强化轮式移动机器人轨迹跟踪的迭代学习与Kalmann滤波方法

本文主要探讨了一种改进的移动机器人轨迹跟踪迭代学习方法，针对轮式移动机器人在复杂环境中的轨迹跟踪优化问题。研究者张扬名、刘国荣和兰永红针对传统的轨迹跟踪控制技术的局限性，提出了一种结合了迭代学习控制和卡尔曼滤波算法的新策略。这种方法的特点是具有较强的适应性，能够快速收敛并实现较小的跟踪误差。 迭代学习控制部分，他们通过引入状态补偿项，设计了一种新颖的迭代学习增益矩阵，这使得控制器的响应更加灵活，能够更好地适应不断变化的环境条件。这种改进提高了迭代学习律的性能，使得机器人能更快速、精确地跟踪预设的圆轨迹，特别是在面对外部干扰和噪声时，增强了系统的鲁棒性。 卡尔曼滤波器在此发挥了关键作用，它作为一种离散的滤波算法，有效抑制了干扰和噪声对轨迹跟踪的影响。通过这种方式，算法在实际工程应用中的表现更为出色，提高了系统的稳定性和可靠性。计算机实验和仿真结果验证了该方法在轨迹跟踪方面的优异性能，具有很高的实用价值。 关键词包括轮式移动机器人、轨迹跟踪、迭代学习控制、卡尔曼滤波以及工程应用，这些关键词揭示了研究的核心技术和关注点。本文的研究不仅有助于提升移动机器人的控制精度，也为相关领域的工程实践提供了新的理论支持和技术路线。这项工作对于推动移动机器人技术的发展，特别是在工业自动化和自主导航系统中的应用具有重要意义。