针对移动机器人在复杂环境下的路径规划与轨迹跟踪控制,提出了一种最优轨迹跟踪控制方法。首先,通过理论分析给出了移动机器人的运动学模型和对避障问题的描述,推导出了位置与姿态方程以及目标函数表达式;其次,介绍了萤火虫算法的寻优机制,并采用广义方向学习策略来改进原算法的性能;同时,引入NUBRS曲线来光滑处理局部路径,缩短总路径长度;进而,将移动机器人系统分成位置与姿态两个控制环,分别设计PD控制律来实现其稳定的轨迹跟踪控制;最后,通过仿真与实验验证了所提方法的有效性,结果表明(1)改进后的萤火虫算法能够为移动机器人规划出一条避障且可行走的轨迹;(2)基于PD控制策略,移动机器人能够有效地实现轨迹跟踪。

索驱动小车式无平台馈源支撑方案有望降低大型射电望远镜的造价.为验证其可行性,该文研究了馈源的轨迹跟踪控制问题,设计了利用馈源小车位置与索张力测量信息的双环路反馈控制器.位置反馈采用带误差预测的比例-积分(PI)控制律,力反馈采用设置阈值的比例(P)控制律.建立了1/30馈源动力学相似模型,并进行了控制的试验验证.试验结果表明馈源在反馈控制下能够实现望远镜的跟踪观测运动,其位置误差均方根值为99～111 mm,小于控制目标的500 mm要求.试验充分支持了索驱动小车式无平台馈源支撑方案的可行性.

针对四旋翼飞行器轨迹跟踪控制性能易受模型参数不确定性和未知外部干扰影响的问题,提出一种基于自适应反步法的全局鲁棒控制策略。该方法利用单一虚拟变量表达的线性化参数模型描述系统内部不确定性和外部干扰组成的集总干扰,并通过反步法设计的自适应算法在线估计虚拟变量,从而降低计算量,提高控制器的实时性。基于Lyapunov理论证明了该方法对集总干扰的鲁棒性及系统全部变量的全局一致最终有界性。最后,通过仿真算例验证了该控制策略的有效性和可行性,结果表明:该控制策略能有效克服集总干扰影响,实现四旋翼飞行器的精确轨迹跟踪。

针对串联型机械臂关节空间内的轨迹跟踪控制,提出了一种自适应鲁棒容错控制方法。在机械臂动力学模型中加入了外界干扰、关节摩擦与故障模型,并将其等价成二阶被控系统。在此基础上,结合非奇异快速终端滑模面和反步法控制策略,设计一种新型的反步非奇异快速终端滑模控制器。通过李亚普诺夫准则验证了控制策略的全局渐近稳定性;引入自适应技术估计系统不确定性的上界,提高控制器的鲁棒性。以二自由度机械臂为被控对象,对所设计控制器的有效性进行了验证,结果表明:与传统的非奇异快速终端滑模控制器及反步非奇异快速终端滑模控制器相比,该控制器具有响应速度快、鲁棒性强、抖振小的优点,能有效应对系统故障和实现机械臂的高精度轨迹跟踪控制。

针对带有模型不确定性和未知外界干扰的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,提出一种自适应RBF神经网络控制策略。该方法利用RBF神经网络在线逼近和补偿系统中的未知非线性函数,减少对数学模型的依赖,提高抗干扰能力;结合Lyapunov方法导出在线调节神经网络权值的自适应律,增强鲁棒性;利用Lyapunov理论证明控制器的稳定性。通过仿真和试验验证该方法的有效性和工程应用价值,结果表明:在时变干扰和参数摄动作用下,所提方法相对于自抗扰控制的调节时间缩短1.1~2.1 s,轨迹跟踪的绝对误差平均值减小38.27%,具有更好的鲁棒性和抗干扰能力。

针对工业机器人在关节空间内轨迹跟踪精度差和易受集总干扰影响等问题,提出一种基于非线性扰动观测器的快速连续非奇异终端滑模控制策略。根据拉格朗日方程推导出四轴工业机器人的动力学模型,获得系统的输入输出关系。引入非线性扰动观测器对集总干扰进行估计与补偿,设计快速连续非奇异终端滑模控制器来加快系统状态量的收敛速率,提高关节空间内轨迹跟踪的精度。由李雅普诺夫稳定性理论证明了此控制器的全局稳定性。通过仿真案例与试验研究验证了所设计控制策略的有效性,结果表明:该控制器能有效抑制集总干扰影响,保证工业机器人轨迹跟踪的精度,具有一定的工程参考价值。

针对双连杆柔性机械臂研究了一种高阶滑模轨迹跟踪控制方案。根据拉格朗日方程及能量守恒定律给出了柔性机械臂的动力学方程,并将动力学方程转化为三阶非线性系统模型,方便控制器的设计。在此基础上,利用高阶滑模理论设计了双连杆柔性机械臂轨迹跟踪控制方案,不仅能保证系统在有限时间内稳定,还能削弱传统滑模控制对系统造成的抖振。最后用仿真实验证明了该控制方法的有效性。

针对轮式移动机器人在实际的轨迹跟踪任务中存在传感器测量误差且测量噪声统计信息获取困难的情况，文章首先基于自适应扩展卡尔曼滤波算法(EKF)融合惯性传感器、地磁传感器与编码器的数据。在不需要传感器测量噪声协方差先验知识的情况下获取位姿数据的同时抑制了传感器测量噪声不稳定变化对位姿数据精度的影响；其次在机器人运动学模型的基础上，构造了具有全局稳定的双环轨迹跟踪控制器。仿真与实验表明，数据滤波与全局稳定轨迹跟踪控制器结合的控制器效果良好。

针对机械臂的实时控制问题，基于约束预测控制，提出了一种机械臂实时运动控制方法。介绍了机械臂动力学模型并进行了线性化处理，以降低算法复杂度、保证实时性。设计了轨迹跟踪控制器和约束预测控制器，其中轨迹跟踪控制器采用最优反馈控制律，可确保机械臂按参考轨迹运动；而约束预测控制器则在考虑机械臂物理约束的情况下，为跟踪控制器提供最优参考轨迹。以DSP作为核心控制器，搭建了机械臂控制系统，同时给出了硬件和软件设计方法。以梯形和三次多项式轨迹为例，进行了系统功能测试，测试结果表明了所述控制系统的可行性和有效性。

针对液压挖掘机工作装置的轨迹控制这一热点课题，该文建立了工作装置的运动学方程和系统各元件的数学模型，将比例积分微分控制应用于工作装置的轨迹控制。利用Matlab7．0的Simuljnk工具箱建立了挖掘机的动臂与斗杆的数学模型并进行仿真，给出了轨迹的拟合效果和跟踪误差，结果证明满足实际工作的要求。