模糊CMAC神经网络在移动机器人轨迹跟踪控制中的应用

"基于模糊CMAC的移动机器人轨迹跟踪控制" 本文主要探讨的是移动机器人的轨迹跟踪控制问题，尤其关注如何处理非完整约束条件下的控制策略。非完整约束的移动机器人由于其特殊的动力学特性，使得传统的控制方法难以实现精确的轨迹跟踪。文章提出了一种结合模糊计算和CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller，小脑模型关节控制器）神经网络的新型控制策略。 首先，模糊CMAC神经网络被用来近似描述移动机器人的非线性和不确定性动力学模型。CMAC是一种模仿生物小脑功能的控制结构，能够高效地学习和存储复杂的非线性映射，从而适应机器人系统的动态变化。模糊逻辑则用来处理不确定性，通过调整规则库中的规则以适应不同工况，提高控制的灵活性和鲁棒性。 然后，该策略将速度误差纳入考虑，与模糊CMAC网络的输出相结合，设计了一个力矩控制器。这个控制器的目标是减小实际轨迹与目标轨迹之间的偏差。为了进一步增强系统对不确定性扰动的抵抗能力，引入了滑模控制概念，滑模项可以在系统受到未知扰动时提供快速的误差收敛性能。 文章引用了先前的研究，如采用Lyapunov直接法和积分反演技术的轨迹跟踪方法，以及基于CMAC的简单跟踪算法。尽管这些方法在一定程度上解决了跟踪问题，但都存在一定的局限性，如跟踪精度、抗干扰能力或算法复杂性。相比之下，本文提出的模糊CMAC策略在保持简单结构的同时，提高了跟踪性能和对未知扰动的鲁棒性。 论文还应用了Lyapunov稳定性定理来分析系统稳定性，并证明了跟踪误差的渐近收敛性。这为理论上的控制性能提供了保证。通过仿真结果，验证了所设计的模糊CMAC控制器在面对有界未知扰动时仍能实现全局跟踪，并展现出优秀的性能。 这项工作得到了国家高技术研究发展计划（863计划）和国家自然科学基金的支持，由从事机器人控制和智能控制方法研究的金娟和王耀南等人共同完成。他们的研究为移动机器人的轨迹跟踪控制提供了新的解决方案，特别是在处理非完整约束和不确定性扰动方面，对相关领域的理论研究和技术发展具有积极意义。