本文選題：移動(dòng)機(jī)器人 + 軌跡跟蹤　； 參考：《河南科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：移動(dòng)機(jī)器人是一個(gè)典型的非完整系統(tǒng),隨著智能控制的快速發(fā)展,非完整移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制,特別是軌跡跟蹤控制成為了移動(dòng)機(jī)器人研究的重點(diǎn),但是在實(shí)際的工程應(yīng)用中,由于外部干擾和本身參數(shù)未知等不確定因素的存在,導(dǎo)致軌跡跟蹤問題研究至今沒有一個(gè)統(tǒng)一的控制策略,大多研究沒有全面考慮這些問題對(duì)控制效果的影響。本課題針對(duì)這個(gè)問題對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的軌跡跟蹤控制策略展開研究,主要研究工作有:首先,對(duì)移動(dòng)機(jī)器人本體進(jìn)行建模。移動(dòng)機(jī)器人的建模問題包括運(yùn)動(dòng)學(xué)建模和動(dòng)力學(xué)建模兩個(gè)方面,采用坐標(biāo)變換法對(duì)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型進(jìn)行建模,同時(shí)采用拉格朗日法對(duì)動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行建模。其次,根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型進(jìn)行軌跡跟蹤控制研究。當(dāng)系統(tǒng)模型的參數(shù)已知時(shí),結(jié)合Backstepping算法、滑模變結(jié)構(gòu)和模糊邏輯,提出了一種控制器設(shè)計(jì)方法,并進(jìn)行參數(shù)調(diào)試,對(duì)參考軌跡進(jìn)行了跟蹤驗(yàn)證。進(jìn)一步地,考慮到實(shí)際情況中,可能存在的模型參數(shù)未知的情況,利用自適應(yīng)控制策略對(duì)未知參數(shù)進(jìn)行估計(jì),提出了一種軌跡跟蹤控制器的設(shè)計(jì)方法,最后進(jìn)行參數(shù)調(diào)試,對(duì)參考軌跡進(jìn)行了跟蹤驗(yàn)證。最后,根據(jù)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行軌跡跟蹤控制研究�；谶\(yùn)動(dòng)學(xué)模型方程,選擇一個(gè)的系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)學(xué)速度控制律,在充分考慮系統(tǒng)模型存在模型誤差和外界未知擾動(dòng)等不確定性的基礎(chǔ)上,應(yīng)用單層自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成對(duì)動(dòng)力學(xué)力矩控制器的設(shè)計(jì),最后進(jìn)行參數(shù)調(diào)試,對(duì)參考軌跡進(jìn)行了跟蹤驗(yàn)證。
[Abstract]:Mobile robot is a typical nonholonomic system. With the rapid development of intelligent control, the motion control of non-holonomic mobile robot, especially trajectory tracking control, has become the focus of mobile robot research.However, in practical engineering applications, due to the existence of uncertainties such as external interference and unknown parameters, so far there is no unified control strategy for trajectory tracking.Most of the studies do not fully consider the effects of these problems on the control effect.In this paper, the trajectory tracking control strategy of mobile robot is studied. The main research work is as follows: first, modeling the mobile robot ontology.The modeling of mobile robot includes kinematic modeling and dynamic modeling. Coordinate transformation method is used to model the kinematics model and Lagrange method is used to model the dynamic model.Secondly, trajectory tracking control is studied according to the kinematics model of the system.When the parameters of the system model are known, a controller design method is proposed based on Backstepping algorithm, sliding mode variable structure and fuzzy logic. The parameters are debugged and the reference trajectory is tracked and verified.Furthermore, considering the fact that the model parameters may be unknown, an adaptive control strategy is used to estimate the unknown parameters, and a design method of trajectory tracking controller is proposed. Finally, the parameters are debugged.The reference trajectory is tracked and verified.Finally, trajectory tracking control is studied according to the system dynamics model.Based on the kinematics model equation, the kinematics velocity control law of a system is selected, and the uncertainty of the system model such as model error and unknown disturbance is fully considered.A single-layer adaptive neural network is used to design the dynamic torque controller. Finally, the parameters are debugged and the reference trajectory is tracked and verified.
【學(xué)位授予單位】：河南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP242

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1734915