一種基于線性自抗擾的網(wǎng)絡化移動機器人軌跡跟蹤控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設及移動機器人控制領(lǐng)域，尤其是一種基于線性自抗擾的網(wǎng)絡化移動機器 人軌跡跟蹤控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 機器人領(lǐng)域的變化趨勢由在生產(chǎn)線固定的機械手向能做更復雜任務的自主移動 機器人過渡，比如救援、軍事行動W及日常生活服務等。近幾年，移動機器人被廣泛應用于 不同的工業(yè)過程，其控制方法設計被視為一個難點，因為移動機器人是一類典型非完整系 統(tǒng)。移動機器人控制問題重點之一就是軌跡跟蹤控制，然而，描述軌跡跟蹤的跟蹤誤差系統(tǒng) 是一個禪合非線性系統(tǒng)，不滿足化ockett的必要條件從而復雜化了該控制問題。此外，在移 動機器人軌跡跟蹤領(lǐng)航追隨系統(tǒng)中，用通訊網(wǎng)絡連接傳感器、控制器和執(zhí)行器，完成位置和 速度信息傳送，而將通信網(wǎng)絡引入控制回路也帶來一些新的問題。由于信息傳遞的分時復 用原則，并限于網(wǎng)絡的帶寬和承載能力，必然會造成信息的沖撞、重傳等現(xiàn)象，從而導致了 信息在控制回路的傳輸過程中產(chǎn)生網(wǎng)絡誘導時延。運種網(wǎng)絡誘導時延使得系統(tǒng)控制輸入不 能及時更新，從而導致系統(tǒng)性能下降甚至失穩(wěn)。
[0003] 移動機器人軌跡跟蹤控制問題已有許多研究結(jié)果。為了延伸軌跡跟蹤控制問題到 笛卡爾空間，Samson和Ait-Abderrahim在1991年就提出全局跟蹤控制律。隨后一系列方法 引入進來，滑模變結(jié)構(gòu)方法有快速的響應、良好的瞬態(tài)W及對較大的參數(shù)變動及外部擾動 的魯棒性，從而被很多學者采納作為軌跡跟蹤控制策略，但不可避免的出現(xiàn)抖振現(xiàn)象，直接 影響到控制效果。反演法是較早的基于運動學考慮的軌跡跟蹤控制決策，被廣泛應用于跟 蹤問題，但其控制結(jié)構(gòu)和設計過程十分復雜，此外，要求移動機器人運動時盡可能提供較大 的加速度，運在實際情況中是較難實現(xiàn)的。自適應控制可W適時地調(diào)節(jié)控制系統(tǒng)參數(shù)來更 新控制律，有利于適應結(jié)構(gòu)的不確定性但具有復雜的參數(shù)選擇、魯棒性較差等缺點。模糊控 制方法具有一定的魯棒性，但是模糊控制規(guī)則會受到人的主觀因素的影響而不能完全歸 總，且因缺乏"自我學習"的能力很難消除穩(wěn)態(tài)誤差。神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法固有的并行性和學 習能力，使其在機器人運動控制系統(tǒng)中十分受歡迎，但學習速度慢、算法不完備仍是其主要 缺點，此外還有預測控制、粒子群算法、遺傳算法、Hoc算法W及其他智能控制（包括混合控 制)方法。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004] 為了克服已有移動機器人軌跡跟蹤控制方法的各自不適性、靈活性差、計算量大、 設計過程復雜且均沒有對軌跡跟蹤時存在的網(wǎng)絡誘導延時現(xiàn)象加 W考慮的不足，本發(fā)明提 供一種線性自抗擾的方法來處理移動機器人軌跡跟蹤問題，降低了算法復雜度且對控制系 統(tǒng)中的通信延時予W補償，它具有算法簡單、控制精度高、抗干擾能力強等優(yōu)點。
[0005] 本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：
[0006] -種基于線性自抗擾的網(wǎng)絡化移動機器人軌跡跟蹤控制方法，所述方法包括W下 步驟：
[0007]步驟1)建立移動機器人的運動學模型：
[000引
山
[0009] 其中，x(t)、y(t)表示移動機器人質(zhì)屯、在全局坐標系中的坐標，0(t)表示移動機器 人的航向角，v(t)表示移動機器人移動線速度，w(t)表示移動機器人移動角速度，d表示移 動機器人質(zhì)屯、到驅(qū)動輪軸屯、的距離；
