基于RBF神经网络的轮式移动机器人全局跟踪控制

"全球跟踪控制基于径向基函数神经网络的轮式移动机器人" 本文研究的是使用径向基函数（RBF）神经网络对一类轮式移动机器人的全局跟踪控制问题。文章提出了一种新的自适应位置跟踪控制方案，利用RBF神经网络来建模不确定性。与现有的控制策略相比，该方法的主要优点在于能够确保闭环系统的全局稳定性，并且可以根据参考信号提前确定神经网络的近似域。 在介绍部分，作者指出神经网络（包括RBF神经网络）因其强大的非线性建模能力和自学习特性，在机器人控制领域得到了广泛应用。轮式移动机器人由于其灵活性和多功能性，在自动化、搜索与救援、环境监测等多个领域有着广泛的应用需求。然而，由于实际环境中的不确定性，如地面条件的变化、传感器误差和模型简化等，使得机器人的精确跟踪控制成为一个挑战。 文章的核心是设计一种反馈补偿策略，其中参考位置和机器人的实际位置都作为神经网络的输入。这种设计允许控制器动态地适应环境变化，同时利用RBF神经网络的快速学习能力来补偿未知的系统不确定性。通过这种方式，可以实现对机器人位置的精确跟踪。 为了确保系统的全局稳定性，作者采用了自适应控制理论，调整神经网络的权值以在线估计和消除不确定性。这种自适应策略保证了无论初始条件如何，系统都能收敛到期望的轨迹。 此外，文中还讨论了如何根据参考信号预先确定RBF神经网络的近似域。这是一项重要的改进，因为它允许控制算法在设计阶段就考虑到可能的跟踪范围，从而提高控制性能和鲁棒性。 仿真例子验证了所提控制方案的有效性，展示了在各种场景下，机器人能够准确跟踪预定路径，证明了该方法在实际应用中的潜力。 关键词：轮式移动机器人，全局跟踪，自适应神经网络控制，近似域确定。 这篇研究论文提供了基于RBF神经网络的轮式移动机器人全局跟踪控制新方法，解决了传统控制策略在处理不确定性时的局限性，为未来机器人控制系统的优化和设计提供了新的思路。