球形机器人坡面运动的智能控制策略与动力学建模

本文深入探讨了人工智能在机器学习领域的应用，特别聚焦于球形机器人在坡面运动中的控制方法研究。球形机器人因其独特的结构优势，如紧凑性、灵活性以及在滚动时不致翻倒，使其在国防、工业和行星探测等多个领域展现出广阔的应用潜力。然而，爬坡运动是球形机器人面临的一个关键技术挑战，因为这直接影响其运动性能。 首先，作者构建了球形机器人坡面运动的平面动力学模型和空间动力学模型，利用拉格朗日力学原理推导出爬坡运动的动力学方程，并分析了平衡条件，进而将系统转化为状态空间模型。接着，针对已知坡面倾斜角度的情况，研究了位置控制和速度控制问题，分别采用了自适应解耦滑模控制和自适应分级滑模控制策略，并对其稳定性进行了分析，并通过仿真和实验验证了控制效果。 在未知坡面倾斜角度的情况下，研究着重于位置控制，提出了基于自适应神经网络滑模控制和自适应模糊滑模控制的方法，同样进行了稳定性分析和实验证明。对于滚动球壳的空间动力学模型，论文探讨了定点控制问题，包括自适应反演滑模控制和模型参考自适应滑模控制策略，并进行了相应的稳定性验证和实施。 最后，轨迹跟踪是另一个关键问题，文章提出了基于输入输出反馈线性化和自适应滑模控制的轨迹跟踪策略。每种控制策略都在理论分析后通过仿真和实验来验证其实用性和有效性。 这篇博士论文深入细致地研究了球形机器人在不同坡面条件下的动力学建模与控制技术，展示了人工智能和机器学习在解决实际问题中的强大能力，对于提升球形机器人在复杂环境下的运动控制性能具有重要意义。