改进的移动机器人轨迹跟踪迭代学习控制方法

"该论文提出了一种改进的移动机器人轨迹跟踪迭代学习方法，结合了迭代学习控制和Kalman滤波算法，旨在优化轮式移动机器人的轨迹跟踪性能。通过引入状态补偿项和设计新的迭代学习增益矩阵，提高了控制方法的适应性、收敛速度和跟踪精度，特别适用于期望的圆轨迹跟踪。同时，使用离散的Kalman滤波器来滤除干扰和噪声，增强了算法在实际工程应用中的效果。计算机实验和仿真结果验证了该方法的有效性和良好的轨迹跟踪能力。" 本文关注的是移动机器人的轨迹跟踪控制问题，具体是针对轮式移动机器人的。传统的轨迹跟踪控制策略可能在面对复杂的环境干扰和不确定性时表现不佳。为了克服这些挑战，研究者提出了一种迭代滤波学习控制方法，这种方法融合了迭代学习控制的强大学习能力以及Kalman滤波的高效噪声抑制特性。 迭代学习控制是一种通过不断迭代优化控制输入来改善系统性能的方法，它能够在多次运行中逐渐减少误差。在本研究中，通过引入状态补偿项，即考虑了系统状态的变化，来进一步提升控制效果。同时，设计了新的迭代学习增益矩阵，这有助于加快算法的收敛速度，使得机器人能更快地接近期望轨迹。 Kalman滤波器是一种经典的估计理论工具，用于处理带有噪声的数据，特别是在存在不确定性和动态变化的情况下。在这里，离散的Kalman滤波器被用来过滤掉跟踪过程中由外部干扰和传感器噪声引起的误差，从而改善轨迹跟踪的稳定性。 计算机实验和仿真是验证这种改进方法有效性的关键步骤。通过这些实验，研究者可以观察到控制算法在不同条件下的性能，包括在有干扰和噪声的环境中。结果显示，该方法能够提供出色的轨迹跟踪能力，证明了其在实际工程应用中的可行性。 这项工作为移动机器人的轨迹跟踪控制提供了新的解决方案，结合了两种强大的控制理论工具，并通过实际测试证明了其优越性。这样的研究成果对于提高轮式移动机器人在导航、搜索和救援等任务中的自主性和可靠性具有重要意义。