轮式移动机器人性能提升：AKF与滑模控制结合策略

"提高轮式移动机器人性能的AKF和滑模相结合控制方法，通过采用Sage-Husa自适应卡尔曼滤波处理受到环境因素影响的参考轨迹，增强测量信息的准确性。同时，在速度控制的基础上，结合机器人的动力学模型和外部干扰，利用滑模控制策略设计了具有渐近稳定性的力矩反馈控制算法，以跟踪滤波后的估计值。这种方法在仿真中表现出能有效抑制测量噪声和外界干扰，实现对任意参考轨迹的快速跟踪。" 在轮式移动机器人领域，确保其在复杂环境中的精确运动控制是一项挑战。本文提出的控制方法旨在解决这一问题，通过将Sage-Husa自适应卡尔曼滤波与滑模控制相结合，提升了机器人的性能。卡尔曼滤波是一种经典的估计算法，特别适用于处理含有噪声的数据，而Sage-Husa自适应版本则增强了滤波器对未知参数变化的适应性，使其能在存在不确定性的情况下更准确地估计参考轨迹。 在实际应用中，轮式移动机器人会受到各种环境因素如地面摩擦、风阻等的干扰，导致其实际运动轨迹与预设轨迹产生偏差。为了减小这些影响，该方法首先运用卡尔曼滤波对参考轨迹进行估计，过滤掉白噪声，提供更可靠的测量信息。然后，基于机器人的动态模型，设计了滑模控制器，它具有强鲁棒性和快速响应特性，可以有效对抗不确定性和外界干扰。 滑模控制是一种非线性控制策略，它的核心思想是让系统的状态在有限时间内滑动到一个预设的“滑模表面”上，并保持在该表面上，从而实现对系统行为的精确控制。在这种控制策略下，即使面临参数变化或扰动，系统也能保持稳定跟踪，确保机器人能够迅速且准确地跟踪滤波后得到的期望轨迹。 通过仿真测试，这种结合了自适应卡尔曼滤波和滑模控制的方法证明了其在抑制噪声和干扰方面的优越性，同时也展示了在任意参考轨迹跟踪上的高效性能。这对于提升轮式移动机器人在搜索救援、环境监测等任务中的实用性和可靠性具有重要意义。 该研究提供了一种有效的方法来提升轮式移动机器人的运动控制性能，通过智能融合滤波技术和滑模控制理论，提高了机器人在复杂环境下的跟踪精度和抗干扰能力，为未来相关领域的研究提供了新的思路和解决方案。