一种基于神经网络的轮式机器人自适应轨迹跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN113985890A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111342908.7

    申请日:2021-11-12

    IPC分类号: G05D1/02

    摘要: 本发明公开了一种基于神经网络的轮式机器人自适应轨迹跟踪控制方法,包括以下步骤:步骤1、建立在轮式移动机器人重心与其驱动中心不重合的状态下,建立轮式移动机器人的运动学模型;步骤2、建立轨迹跟踪误差系统模型;步骤3、通过所建立的轨迹跟踪误差系统模型,设计运动学控制器打滑参数的自适应估计律;步骤4,通过神经网络方法,实现对运动学控制器在线整定,其结合机器人重心与其驱动中心不重合以及车轮存在打滑状态的情况下,通过神经网络的参数整定方法,实现了对参考轨迹的精准的快速跟踪。

    一种基于神经网络的轮式机器人自适应轨迹跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN113985890B

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202111342908.7

    申请日:2021-11-12

    IPC分类号: G05D1/43 G05D1/644 G05D109/10

    摘要: 本发明公开了一种基于神经网络的轮式机器人自适应轨迹跟踪控制方法,包括以下步骤:步骤1、建立在轮式移动机器人重心与其驱动中心不重合的状态下,建立轮式移动机器人的运动学模型;步骤2、建立轨迹跟踪误差系统模型;步骤3、通过所建立的轨迹跟踪误差系统模型,设计运动学控制器打滑参数的自适应估计律;步骤4,通过神经网络方法,实现对运动学控制器在线整定,其结合机器人重心与其驱动中心不重合以及车轮存在打滑状态的情况下,通过神经网络的参数整定方法,实现了对参考轨迹的精准的快速跟踪。