移动机器人轨迹跟踪：模糊神经网络控制器设计

"该论文探讨了基于模糊神经网络的移动机器人轨迹实时跟踪技术，由郭建明、田献军和刘清合作完成，发表在武汉理工大学自动化学院。研究重点在于无障碍环境下的轮式移动机器人的轨迹控制，通过对比分析多种跟踪控制策略，提出了一种结合模糊逻辑和神经网络的新型控制器。论文详细阐述了如何设计和优化神经网络结构以及学习算法，以实现轨迹的高效实时跟踪。仿真结果与现有方法对比，证明了所设计方法的高效性和优越性，并在DrRobot公司的WiRobotX80机器人实验平台上进行了实际验证。关键词包括轮式移动机器人、模糊神经网络和轨迹实时跟踪。" 文章开头介绍了轨迹跟踪在移动机器人领域的重要性和挑战，特别是轮式移动机器人（WMR）由于其非完整性约束和非线性特性，使得轨迹跟踪成为一个复杂的问题。目前的研究方法包括非线性状态反馈控制、滑模控制、后退控制等，但每种方法都有其局限性，如非线性状态反馈控制可能存在奇异点，滑模控制可能导致“抖振”现象，而后退控制可能依赖于简化的动力学模型。 论文的核心贡献在于提出了一种模糊神经网络控制器，它结合了模糊逻辑的推理能力和神经网络的学习能力，旨在克服现有方法的不足。模糊逻辑用于处理不确定性，神经网络则用于学习和优化控制策略。通过合理设计神经网络结构和参数学习算法，该控制器能够实时调整机器人的运动，以紧密跟踪预设轨迹。 仿真结果表明，基于模糊神经网络的控制器在轨迹跟踪性能上优于传统的控制方法，且在实际的WiRobotX80机器人实验中也得到了验证。这一成果为轮式移动机器人的设计和控制提供了新的思路和实用工具，对于提高机器人的自主导航能力具有重要意义。论文还对比了计算机仿真和实际实验的结果，进一步证明了所设计控制器的稳定性和有效性。 这篇论文深入研究了移动机器人的轨迹跟踪问题，提出了一种创新的控制策略，不仅理论上有价值，而且在实践应用中展现出良好的性能。这对于推动移动机器人技术的发展，尤其是在无障碍环境下的自主导航能力提升，具有重要的参考价值。