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基于T-S模糊模型的移动机器人轨迹跟踪研究

作 者: 吴健
导 师: 钱桦; 高道祥
学 校: 北京林业大学
专 业: 机械制造及其自动化
关键词: 移动机器人 T-S模糊模型 广义系统 轨迹跟踪 非线性系统
分类号: TP242
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 61次
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内容摘要


轮式移动机器人系统是一个非线性、强耦合、非完整约束控制的系统,其运动控制问题成为控制领域的一个研究热点。本文的研究针对轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,采用T-S模糊建模和LMI方法设计PDC控制器,使得闭环系统具有良好的稳定性和鲁棒性,主要研究内容如下:1.在Matlab平台上对两种非线性方法:Mamdani模糊模型法和Backstepping方法进行轨迹跟踪仿真验证,仿真结果表明:Mamdani模糊模型法受模糊输入输出量论域划分影响较大,跟踪轨迹围绕给定轨迹出现大幅度振荡;Backstepping方法设计过程中的控制参数选择存在不确定性且设计过程复杂。2.采用T-S模糊模型进行轨迹跟踪控制,建立移动机器人的运动学和动力学误差系统,采用T-S模糊建模,将复杂的机器人非线性系统分划分为16个线性子系统进行研究,并采用LMI的方法设计PDC控制器。3.将轮式移动机器人运动学和动力学模型的T-S模糊模型推广到了T-S模糊广义模型,应用广义系统方法来解决T-S模糊模型稳定性问题,使得设计控制器所需求的LMI条件数目大大减少,降低了设计过程中保守性。在Matlab平台下进行仿真验证,结果表明控制方法的有效性。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
目录  6-8
1. 引言  8-17
  1.1. 移动机器人的发展现状  8-11
  1.2. 轮式移动机器人运动控制  11-15
    1.2.1. 移动机器人运动控制基本问题  11-13
    1.2.2. 轨迹跟踪控制研究现状  13-15
    1.2.3. 轨迹跟踪技术的发展趋势  15
  1.3. 课题研究的目的和意义  15-16
  1.4. 本课题的研究内容及章节安排  16
  1.5. 本章小结  16-17
2. 预备知识  17-29
  2.1. 轮式移动机器人的数学模型  17-20
    2.1.1. 轮式移动机器人运动学模型  18
    2.1.2. 轮式移动机器人动力学模型  18-20
  2.2. 移动机器人微分平坦性  20-21
  2.3. 线性矩阵不等式(LMI)  21-22
    2.3.1. 线性矩阵不等式概念  21
    2.3.2. 线性矩阵不等式的求解方法  21-22
  2.4. T-S模糊模型  22-28
    2.4.1. 模糊控制理论  22-23
    2.4.2. T-S模糊模型  23-24
    2.4.3. 并行分布补偿(PDC)  24-25
    2.4.4. T-S模糊广义模型  25-28
  2.5. 本章小结  28-29
3. 非线性轨迹跟踪控制方法  29-48
  3.1. 基于Mamdani模糊模型法轨迹跟踪控制  29-40
    3.1.1. 模糊规则原理  29-30
    3.1.2. 运动学下模糊控制轨迹跟踪研究  30-37
    3.1.3. 动力学下模糊控制轨迹跟踪研究  37-40
  3.2. 基于Backstepping方法移动机器人轨迹跟踪控制  40-47
    3.2.1. 运动学下Backstepping方法轨迹跟踪  40-43
    3.2.2. 动力学下Backstepping方法轨迹跟踪控制  43-47
  3.3. 本章小结  47-48
4. 基于T-S模糊模型的轨迹跟踪控制  48-60
  4.1. 运动学下T-S模型轨迹跟踪  48-55
    4.1.1. 运动学误差跟踪模型  48-49
    4.1.2. T-S模糊模型的建立  49-50
    4.1.3. 广义运动学系统的建立  50-51
    4.1.4. T-S广义模型稳定性条件  51
    4.1.5. 仿真与分析  51-55
  4.2. 动力学下TS广义模型轨迹跟踪控制  55-59
    4.2.1. 动力学误差跟踪模型  55-57
    4.2.2. T-S模糊模型建立  57-58
    4.2.3. 仿真与分析  58-59
  4.3. 本章小结  59-60
5. 结论与展望  60-62
  5.1. 主要工作总结及创新  60-61
  5.2. 展望  61-62
参考文献  62-65
个人简介  65-66
导师简介  66-67
获得成果目录  67-68
致谢  68

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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