[发明专利]基于势垒函数的移动机器人自适应控制方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于势垒函数的移动机器人自适应控制方法及系统，其包括如下步骤：根据控制输入信号，建立四轮动力学模型并转化为移动机器人状态空间方程；基于状态空间方程设计滑模面和滑模控制律；基于状态空间方程设计超螺旋无颤振趋近律；基于滑模面构建势垒函数；对控制输入信号进行非对称限幅。本发明一方面通过构建超螺旋无颤振趋近律，将传统非连续控制律变成连续无颤振控制律，因而保证轨迹跟踪控制的平滑性；另一方面利用势垒函数，保证系统控制增益随着轨迹跟踪控制误差的绝对值变化，从而确保轨迹跟踪控制误差在有限时间内趋近于零值附近，从而提高系统闭环响应的鲁棒性和稳定性。

技术领域

本发明涉及移动机器人运动控制技术领域，尤其是涉及一种基于势垒函数的移动机器人自适应控制方法及系统。

背景技术

移动机器人的轨迹跟踪控制器设计一直是机器人领域的热门研究内容。为了实现对移动机器人的高精度轨迹跟踪，常规方法通过建立运动学或动力学模型，进而设计运动学或动力学控制器，以保证最优控制输入，保证误差信号的收敛性，实现对期望参考指令的跟随。常规基于运动学模型的控制方法控制框架较为简单，适用于一般移动机器人场合，而对于复杂的运行环境，此种方法由于没有考虑动力学特征(如驱动力、摩擦力等)，因而在进行控制输入的优化时，难以兼顾车轮与地面的交互作用，导致控制性能有限，难以满足高性能运动控制需求。另一方面，基于动力学模型的动力学控制方法能够构建跟随误差的优化性能指标，最终实现对车轮驱动力矩的分配，从而保证控制性能最优，然而控制性能受限于建模精度。

在实际的控制过程中，动力学建模精度将会受到模型参数的摄动、未建模动态和外部扰动的影响。传统滑模控制方法可实现跟随误差的有限时间收敛，从而提高移动机器人闭环系统的鲁棒性，保证系统的稳定性。但目前，如果将滑模控制运用于移动机器人的动力学控制中，还存在以下亟待改进的方面：1)滑模控制本质上是不连续控制方法，为了保证控制状态能够收敛于滑模态，常规滑模算法中所使用的符号函数将会导致大幅度的颤振，影响系统的动力学跟踪性能；2)为了解决扰动抑制的问题，常规滑模控制方法需要通过扰动上限或对扰动进行求导来进行控制增益的调节，从而提高闭环系统的鲁棒性。但在复杂运行环境中，考虑到扰动的多样性，难以确定扰动及其导数的上限值，因而控制性能有限。

发明内容

基于此，有必要针对现有技术的不足，提供一种基于势垒函数的移动机器人自适应控制方法及系统，保证轨迹跟踪控制的平滑性及闭环响应的鲁棒性和稳定性。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

本发明提供了一种基于势垒函数的移动机器人自适应控制方法，其包括如下步骤：

步骤S110、根据控制输入信号，建立四轮动力学模型并转化为移动机器人状态空间方程；

步骤S120、基于状态空间方程设计滑模面和滑模控制律；

步骤S130、基于状态空间方程设计超螺旋无颤振趋近律；

步骤S140、基于滑模面构建势垒函数；

步骤S150、对控制输入信号进行非对称限幅。

第二方面，本发明提供了一种基于势垒函数的移动机器人自适应控制系统，其包括：

动力学建模模块，用于根据控制输入信号，建立四轮动力学模型并转化为移动机器人状态空间方程；

滑模控制模块，用于基于状态空间方程设计滑模面和滑模控制律；

无颤振控制模块，用于基于状态空间方程设计超螺旋无颤振趋近律；

势垒函数设计模块，用于基于滑模面构建势垒函数；

非对称限幅模块，用于对控制输入信号进行非对称限幅。