两轮差动驱动移动机器人路径跟踪控制的智能算法研究

本篇论文深入探讨了人工智能与机器学习在移动机器人路径跟踪控制中的应用，特别关注两轮差动驱动移动机器人这一特定类型的控制系统。作者首先回顾了国内外移动机器人领域的研究现状，强调了路径跟踪控制问题在军事侦察、危险环境作业和工业自动化生产中的核心地位，以及各国对此研究的广泛关注和取得的重要成果。 论文的核心贡献包括： 1. 系统结构与模型建立：详细介绍了移动机器人系统的架构和路径跟踪的工作流程，构建了两轮差动驱动移动机器人的运动学模型和动力学模型，这为后续的控制算法设计和运动仿真提供了理论基础。 2. 临时路径生成：考虑到机械性能和实时性需求，作者提出了一种安全可靠的临时路径生成策略，旨在减少初始误差，简化控制问题，并提升效率。 3. 改进的视线导航：通过对传统视线导航方法的优化，作者调整了参考信号输出，降低了控制律设计的复杂性，提高了路径跟踪的精度。 4. 变速度滑模控制器设计：基于改进的视线导航原理和模糊规则，设计了一种新颖的控制器，通过控制移动机器人的线速度和角速度，实现了对复杂路径的精准跟踪。 5. 模型与仿真验证：论文利用Matlab/Simulink进行了建模与仿真试验，证实了所提控制方法的有效性和实用性。随后，作者将仿真获得的控制参数应用于实际的Visual Studio.NET编程环境中，通过移动机器人实验进一步验证了方法的可行性。 关键词提炼了研究的主要焦点，如移动机器人、运动学模型、动力学模型、路径跟踪控制、临时路径生成、视线导航、模糊规则、滑模控制以及建模与仿真技术。这篇论文结合实际项目，展示了人工智能和机器学习如何提升移动机器人在复杂环境下的路径跟踪能力，具有很高的科研价值和应用潜力。