无模型跟踪：非完整移动机器人的滑模控制方法

"这篇研究论文探讨了一种针对非完整移动机器人的无模型跟踪控制方法，采用了类似滑模设计的策略。作者包括Hui Chen、Da Yan、Hua Chen和Fang Yang，他们分别来自中国江苏的河海大学机械与电气工程学院、数学与物理系以及宁波理工大学的科学学院。该论文提出了一种无需预先了解机器人模型的高增益滑模反馈控制律，旨在解决非完整移动机器人的模型自由跟踪问题。通过设计一种自我支持的控制算法，仅利用待追踪对象的部分信息，就能使跟踪误差收敛到零附近的一个预设区域。利用李亚普诺夫稳定性理论证明了所构建的闭环跟踪误差系统的全局稳定性。最后，仿真结果验证了所提控制器设计方法的有效性。关键词包括滑模控制、无模型控制、非完整移动机器人、跟踪控制、全局稳定性。" 这篇论文深入研究了非完整移动机器人的控制问题，特别关注在没有机器人精确动态模型的情况下实现有效跟踪。滑模控制是一种常用的控制策略，它允许系统在不同工作模式之间切换，以达到快速且鲁棒的性能。在本研究中，作者借鉴了滑模控制的思想，设计了一个高增益的滑模-like反馈控制律，但不依赖于机器人模型的先验知识。这意味着控制系统可以根据实际运行情况实时调整，增强了控制系统的适应性和鲁棒性。 非完整移动机器人指的是那些运动学约束导致不能通过独立控制所有自由度的机器人，例如，轮式机器人或带有约束的腿式机器人。在这些系统中，设计有效的控制策略尤其具有挑战性，因为它们的运动特性复杂且通常难以建模。 论文提出的模型自由控制算法是自我支持的，意味着它可以自我调整以适应不断变化的环境和跟踪目标的动态特性。通过仅使用待追踪对象的不完全信息，该算法能够驱动跟踪误差逐渐减小，并最终在零附近达到一个稳定的误差范围。这种设计方法的一个关键优点是减少了对精确模型的需求，简化了控制系统的设计过程。 为了证明这个控制策略的稳定性和有效性，作者应用了李亚普诺夫稳定性理论进行分析。李亚普诺夫稳定性理论是系统稳定性分析的基础工具，它通过定义一个李亚普诺夫函数来证明系统状态的渐近稳定性。论文中，作者通过这种方法展示了闭环跟踪误差系统在全球范围内的稳定性。 最后，通过仿真模拟，作者展示并验证了所提出的控制设计方法在实际应用中的效果。仿真结果表明，尽管没有预先知道机器人的具体模型，该控制器仍能有效地引导非完整移动机器人跟踪目标，从而证实了这种方法的实用价值。 这篇研究论文为非完整移动机器人的无模型跟踪控制提供了一种创新的解决方案，其核心是一个基于滑模控制思想的自我支持算法，该算法在缺乏精确模型信息的情况下仍能实现高效跟踪，具有重要的理论意义和潜在的实际应用价值。