机器人轨迹鲁棒跟踪控制策略研究

"该资源是一篇2007年的工程技术论文，主要研究了机器人轨迹的鲁棒跟踪控制问题。通过将n关节机器人的拉格朗日动力学模型转化为线性状态方程，利用李雅普诺夫函数设计了前馈控制器和反馈控制器，以应对标称模型和外界不确定性干扰的情况。在无干扰的标称模型下，机器人实际轨迹能指数收敛至期望轨迹；在有干扰的情况下，轨迹误差保持终值有界。论文进行了仿真验证，表明所提控制策略在面对不确定性干扰时非常有效。关键词包括机器人、鲁棒跟踪控制、指数收敛和终值有界。" 正文: 这篇论文深入探讨了机器人轨迹控制领域的关键问题，即如何在面临不确定性干扰时实现鲁棒跟踪控制。作者周景雷和张维海首先介绍了基础理论，他们将n个关节的机器人动力学模型，利用拉格朗日方程转化为线性状态方程，这一转化简化了复杂动力学模型的处理，为后续的控制器设计提供了便利。 在控制系统设计中，李雅普诺夫函数是一种常用的方法，它在稳定性分析和控制器设计中扮演着核心角色。论文中，作者运用了李雅普诺夫函数来分别针对标称模型（无干扰情况）和存在外界不确定性干扰的情况设计控制器。对于标称模型，设计的前馈控制器可以确保机器人实际运动轨迹指数收敛到期望轨迹，显示出快速且稳定的跟踪性能。 在有外界不确定性干扰的条件下，他们提出了反馈控制器，这使得机器人与期望轨迹之间的误差保持在一个有界的终值范围内，从而增强了系统的鲁棒性。这意味着即使面临不可预见的外部影响，控制器也能保持系统的稳定性和跟踪精度。 为了验证所提出控制策略的有效性，作者进行了仿真研究。仿真结果证实了这种连续鲁棒控制律在应对机器人系统存在的外界不确定性干扰时表现出显著的性能。这不仅证明了理论分析的正确性，也为实际应用提供了可靠的技术支持。 这篇论文对机器人控制领域的研究具有重要的贡献，它提供了一种有效应对不确定性的控制策略，有助于提升机器人在复杂环境中的运动控制能力。此外，它也为后续研究者提供了参考框架，对于开发更高级别的自主机器人系统具有指导意义。