基于PD控制的机器人轨迹跟踪性能深度剖析与比较

本文主要探讨了"基于PD控制的机器人轨迹跟踪性能研究与比较"，发表于2003年的《控制与决策》第18卷第1期。作者陈启军、王月娟和陈辉堂，来自同济大学信息与控制工程系，针对机器人轨迹跟踪这一关键领域进行了深入研究。 研究的核心是基于PD控制的三种常用轨迹跟踪算法，这些算法在工业自动化和机器人技术中广泛应用。作者首先定义了一个通用的Lyapunov函数，这是一种用于研究系统稳定性的重要数学工具。通过对这三种算法的稳定性分析，作者揭示了以下重要发现： 1. PD加前馈控制：这种控制策略显示出指数级的收敛特性，即跟踪误差可以快速且精确地趋近于零。这意味着机器人能够高效地追踪预设路径。 2. PD控制与修改的PD加前馈控制：这两种控制方法同样表现出指数收敛，但与PD加前馈不同的是，它们收敛到一个闭合球，而非零点。通过调整反馈系数，可以精确控制这个球的半径，使其变得非常小，从而提高系统的精度和鲁棒性。 3. 鲁棒性：基于PD的轨迹跟踪算法表现出对模型误差以及有界不确定性干扰的抵抗能力。即使存在一定程度的系统误差或外部干扰，算法仍能保持稳定并保持在预定的轨迹附近。 实验部分是研究的有力支持，通过实际测试验证了理论分析的结果，并对比了这三种控制策略在控制性能上的优劣。通过对实验数据的细致分析，作者得出了关于算法选择和参数调优的实用建议。 这篇论文不仅深化了我们对基于PD控制的机器人轨迹跟踪的理解，还提供了优化控制方案和增强系统鲁棒性的实用方法，对于从事机器人控制、自动化技术和系统稳定性研究的人员来说，具有重要的参考价值。关键词包括PD控制、PD加前馈控制、指数收敛和鲁棒性，研究领域分类为TP24（控制科学与工程）。