针对四轮全向机器人数学模型中未知因数的干扰,提出了一种基于神经滑模的比例微分(Proportional plus Derivative,PD)自适应跟踪控制策略。首先,对机器人的动力学模型进行分析;其次,利用反步轨迹跟踪控制器得到虚拟速度,基于虚拟输入与...针对四轮全向机器人数学模型中未知因数的干扰,提出了一种基于神经滑模的比例微分(Proportional plus Derivative,PD)自适应跟踪控制策略。首先,对机器人的动力学模型进行分析;其次,利用反步轨迹跟踪控制器得到虚拟速度,基于虚拟输入与实际输入的误差设计PD控制器;接着,采用神经网络来逼近动力学模型中的不确定性,并利用Lyapunov定理证明了系统的稳定性。仿真和实验结果表明,该控制策略具有有效性。展开更多
文摘针对四轮全向机器人数学模型中未知因数的干扰,提出了一种基于神经滑模的比例微分(Proportional plus Derivative,PD)自适应跟踪控制策略。首先,对机器人的动力学模型进行分析;其次,利用反步轨迹跟踪控制器得到虚拟速度,基于虚拟输入与实际输入的误差设计PD控制器;接着,采用神经网络来逼近动力学模型中的不确定性,并利用Lyapunov定理证明了系统的稳定性。仿真和实验结果表明,该控制策略具有有效性。
