针对非完整移动机器人编队控制问题,基于领航者-跟随者l-ψ控制结构,提出了一种运动学控制器与自适应神经滑模控制器相结合的新型控制策略。采用径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)对跟随者及领航者动力学非...针对非完整移动机器人编队控制问题,基于领航者-跟随者l-ψ控制结构,提出了一种运动学控制器与自适应神经滑模控制器相结合的新型控制策略。采用径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)对跟随者及领航者动力学非线性不确定部分进行在线估计,并通过自适应鲁棒控制器对神经网络建模误差进行补偿。实验结果表明所提方法不但解决了移动机器人编队控制的参数与非参数不确定性问题,还确保了机器人编队在期望队形下对指定轨迹的跟踪;基于Lyapunov方法的设计过程,保证了控制系统的稳定。展开更多
文摘针对非完整移动机器人编队控制问题,基于领航者-跟随者l-ψ控制结构,提出了一种运动学控制器与自适应神经滑模控制器相结合的新型控制策略。采用径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)对跟随者及领航者动力学非线性不确定部分进行在线估计,并通过自适应鲁棒控制器对神经网络建模误差进行补偿。实验结果表明所提方法不但解决了移动机器人编队控制的参数与非参数不确定性问题,还确保了机器人编队在期望队形下对指定轨迹的跟踪;基于Lyapunov方法的设计过程,保证了控制系统的稳定。
