移动机器人视觉伺服：quasi-min-max预测控制策略

"本文主要探讨了移动机器人视觉伺服系统的一种新型控制策略——准最小最大（quasi-min-max）预测控制，旨在提高系统的镇定效果和计算效率。该策略应用于受限的移动机器人视觉伺服系统，通过建立线性参数时变（LPV）预测模型，来改善传统预测控制器的性能。" 移动机器人视觉伺服系统是一种先进的控制技术，它利用摄像头捕获的图像信息作为反馈，以调整机器人的运动，实现对目标的精确跟踪和定位。在实际应用中，这种系统常常受到各种不确定性因素的影响，如环境光照变化、摄像机参数的未标定以及机器人的动态特性变化等。因此，设计有效的控制策略以确保系统的稳定性和鲁棒性至关重要。 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种前瞻性的控制方法，它基于对未来状态的预测来制定当前的控制决策。然而，传统的视觉伺服MPC通常涉及到复杂的非凸优化问题，这可能导致较高的计算负担，不利于实时控制。为了解决这个问题，文章提出了基于准最小最大（quasi-min-max）策略的模型预测控制方法。 准最小最大策略旨在最小化最大可能的性能指标，以应对系统中的不确定性。在移动机器人视觉伺服系统中，这种策略被用来设计控制器，该控制器只需解决由线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequalities, LMI）表示的凸优化问题。这种方法简化了计算过程，同时保证了闭环系统的渐近稳定性，即系统能够随着时间推移逐渐收敛到一个稳定的平衡状态。 通过仿真结果，文章证明了所提出的quasi-min-max预测控制策略不仅能够有效镇定移动机器人视觉伺服系统，而且在计算效率上优于传统的预测控制器。这意味着在实际应用中，这种控制策略可以更快地响应环境变化，提高系统的实时性能。 此外，文章还列举了几篇相关研究，涉及全向移动机器人轨迹跟踪控制、非完整移动机器人的自适应动力学跟踪控制、基于UHF-RFID的移动机器人定位方法以及基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制等，这些研究进一步扩展了视觉伺服和移动机器人控制领域的知识。 移动机器人视觉伺服镇定quasi-min-max预测控制策略提供了一种优化的控制方案，它结合了模型预测控制的前瞻性和准最小最大策略的鲁棒性，为解决视觉伺服系统中的不确定性问题提供了新的思路。这一方法对于提升移动机器人在复杂环境下的自主导航和精密操作能力具有重要意义。