非完整移动机器人鲁棒跟踪控制：模型不确定性下的精确执行

本文主要探讨了基于非完整移动机器人动态模型的鲁棒输出跟踪控制问题。在现代机器人技术中，非完整系统（如轮式或履带式机器人）由于其特有的运动约束，动态模型通常包含不确定性，这对精确控制提出了挑战。作者针对这类系统，提出了一种鲁棒控制策略，着重于处理模型不确定性，特别是当质量、转动惯量以及结构参数等关键参数存在较大误差时。 首先，文章引入了滑模控制的概念，这是一种特殊的控制方法，特别适合处理系统中存在的不确定性或未建模的动力学特性。滑模控制通过构造一个不连续的控制器，能够在系统状态接近预设的滑模面时，迅速且稳定地引导系统达到期望的行为，即使在面临外部扰动或模型不准确时也能保持稳定的性能。 针对移动机器人的情况，作者提出了输入-输出线性化的方法。这种技术通过选择合适的约束矩阵基，使得系统中的不确定性或扰动能够满足所谓的“匹配条件”。这些条件确保了在某种程度上，不确定性可以被线性化处理，从而使得原本非线性的输出跟踪问题转化为线性问题，简化了控制器的设计。 在设计滑动控制器时，选择恰当的输出函数是关键。通过这种方法，即使系统模型存在显著偏差，例如质量、转动惯量的变化，控制器仍然能够有效地进行补偿，实现精确的输出跟踪。这种鲁棒性对于实际应用中的移动机器人，如自动驾驶、仓储搬运等，具有重要的意义，因为这些场景往往涉及到复杂的环境变化和设备参数的不完全了解。 文章的结论部分以一个具体的移动机器人案例为例，展示了这种基于非完整动态模型的鲁棒输出跟踪控制策略的有效性和实用性。通过仿真结果验证了该算法在面对模型不确定性时的稳健性能，这为进一步研究和优化移动机器人控制提供了有价值的基础。 本文的核心贡献在于提供了一种处理非完整移动机器人动态模型中不确定性的有效方法，利用滑模控制和输入-输出线性化，实现了鲁棒的输出跟踪，为移动机器人在实际环境中的精确操作提供了理论支持和技术指导。