模糊自适应终端滑模控制在移动机器人路径跟踪中的应用

"这篇论文研究了移动机器人系统中基于快速终端滑模的模糊自适应路径跟踪控制策略。针对质心位置未知的移动机器人，作者设计了一种结合模糊逻辑系统和自适应控制的方法，以逼近控制器中的未知函数。通过李亚普诺夫稳定性分析设计自适应律，同时引入鲁棒控制器来补偿逼近误差。这种方法确保了闭环系统信号的有界性，并实现了跟踪误差在有限时间内收敛到零附近。论文中的仿真结果验证了所提方法的有效性。该研究特别关注了负载机器人系统的不确定性和非线性特性，利用模糊系统和终端滑模控制理论解决了传统线性滑模控制可能导致的无限时间收敛和控制输入饱和问题。" 详细说明: 这篇研究主要探讨了移动机器人的路径跟踪控制问题，特别是针对那些质心位置未知的系统。传统的轨迹跟踪和路径跟踪方法在处理这类问题时可能遇到困难，因为机器人的实际质心通常不在理想位置，这使得系统具有不确定性。论文引用了先前的研究，如反步法、神经网络和模糊神经网络等，但指出这些方法在处理质心位置不确定性时的局限性。 为了克服这些挑战，论文提出了一种融合模糊逻辑系统和自适应控制的新型路径跟踪策略。模糊逻辑系统用于近似控制器中的未知函数，适应机器人系统的不确定性。通过李亚普诺夫稳定性分析，研究人员设计了自适应律来估计这些未知函数，保证系统的稳定性。此外，他们还设计了一个鲁棒控制器，以抵消逼近误差，防止控制输入过大导致饱和。 终端滑模控制(Terminal Sliding Mode Control, TSM)被引入以加速系统的收敛速度，实现有限时间内的精确路径跟踪。相比于传统的线性滑模控制，TSM能够在更短的时间内使系统达到稳定状态，同时避免了控制增益过大导致的问题。这种方法在保证控制性能的同时，提高了控制效率和实用性。 论文通过仿真结果证明了所提方法的有效性，展示了在各种条件下，即使面对质心位置未知和系统不确定性，也能实现精确的路径跟踪。这一研究为移动机器人在现实世界的应用提供了重要的理论基础和控制策略，特别是在处理复杂环境和不确定性时。