一种3自由度移动机器人的动力学模型

3自由度移动机器人可以以一定姿态沿任意的方向运动 ,实现平面上的自由运动 ,成为全方位移动机器人(Omni directionalMobileRobot) ,它能够对位置和方位进行独立的跟踪控制 ,具有很高的灵活性和机动性。本文针对具有两个可操舵驱动轮的 3自由度移动机器人利用Kane方法建立了在理想状态 (下不产生打滑及横滑现象 )的非线性动力学模型 ,为设计路径跟踪及避障控制器提供了有力的依据。

一种3自由度移动机器人的跟踪新策略

在证明了3自由度移动机器人系统具有可逆性的前提下,利用神经网络a-阶积分逆系统线性化解耦能力,将严重非线性及耦合的3自由度移动机器人系统解耦成3个SISO(single input-single output)的子系统,采用线性控制理论设计了路径跟踪控制器,实现了位置和方位的独立跟踪,同时提高了控制算法的实时性。最后通过路径跟踪仿真实例验证了算法的可行性和有效性。

基于神经网络的3自由度移动机器人跟踪方法研究

针对具有2个可操舵驱动轮的3自由度移动机器人的轨迹跟踪问题,利用神经网络的任意非线性逼近能力辨识出3自由度移动机器人的逆运动学模型,使系统的3个独立输入控制线性化,将一般非线性系统转化为仿射非线性系统.根据反馈控制理论,设计了跟踪控制器,使系统具有良好的全局稳定性,实现了移动机器人的位置和方位的独立跟踪.最后,通过仿真验证了算法的可行性和有效性.

3自由度移动机器人的模糊跟踪控制器设计

在平面目标跟踪过程中,将移动机器人跟踪的目标期望位姿分解为4种位置和方位组合,在分析总结了具有2个可操舵驱动轮的3自由度移动机器人运动特性的基础上,根据自动驾驶控制的专家经验知识,针对4种位姿的要求设计了4个子模糊跟踪控制器,这样大大简化了模糊逻辑推理过程,并减少了计算时间,实现了位置和方位的独立跟踪控制,同时满足了跟踪目标的位姿要求.最后,利用仿真实验验证了算法的可行性和有效性.

3自由度移动机器人的模糊逻辑控制方法研究

3自由度移动机器人可以实现平面上的自由运动 ,具有很高的灵活性和机动性。针对具有两个可操舵驱动轮的 3自由度移动机器人的轨迹跟踪问题 ,利用模糊控制技术设计了路径跟踪控制器 ,实现了移动机器人的位置和方位的独立跟踪 ,同时提高了跟踪控制的实时性。最后通过仿真验证了算法的可行性和有效性。

信息融合在移动机器人轨迹模糊跟踪中的应用

在机器人轨迹跟踪过程中,机器人自动跟踪的精度直接影响跟踪效果;以3自由度移动机器人为研究对象研究了机器人轨迹模糊跟踪系统,且在该系统中,采用多个传感器同时对移动机器人进行跟踪检测,并利用融合算法对其进行融合,将融合后的结果作为模糊控制器的输入;计算机仿真结果表明,在3自由度移动机器人轨迹跟踪中,采用多传感器信息融合是合理的、可行的;且可以减少跟踪过程中由传感器引起的误差对跟踪精度的影响,提高控制精度。