嵌入式自适应控制：轮式移动机器人的创新设计与仿真分析

"宋立博和李劲松在2012年的论文中探讨了轮式移动机器人的嵌入式自适应控制器设计与仿真，主要涉及改进的无模型自适应控制(eMFAC)和卡尔曼滤波方法。他们通过增加一阶输出信息，改写控制律算法准则函数，并运用变分原理，提出了改进的控制策略。" 在这篇论文中，作者首先介绍了一个关键的技术——改进无模型自适应控制(eMFAC)。这是一种针对动态系统的控制方法，其核心在于无需建立精确的数学模型，而是通过实时的输出信息调整控制参数。通过增加一阶输出信号，他们改进了控制律算法的准则函数，使得控制方程能够以更紧凑的形式表示，从而提高了控制的效率和精度。 其次，研究聚焦于差动驱动的轮式移动机器人。这类机器人以其灵活的移动能力在诸多领域得到广泛应用，如搜索救援、环境监测等。然而，它们面临着非完整约束（例如，不能在任意方向上自由移动）和传动系统误差等问题，这些问题通常被视为外部干扰，影响机器人的运动性能。 为了解决这些问题，作者设计了一种具有前馈功能的卡尔曼改进无模型自适应控制(MFAC)运动控制器。他们将非完整约束和传动系统误差作为外部干扰，通过前馈控制策略引入系统，以增强对这些不确定因素的补偿能力。同时，利用卡尔曼滤波器的优化估计特性，能够有效地滤除噪声，提高控制的稳定性和精度。 论文中还证明了这种新控制方法的全局稳定性，这意味着无论初始条件如何，系统都能收敛到期望的稳定状态。为了验证这种方法的有效性，作者进行了FreeMAT仿真和基于ARM7微处理器的硬件在环实验。实验结果证实了所提出控制策略在实际应用中的可行性和优越性。 总结来说，这篇论文为轮式移动机器人的控制问题提供了一种创新的解决方案，结合了无模型自适应控制和卡尔曼滤波技术，增强了对外部干扰的鲁棒性，且具有良好的全局稳定性。这一工作对于推动机器人控制理论的发展以及实际应用具有重要的意义。