[0010] 步驟2)建立主從移動機器人的追隨誤差模型，根據(jù)主從移動機器人的動態(tài)特性， 對主從移動機器人追隨系統(tǒng)的位置偏差和角度偏差進行分析，記e*(t)為主從移動機器人 之間的航向角偏差，ex(t)和ey(t)為主從移動機器人之間的位置偏差，從移動機器人追隨主 移動機器人的追隨偏差表示為：
[0011]
掛
[001^ 其中，Xm(t)、ym(t)表示主移動機器人質(zhì)屯、在全局坐標系中的坐標，Xs(t)、ys(t)表 示從移動機器人質(zhì)屯、在全局坐標系中的坐標，Φη(υ表示主移動機器人航向角，(l)s(t)表示 從移動機器人航向角；
[0013] 主移動機器人的姿態(tài)信息Zm(t) = [Xm(t)，ym(t)，Φm(t)]在軌跡跟蹤過程中通過 無線發(fā)送至從移動機器人，假定延時為τ，則t時刻從移動機器人接收到的主移動機器人的 姿態(tài)信息為t-τ時刻的姿態(tài)信息，表示為Zm(t-T) = [Xm(t-T)，ym(t-T)，(K(t-T)]，偏差表示 為：
[0014]
(3)
[001引對式(3)兩邊關(guān)于時間t求導，得：
[0016]
(4、
[0017]由式(1)和(4)，得：
[001引
巧
[0019] 其中，Vm(t)和Wm(t)分別表示主移動機器人的移動線速度和角速度，Vs(t)和Ws(t) 分別為從移動機器人的移動線速度和角速度，由式(3)知：
[0020] Φ s(t) = <K(t-T)-e*(t) (6)
[0021] 將式(6)代入式(5)得：
[0022]
@
[0023] 式(7)為主從移動機器人的追隨誤差模型，山和cb分別為主從移動機器人的橫向距 離和縱向距離；當主移動機器人的線速度Vm(t)和角速度Wm(t)給定后，控制從移動機器人的 線速度Vs(t)和角速度Ws(t)使得主從移動機器人之間的橫向距離山和縱向距離Cb為設定的 常值；
[0024] 步驟3)針對步驟2)中的追隨誤差模型(7)，Wvs(t)、Ws(t)為間接控制量，明確動態(tài) 禪合和靜態(tài)禪合部分，從而設計解禪律；
[0025] 步驟4)設計線性擴張狀態(tài)觀測器對含時延的動態(tài)禪合部分進行估計和補償；
[0026] 步驟5)設計控制律控制從機器人的線速度vs(t)和角速度ws(t)，從而當主機的線 速度Vm(t)和角速度Wm(t)給定后使得主從機器人之間的橫向距離山和縱向距離cb為設定的 常值。
[0027] 進一步，所述步驟3)中，所述的動態(tài)禪合部分為：
[0031]由于d是移動機器人質(zhì)屯、到驅(qū)動輪軸中屯、的距離，一定不為零，靜態(tài)禪合矩陣B是 可逆的，所W如式(7)所示的主從移動機器人的追隨誤差模型，當動態(tài)禪合部分被觀測器觀 測補償后，剩余的靜態(tài)禪合部分乘W靜態(tài)禪合矩陣的逆擴1就可W得到式(7)所示追隨誤差 系統(tǒng)的輸入，即從移動機器人的線速度Vs(t)和角速度Ws(t)，從而做到解禪控制，其他類似 解禪方法的處理為了避開解禪矩陣的復雜性而取特值，使得解禪矩陣為時不變矩陣然后利 用自抗擾方法允許誤差存在原理進行解禪，但自抗擾方法允許的誤差是有限度的，本方法 采用的是時變解禪矩陣，避免了誤差存在；
[0032]再進一步，所述步驟4)中，對含時延的動態(tài)禪合部分進行估計和補償，所述的線性 擴張狀態(tài)觀測器，在橫向間距跟蹤控制中，線性擴張狀態(tài)觀測器方程為：
[00削
（㈱
[0034] di為實際橫向距離值，之t為實際橫向距離的估計值，為含延時的動態(tài)禪合部分 的估計值，bo為補償因子，βι和阮為觀測器參數(shù)，山為式(7)所示追隨誤差系統(tǒng)的輸入;在縱 向間距跟蹤控制中，線性擴張狀態(tài)觀測器方程為：
[0035]
(11)
[0036] cb為實際縱向距離值，4為實際縱向距離的估計值，/，為含延時的動態(tài)禪合部分 的估計值，bl為補償因子，β3和抗為觀測器參數(shù)，U2為式(7)所示追隨誤差系統(tǒng)的輸入。關(guān)于 (10)式的線性擴張狀態(tài)觀測器，可W求得其特征方程為：S2+&S+阮把上式改寫成為理想特 征方程(S+W1)2,于是有，曲&]τ=[2ωι W12]T，W1稱為觀測器帶寬。其中的W1根據(jù)系統(tǒng)帶寬