器时，研究者引入了动态抗饱和补偿器。这个补偿器旨在解决因执行器饱和导致的跟踪误差，确保在跟踪过程中，控制器能有效应对执行器的饱和限制，提高系统的鲁棒性。 通过对比实验，将此数据驱动的滑模控制策略与传统的PID控制进行了比较。结果显示，提出的控制算法不仅显著减小了跟踪误差，而且提高了响应速度，表现出更好的控制性能。这表明，该方法对于提升WMR的轨迹跟踪精度和速度具有显著优势。 此外，文章还提到了其他相关研究，如轮子打滑状态下的全向移动机器人轨迹跟踪控制、非完整移动机器人的自适应动力学跟踪控制、基于速度空间的移动机器人同时避障和轨迹跟踪方法以及基于引导角的轮式移动机器人轨迹跟踪控制等。这些研究共同构成了WMR轨迹跟踪控制领域的丰富知识库，不断推动着这一领域的理论与实践发展。