数据驱动高阶学习律在轮式机器人轨迹控制中的应用

"基于数据驱动高阶学习律的轮式移动机器人轨迹控制-论文" 这篇论文主要探讨了如何利用数据驱动的高阶学习律来实现轮式移动机器人的精确轨迹跟踪控制。轮式移动机器人在各种任务中，如巡逻、播种和工业生产中，都需要高效的轨迹跟踪能力。然而，由于其非线性、强耦合和多变量的特性，设计这样的控制器是一个挑战。 论文首先介绍了轮式移动机器人的模型推导和设计。作者们将状态空间形式的离散时间模型通过基于状态转移的迭代动态线性化方法转化为线性输入输出数据模型。这种方法的关键在于它不依赖于系统的详细动力学模型，而是直接利用系统的输入输出数据来构建控制策略。 接着，论文提出了高阶迭代学习控制算法。这个算法的目标是设计一个优化的高阶迭代目标函数，用于生成控制律。通过参数更新律，可以估计线性输入输出数据模型中的未知参数。高阶学习控制法的优势在于，它能利用过去多次迭代的控制输入信息，这有助于改善控制性能，提高轨迹跟踪的精度。 论文的仿真结果证明了所提方法在实际应用中的有效性。通过数据驱动的高阶学习律，控制策略不仅能够处理系统的非线性和不确定性，还能在多次运行中自我学习和优化，从而达到更好的轨迹跟踪效果。 关键词涵盖了数据驱动、高阶学习律、迭代学习以及轮式机器人，表明该研究的核心在于利用数据和高级学习机制来解决复杂控制问题。此外，该研究得到了国家自然科学基金和山东省的相关项目支持，显示出其在学术和实际应用中的重要性。 这篇论文为轮式移动机器人的轨迹控制提供了一个创新且实用的方法，强调了数据驱动和高阶学习在解决这类问题中的潜力。这种方法对于未来的机器人控制系统设计具有指导意义，特别是在那些模型难以精确获取或动态环境变化大的应用场景中。