未知参数下轮式移动机器人鲁棒自适应镇定研究

本文主要探讨了平面轮式移动机器人在质心与几何中心不重合情况下的鲁棒稳定控制问题。这种类型的机器人由于结构特性，被称为非完整系统，意味着它们的运动受到限制，不能同时改变其位置和姿态。研究者针对这类机器人的动态特性，尤其是当运动学模型中的参数不确定时，提出了一个创新的控制策略。 作者李建峰和杨芳利用Lyapunov稳定性理论作为核心工具，设计了一种新型的自适应镇定控制器。Lyapunov稳定性理论是控制理论中一种强大的分析工具，用于确保系统的稳定性，通过构造Lyapunov函数来评估系统的稳定性，并寻找使系统状态趋向于平衡点的控制器。在这个案例中，他们选择独立驱动轮的速度作为控制输入，这是一种直接而有效的控制手段，因为它直接影响机器人的运动行为。 控制器设计的关键在于它能够处理不确定性，即运动学模型中的未知参数。通过时变连续自适应控制方法，控制器能够动态地调整参数估计，以补偿模型误差，从而保持系统的稳定性。这种方法的优势在于，即使面对参数变化，也能保证系统的状态渐近收敛至零，即达到理想的工作状态。 为了进一步验证控制器的有效性，文中还引用了Barbalat引理，这是一种数学工具，用于证明在实际系统中，如果所有瞬时值趋近于零，那么平均值也将趋于零。通过严格的数学推导，作者证明了闭环系统的稳定性，增强了理论分析的可信度。 最后，通过计算机仿真，作者展示了所提出的控制器在实际运行环境中的性能，结果表明，即使在复杂的动态条件下，该控制器仍能有效地维持机器人的稳定性和准确性，证明了其在实际应用中的实用性。 这篇文章深入研究了非完整移动机器人在具有未知参数的运动学模型下的自适应镇定问题，为这类机器人的运动控制提供了理论支持和技术方案，对于推进机器人技术在实际应用中的鲁棒性和精确性具有重要意义。