时间:2024-07-28
郭一军, 刘胜荣, 赵 磊
(黄山学院 机电工程学院,安徽 黄山245021)
移动机器人由于具有较高的机动性和灵活性,能够根据应用需要自主移动到工作空间完成操作任务,应用领域广泛,因此对其的控制问题引起人们的广泛关注。轨迹跟踪控制是机器人运动控制的重要组成部分,机器人编队、避障、导航功能的执行都需要通过机器人底层的运动控制实现。轮式移动机器人是典型的多输入多输出、非线性、欠驱动的非完整系统,对其的运动控制富有挑战性。杨芳等[1]研究了摄像机未标定参数情况下的非完整移动机器人轨迹跟踪问题;马保离[2]研究了基于状态观测器的移动机器人路径跟踪控制问题;张鑫等[3]探讨以两驱动后轮角速度为控制输入的移动机器人轨迹跟踪问题,设计出具有全局渐稳的自适应滑模轨迹跟踪控制器。
受文献[4-8]对轨迹跟踪问题研究的启发,文中基于李亚普诺夫直接法的轨迹跟踪控制器设计方法,在对系统运动学的分析的基础上建立轨迹跟踪系统误差模型,并考虑系统运动学约束;然后选择合适的误差状态变量构造候选李亚普诺夫能量函数,结合李亚普诺夫稳定性分析理论,得出系统渐进稳定的轨迹跟踪控制律;在Matlab 环境下对所设计控制律进行了仿真验证,结果表明该控制律可以保证轨迹跟踪误差渐进收敛。
文中以Unicycle 类型移动机器人为研究对象。为了说明移动机器人与惯性坐标系的相对位姿,定义惯性坐标系XOY,以移动机器人两驱动轮轴线中心为原点,线速度方向为横轴,垂直与线速度方向为纵轴,定义移动机器人本地参考坐标系xoy。假设机器人质心位于两驱动轮轴线的中心,则实际机器人的位姿在惯性坐标系下可以表示为向量
其中,x,y 为其质心的坐标;θ 为其航向角,即机器人瞬时前进方向与X 轴的夹角。同时定义期望位姿为
该位姿由虚拟机器人给定。
如果假设两驱动轮与地面间满足“纯滚动无滑动”的情况,移动机器人的运动学方程可表示为
移动机器人位姿误差表示如图1 所示。
图1 移动机器人位姿误差表示Fig.1 Posture errors of the mobile robot
由图1 可以看出,虚拟机器人坐标系(xvoyv)以vr方向为x 轴正向,以vr方向绕x 轴正向逆时针旋转90° 为y 轴正向,在该坐标系内轨迹跟踪误差矢量e =[xeyeθe]T有如下方程成立[9]:
对式(2)求时间导数可得轨迹跟踪运动学误差模型
式中:v,w 为跟踪机器人的线速度和角速度;vr,wr为虚拟机器人的线速度和角速度。
对非完整移动机器人设计轨迹跟踪控制器就是依据系统误差模型,设计v,w 使得误差系统式(3)的状态变量对于任意初始误差,在控制律作用下[xeyeθe]T有界且满足
以实现对给定参考轨迹的跟踪。
取候选李亚普诺夫函数
显然当e ≠0 时,V(e)为正定函数,对V(e)求时间导数可得
式中,c1,c2为大于0 的常数。所以由李亚普诺夫稳定性理论可知,在控制律v,w 作用下,系统式(3)的平衡状态是全局渐进稳定的。证 在控制律作用下,
也有界。
又因
其中,Γ = [xecosθe+ yesinθe]。由于有界,所以)必定有界,从而)一致连续,根据Barbalat 引理有
故
为了验证设计控制律的有效性,在Simulink 仿真环境下对移动机器人轨迹跟踪系统进行研究。给定轨迹为单位圆,即选取虚拟机器人的控制输入和初始条件:
设定跟踪机器人的初始条件为
在反馈通道叠加零均值高斯白噪声信号,图2 和图3分别为移动机器人对X 轴向和Y 轴向给定参考轨迹跟踪效果。
图2 X 轴向轨迹跟踪曲线Fig.2 Curves of X axis trajectory tracking
图3 Y 轴向轨迹跟踪曲线Fig.3 Curves of Y axis trajectory tracking
图4 为机器人跟踪过程中位姿误差变化曲线,图5 为X 轴向轨迹和Y 轴向轨迹组合后的移动机器人几何轨迹跟踪效果。
图4 位姿误差变化曲线Fig.4 Curves of posture errors
图5 几何轨迹Fig.5 Trajectory of mobile robot
仿真结果表明,在文中所设计速度控制律的作用下,轨迹跟踪误差具有满意的收敛特性,位姿误差能以较快的速度收敛到零,这说明轨迹跟踪控制系统的有效性和符合全局渐近稳定特性。
文中依据系统动态误差模型,基于李亚普诺夫稳定性理论,设计了具有全局渐进稳定性的轨迹跟踪控制器。该方法设计过程简单,控制器参数调节方便,系统的控制效果良好,具有较强的鲁棒性。
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