基于粒子滤波的欠驱动移动机器人多目标点跟踪控制

针对欠驱动移动机器人的多目标点跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波的高精度跟踪控制方法;具体地,在考虑移动机器人采样噪声的情况下,首先利用粒子滤波对移动机器人的位置信息进行处理,得到精准可靠的移动机器人状态信息;在此基础上,根据欠驱动移动机器人的运动学模型以及目标点的分布状况,设计基于反馈控制的多目标点跟踪控制方法;相对于传统的欠驱动移动机器人目标点跟踪控制算法,改进了该控制方法中增益参数的约束条件,有效避免了移动机器人在接近目标点时产生的奇异现象,有效提高了移动机器人对目标点的跟踪精度;此外,分析了该目标点跟踪控制系统的稳定性,并通过数值仿真验证了所提方法的可行性与有效性。

马尔科夫链通信拓扑下的车辆队列最优能耗控制

针对马尔科夫链通信拓扑下的车辆队列控制问题,综合考虑车辆队列的非线性动力学模型和行驶能耗优化目标,提出一种基于分布式状态观测器的车辆队列能耗优化控制方法.由于在马尔科夫链通信拓扑下,部分车辆获取的邻居车辆信息具有动态切换特性,严重影响了车辆队列控制算法的有效性和稳定性.鉴于此,首先,设计一种用于估计领航车辆状态信息的状态观测器,有效避免通讯拓扑切换对队列控制系统造成的干扰;然后,结合车辆的非线性动力学模型与队列优化目标,构建一种基于指数折扣函数的车辆队列能耗优化框架,将车辆队列的能耗优化问题转化为Riccati方程的求解问题,进而得到车辆队列的最优能耗控制输入,在此基础上,通过构造动态通信拓扑下的李雅普诺夫函数,分析车辆队列控制系统的稳定性条件,即只要每个可能的通信拓扑均需包含一个以领航车辆为根的有向生成树,就可使得该车辆队列控制系统满足稳定性和队列稳定性;最后,通过数值仿真验证所提出控制算法的可行性和有效性.