基于自抗扰控制的全方位移动机器人轨迹跟踪研究

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1、资助项目：国家自然科学基金（61603270）基于自抗扰控制的全方位移动机器人轨迹跟踪研究TrajectoryTrackingofOmnidirectionalMobileRobotbasedonActiveDisturbanceRejectionControl学科专业：控制科学与工程作者姓名：赵珈靓指导教师：马书根教授天津大学电气自动化与信息工程学院二零一七年十一月中文摘要近年来，移动机器人在资源勘察、空间探测、灾后搜索等领域的作用日益凸显。与常见的轮式移动机器人相比，全方位移动机器人能够实现平面内全向运动而不需要改变当前姿态，因其高机动性、强适应性的特点，全方位移动机器人引起了

2、越来越多国内外学者的研究兴趣。在实际应用过程中，全方位移动机器人容易受到各种因素的影响，比如外力扰动，地面摩擦力变化等。实现全方位移动机器人良好的轨迹跟踪控制成为研究的难点之一。本文以全方位移动机器人为研究对象，针对移动机器人在轨迹跟踪过程中易受到外界干扰等问题，采用自抗扰控制、无源性理论以及滑模控制理论等控制方法，主要研究内容如下：(1)基于无源性的全方位移动机器人自抗扰控制（Passivity-basedActiveDisturbanceRejectionController,PADRC）将无源性理论与自抗扰控制理论相结合，提出全方位移动机器人的轨迹跟踪控制方法。该方法通过线性

3、扩张状态观测器对系统总扰动进行估计，并根据无源性理论设计控制器，在控制器中加入扰动补偿项，实现轨迹跟踪控制。对系统进行了稳定性分析，证明了观测误差的有界输入有界输出稳定和控制误差指数稳定。通过仿真与实验进行检验，分别验证机器人在矩形、圆形和双纽线轨迹下的跟踪性能，结果验证了所设计的方法对给定轨迹具有较好的跟踪能力，对扰动具有较强的抑制能力。(2)基于滑模面的全方位移动机器人自抗扰控制(SlidingsurfacebasedActiveDisturbanceRejectionController,SADRC)为进一步提升观测器的估计精度，提升移动机器人的控制性能，在观测器中引入滑模面

4、，并采用指数趋近律的方式，控制器仍然为无源性控制器。通过李雅普诺夫理论得到改进后观测器估计误差在一定条件下的渐进稳定性。最后通过仿真与实验验证了所设计方法的控制性能。论文最后进行了总结，阐述了本文的主要内容及主要研究成果，并对研究过程中需要改进和提高之处进行了展望。关键词：全方位移动机器人；轨迹跟踪；自抗扰控制；无源性；滑模控制；IABSTRACTRecently,thetechnologyofmobilerobothasbeendevelopedrapidly.Mobilerobotsinresourceexploration,spaceexploration,disasters

5、earchandotherfieldshavebecomemoreandmorewidelyused.Comparedwiththetraditionalwheeledmobilerobot,theomni-directionalmobilerobotcanmoveinanydirectionwithoutchangingthepostureoftherobot.Becauseofitshighflexibilityandmobility,OMRhasattractedmoreandmoreattentionofscholarsbothathomeandabroad.Inpract

6、icalapplications,theOMRissusceptibletovariousfactors,suchasexternalforcedisturbance,groundfrictionchangeandsoon.HowtorealizethegoodtrajectorytrackingcontrolofOMRbecomesadifficultcontrolproblem.Inthisthesis,OMRistakenastheresearchobject.TheproblemsofOMRintheprocessoftrajectorytrackinginantidist

7、urbancearestudied.Theactivedisturbancerejectioncontrol,passivecontrolandslidingmodecontroltheoryareadopted.Themainresearchcontentsareasfollows:(1)PassivitybasedactivedisturbancerejectioncontrolforomnidirectionalmobilerobotsCombiningpass