基于神经网络的移动机器人轨迹跟踪自适应控制策略

本文主要探讨了"移动机器人神经网络自适应控制"这一主题，发表于2012年12月的哈尔滨理工大学学报，由刘任、陆剑锋、何云红和季伟合作完成。研究关注的是非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题，这是一个在实际应用中具有挑战性的领域，因为非完整机器人（如轮式机器人）通常存在运动学和动力学上的约束。 作者们的设计策略是将运动学控制器和动力学控制器相结合，并利用神经网络技术来增强控制系统的性能。具体来说，他们采用了径向基函数(RBF)神经网络，这种网络以其自适应性和泛化能力在控制理论中得到广泛应用。通过RBF神经网络补偿动态模型中的不确定性，能够确保闭环误差系统趋向于稳定，从而提高系统的稳定性和鲁棒性。 李亚普诺夫稳定性理论在此研究中起到了关键作用，它是控制理论中的一个基础工具，用于分析系统的稳定性。作者们运用这种方法，通过对Lyapunov函数的研究，证明了整个闭环控制系统的稳定性，这是一项重要的理论贡献，因为稳定性是衡量控制系统性能的重要指标。 该研究的实验结果显示，提出的控制方案对于非完整移动机器人的轨迹跟踪控制表现出显著的优势，不仅能够有效地跟踪预设的轨迹，还具备较强的抵抗外部干扰和内部模型变化的能力，即具有良好的鲁棒性。这对于实际操作中的移动机器人，如在工厂自动化、仓储物流等领域，有着重要的实际应用价值。 总结起来，这篇文章的核心知识点包括：非完整移动机器人的建模与控制，神经网络尤其是RBF神经网络的应用，以及李亚普诺夫稳定性理论在控制系统的稳定性分析中的应用。这项工作不仅提升了移动机器人控制的理论水平，也为实际工程提供了实用的解决方案。