基于LADRC的四轮全向Mecanum轮机器人运动控制研究

近年来,移动机器人在巡检作业、智能电器、无人驾驶等领域的作用日益显现。全向移动机器人由于结构的特殊性和运动控制的复杂性,采用经典控制方法如比例积分微分控制、线性二次型调节控制等很难实现稳定的控制。针对全向移动机器人易受到外界扰动及其建模不精确的问题,进行四轮全向Mecanum轮机器人的运动控制系统设计。使用扩张状态观测器进行机器人总扰动的实时估计,完成LADRC控制器的设计。实验结果表明,相较于传统控制方法,基于LADRC的控制器能够更好地抑制外部干扰,减小运动误差,并提高机器人的运动精度和鲁棒性。

四轮全向移动机器人转弯半径的研究

本文研究四轮全向移动机器人的转弯半径,通过对四轮移动机器人动力学建模和运动学分析,得出四轮全向移动机器人转弯半径的动力学方程,并根据四轮全向移动机器人的运动特性对未知量求解,从而得到四轮全向移动机器人转弯半径的动态方程,为进一步研究四轮全向移动机器人的机动性提供了理论基础。

基于模糊PID的全方位移动机器人运动控制

通过对足球机器人运动学模型的分析,考虑到系统的时变、非线性和干扰大等特点,以全向移动机器人为研究平台,提出一种将模糊控制与传统的PID控制相结合的方法,应用到足球机器人的运动控制系统中。针对足球机器人运动控制中的重点问题,着重提出了基于模糊控制的动态调整PID控制器的3个参数kp、ki、kd的设计方法。实验表明,该控制器能较好地改善控制系统对轮速的控制效果。

全方位移动机器人模糊PID运动控制研究

通过对足球机器人运动学模型的分析,考虑到系统的时变、非线性、干扰大等特点,以全向移动机器人为研究平台,提出一种将模糊控制与传统PID控制相结合的方法,应用到足球机器人的运动控制系统中。针对足球机器人运动控制中的重点问题,着重提出了基于模糊控制的PID控制器中三个参数的动态调整方法。实验表明,该控制器能够很好地改善控制系统对轮速的控制效果。

基于S3C44BOX和SM5004的足球机器人运动控制系统

Robocup中型组的足球机器人控制系统设计。描述了以S3C44BOX为主控芯片,SM5004为驱动芯片的底层运动控制模块的硬件结构,通过分析四轮全向机器人的运动学模型,使用模糊自适应PID控制算法完成对机器人的闭环控制。实践证明,以这种控制器作为ROBOCUP中型组机器人的底层运动控制系统,其速度、位置及控制精度等指标均达到了设计要求。

基于ARM9的嵌入式足球机器人运动控制系统

提出以S3C2410为主控芯片,对MCX314As进行控制的嵌入式足球机器人运动控制方案,分别设计系统的硬件和软件部分。通过对四轮全向机器人的运动学分析,得到机器人运动控制方案。实验证明,以本控制器作为ROBOCUP中型组机器人的底层运动控制系统,速度和位置控制精度等指标均达到了设计要求。

基于动力学与运动学的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制

建立了四轮全向移动机器人的运动学模型和动力学模型,并分析了四轮全向移动机器人执行器的机械特性。在此基础上,利用反馈控制设计了四轮全向移动机器人的运动学控制器,利用逆动力学补偿控制设计了四轮全向移动机器人的动力学控制器,实现了基于动力学与运动学的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制系统设计。最后,利用Matlab/Simulink完成了基于动力学与运动学的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制仿真实验,实验结果验证了该轨迹跟踪控制方法的有效性。

基于自适应滑模控制的四轮全向移动机器人轨迹跟踪方法研究

针对四轮全向移动机器人动力学模型参数的不确定性以及外部扰动的影响,为提高其轨迹跟踪控制性能,提出了一种基于自适应滑模的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制方法。首先,基于驱动电机参数建立了机器人的动力学模型,在此基础上设计了一种自适应滑模轨迹跟踪控制器;其次,通过低通滤波器滤除轨迹跟踪控制器输出端的高频信号,同时为实现机器人动力学参数的在线估计,提出了一种参数自适应控制算法并利用RBF神经网络实时调整轨迹跟踪控制器的切换增益,以减小系统的抖振;最后,为验证所述方法的有效性,采用MATLAB进行了仿真实验。仿真结果表明,基于自适应滑模控制的四轮全向移动机器人轨迹跟踪方法可以较好地降低参数变化、外部扰动对系统的影响,能够减小系统的抖振,具有较好的抗干扰能力。