滑动适应型卡尔曼滤波控制器：轮式移动机器人轨迹跟踪

本文研究了一种针对存在轮滑现象的轮式移动机器人轨迹跟踪的新型控制策略。标题"An adaptive unscented Kalman filter-based adaptive tracking control for wheeled mobile robots with control constrains in the presence of wheel slipping"明确指出，研究的焦点是利用自适应 Unscented Kalman 过滤器（UKF）来处理轮式机器人在行驶过程中未知的轮滑问题，并考虑了纵向和横向滑动作为三个时间变化参数。 首先，作者对轮滑模型进行了深入分析，将其视为需要在线估计的未知参数。Unscented Kalman Filter 的核心优势在于其能够有效地估计系统状态并进行非线性建模，这在处理轮滑带来的动态不确定性时显得尤为重要。通过采用协方差匹配技术，文章提出了一种自适应调整滤波器噪声协方差的方法，以提升估计过程的精度和鲁棒性。 考虑到实际应用中的物理限制，文中采用了回步法设计了一种稳定的跟踪控制律。这种方法可以确保机器人在满足控制约束的同时，实现对预设轨迹的稳定追踪。通过Lyapunov稳定性理论，作者证明了该控制策略的渐近稳定性，这意味着随着时间的推移，系统将无限接近于期望状态。 此外，控制增益的确定采用的是极点配置方法，这是一种在线优化策略，可以根据系统的实时性能调整控制参数，进一步提高了系统的动态响应和抗干扰能力。模拟实验和实际运行结果验证了提出的控制方法的有效性和鲁棒性，显示了它在轮式移动机器人复杂环境下的优越性能。 这篇研究论文结合了自适应滤波技术和回步控制策略，解决了一个实际工程问题，即如何在轮滑条件下，实现对轮式移动机器人的精确、稳定和受控的轨迹跟踪。这对于提高机器人在动态环境中的导航能力和可靠性具有重要意义。