【机器人控制】基于滑移转向式移动机器人低级控制的后步技术动态控制策略位姿调节和轨迹跟踪附Matlab代码和报告

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🔥 内容介绍

自主移动机器人的重要性正迅速提升。其为人类处理常规且枯燥工作的潜力已逐步实现。为进一步挖掘这一潜力，人们正推广 “野外机器人赛事” 等各类活动。在该赛事中，两项核心任务与导航相关：移动机器人需在真实野外环境（地面以上存在尺寸小于 25 毫米的障碍物）中，沿玉米植株的弯曲行列自主导航。要完成这些任务，一套具备轨迹跟踪能力与位姿调节功能的鲁棒性底层控制器至关重要。本项目围绕这些任务，深入探索了控制器的设计过程。

这类移动机器人因驱动系统简单而被广泛应用，且凭借自身鲁棒性，被视为全地形设备。然而，受复杂的轮地相互作用及运动学约束影响，理解此类机器人平台的运动学与动力学特性颇具挑战 [19]。采用这类驱动机制的移动机器人在正常运行时，容易出现打滑（slip）与侧滑（skid）现象，这使得精确估算其位置随时间的变化变得复杂。已有大量研究文献针对滑转转向（skid-steering）型移动机器人的里程计（odometry）问题提出了多种解决方法，但由于本项目的研究时间有限，未对里程计问题展开深入探讨，而是假设其位置信息已知。

移动机器人的路径规划与运动控制是控制器设计的关键环节，通常被视为高层控制器的任务，且由机器人的感知系统决定。本研究项目主要解决位姿调节问题，同时可轻松扩展至所搭建原型机的轨迹跟踪问题。为便于控制器设计，项目基于基本原理，对物理系统进行了数学建模；并综合考虑移动机器人原型机的运动学、动力学特性及执行器限制，设计了控制算法，将设定点调节与轨迹跟踪整合为一个统一的控制问题。研究中使用 MATLAB 与 Simulink 等仿真工具对算法进行仿真，绘制了包括收敛曲线、机器人运动路径在内的关键图表。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

k2=0.5;

k3=1;

k4=5;

rho=1;

phi=-7*pi/12;

%mobile robot dimensions and specifications

m =12; %mass in kg

I = 0.18; %moment of inertia of the mobile robot kg/m^2

L=0.000065; %inductance in H

R=0.032; %resistance in ohm

j1=-0.1; %ICR projection along x direction in the robot frame or local frame

a=0.3; %should be refered to in fig:4.1(b)in meters

b=0.3; %should be refered to in fig:4.1(b)in meters

r = 0.0765; %radiusof wheel in meters

c = 0.154; %should be refered to in fig:4.1(b)in meters

J =[0 -1; 1 0];

g=9.8; %acceleration of gravity in m/sec^2

%time steps

t(1,n+1)=0; %Initializing time

for i=1:n+1

🔗 参考文献

[1]田宇.基于模型预测的履带式消防巡检机器人轨迹跟踪技术研究[D].燕山大学[2025-09-28].

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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