模糊自适应终端滑模控制在机器人路径跟踪中的应用

"基于终端滑模机器人模糊自适应路径跟踪控制" 本文主要探讨的是移动机器人的路径跟踪控制问题，尤其关注如何处理系统中的不确定性以及改善跟踪性能。移动机器人系统被定义为非完整系统，这意味着它们的动态特性复杂，不易于精确建模。在路径跟踪控制领域，根据参考轨迹是否随时间变化，可以分为轨迹跟踪和路径跟踪两类问题。传统的轨迹跟踪方法如反步法、神经网络、模糊神经网络和输入输出线性化方法，侧重于解决机器人按照预设时间依赖轨迹运动的问题。 然而，针对路径跟踪问题，文献中提到的两种情况——机器人质心位于轮轴几何中心或两驱动轮的中轴线上，往往并不符合实际情况。因为负载的存在会改变机器人系统的质心位置，而这个位置通常难以精确预测，使得这些假设不再适用。因此，处理这种不确定性和非线性问题变得至关重要。 近年来，模糊自适应系统与线性滑模控制结合的方法被广泛应用于含有不确定性的移动机器人系统跟踪控制。模糊系统因其万能逼近性，能够有效处理系统中的不确定性。线性滑模控制则能确保系统在无限时间内渐近收敛。但是，传统的线性滑模控制在达到滑模面后，收敛速度可能较慢，为了加速收敛，可能需要增大设计参数，可能导致控制器增益过大，引起控制输入饱和，这对实际应用是不利的。 为了解决这个问题，文章引入了终端滑模（Terminal Sliding Mode, TSM）控制策略。终端滑模控制是一种能实现有限时间收敛的技术，可以在较短时间内使系统达到稳定状态，从而避免了因增大控制器参数导致的输入饱和问题。这种方法在提高控制效率的同时，也增强了系统的鲁棒性。 通过结合模糊逻辑和终端滑模控制，该研究提出了一种自适应模糊控制策略，旨在提高移动机器人在负载影响下的路径跟踪性能。这种方法不仅考虑了系统的不确定性，还确保了在有限时间内实现路径跟踪，降低了对控制器参数的敏感性，提高了控制系统的综合性能。 该研究工作为解决移动机器人在实际环境中的路径跟踪问题提供了一种新颖且实用的解决方案，即模糊自适应终端滑模控制，这有助于改善机器人在面对不确定性和非线性因素时的跟踪能力，为实际应用提供了理论支持。