内模扩展LQ方法：WMR轨迹精确快速跟踪控制

“论文研究-基于内模扩展LQ方法的WMR轨迹跟踪控制.pdf” 本文主要探讨了一种针对轮式移动机器人（WMR）的线性二次型最优控制策略，旨在解决非线性控制方案中的瓶颈问题。研究中，作者首先建立了WMR的非线性运动学模型，并利用动态反馈线性化技术将其转化为线性模型。动态反馈线性化是一种有效的控制策略，它通过引入适当的反馈来消除系统的非线性特性，使得原本复杂的非线性系统可以被简化处理，便于后续的控制设计。 接着，研究者选择了跟踪误差和误差收敛速度作为设计控制策略的关键指标，以确保WMR能够准确、快速地跟踪预设轨迹。为了实现渐进跟踪，即让机器人的实际轨迹无限接近于理想轨迹，他们依据内模原理扩展了控制器的模态。内模控制是一种先进的控制理论，它允许控制器模仿系统的动态行为，从而更有效地抑制干扰和跟踪误差。 基于扩展的内模和线性模型，研究者设计了一种基于内模扩展的LQ最优轨迹跟踪控制器。LQ最优控制是线性二次型最优控制的典型代表，它通过最小化一个包括状态误差和控制输入的二次型性能指标来优化控制性能。这种控制器设计旨在兼顾跟踪的精确性和快速响应性。 最后，通过动态反馈反变换，将设计的控制器转换为可以直接应用于实际系统的形式。动态反馈反变换是将线性控制器转化为适合非线性系统控制的形式，确保在实际应用中的有效性。 为了验证所提方法的有效性，论文中对比了该方法与其他几种经典控制方法的仿真结果，结果显示，提出的内模扩展LQ方法在跟踪精度和速度上具有显著优势。这表明，这种方法对于WMR的轨迹跟踪控制具有重要的实用价值，特别是在需要高精度和快速响应的场合。 关键词：轮式移动机器人、渐进跟踪、动态反馈线性化、LQ最优、精确性、快速性 本研究对于提升WMR的轨迹跟踪性能，尤其是在复杂环境下的自主导航和任务执行能力，提供了新的理论支持和方法论，对于未来智能机器人技术的发展具有积极意义。