一种移动机器人轮子打滑的实验校核方法

提出一种机器人不受磁场干扰情况下,利用编码器和电磁罗盘校核轮子打滑的方法.该方法定义机器人轮子打滑的模型,利用该模型能够判断轮子是否发生滑动.当机器人轮子打滑时,提出一种算法来判断哪个驱动轮打滑并校核轮对应的方向误差和位置误差.试验结果表明了本文算法的有效性.

轮子打滑状态下全向移动机器人轨迹跟踪控制

针对全向移动机器人轨迹跟踪控制中存在未知轮子打滑干扰问题,设计自抗扰反步控制器.首先,建立存在轮子打滑扰动的全向移动机器人的运动学模型;然后,融合自抗扰控制技术与反步控制技术,设计基于全向移动机器人运动学模型的轨迹跟踪控制器,该控制器分别从纵向控制、横向控制及姿态控制上对打滑干扰进行实时估计与补偿;最后,利用Lyapunov定理分析闭环系统的稳定性并通过仿真实验验证了所提出控制算法的有效性和鲁棒性.

移动机器人RBF神经网络自适应PD跟踪控制

针对轮子打滑条件下的轮式移动机器人,提出了一种基于径向基函数(Radical BasisFunction,RBF)神经网络自适应的比例微分(ProportionalDifferential,PD)跟踪控制策略。首先,建立了轮式移动机器人在打滑条件下的动力学模型。其次,利用反步法设计运动学控制器,基于动力学模型设计PD控制器,采用带有参数自适应的RBF神经网络对打滑下的动力学模型中的参数和非参数不确定性进行了前馈补偿,并利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统稳定性。最后,对本文提出的控制方法进行了仿真对比实验。实验结果表明,该控制方法能够较好补偿机器人轮子打滑下的不确定性影响,提高了轮式移动机器人轨迹跟踪的鲁棒性。

基于单传感器的移动机器人在自定位导航中的误差矫正算法

在只有一种光传感器的条件下,对移动机器人在转弯时的运动进行分析。通过获得的车轮转速数据,使用航位推测法(Dead Reckoning)对机器人行驶过程中的速度和方向进行计算。在有轮子打滑现象发生时,应用Lagrange插值法和二次曲线拟合算法对计算结果进行误差矫正工作,在与未矫正的线路图的对比中获得良好效果。