在轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot,WMR)运动控制的理论研究中,一般假设车轮只发生纯滚动不滑动,故WMR的运动受到约束,这种理想约束本质上是一种非完整约束,这使得WMR的反馈控制器设计具有很大的挑战性。因此,研究带有非完整约束的WMR运动控制具有很强的理论和实际意义。本文以移动舞台机器人为具体实例,研究了模型预测控制理论在WMR运动控制中的应用,提出了一种参数化模型预测控制方法来解决WMR镇定和轨迹跟踪控制问题。本文主要研究工作与创新点如下:(1)研究了 WMR的镇定问题。针对状态和控制受限的WMR运动学模型,利用该机器人与目标位置的距离、瞄准角和方位角构造移动机器人的一个控制Lyapunov函数,再根据CLF主动控制方法设计可调预测控制器。通过在线优化给定的性能指标计算控制器的可调参数,在保证控制器具有自适应性的同时降低了 MPC计算量,保证了优化问题的递推可行性和闭环系统的稳定性。最后,结合数值仿真验证了本文算法的有效性。(2)研究了 WMR的轨迹跟踪问题。在获得WMR位姿误差模型的基础上,离线构造一个与WMR误差状态相关的控制Lyapunov函数,设计了满足控制与状态约束的可调预测控制器。通过在线优化给定的性能指标计算控制器的可调参数,把对控制量的直接优化转变为对控制器参数的优化,降低了决策变量的维数,在实现WMR位置、方向角以及速度渐近跟踪的同时降低了 MPC计算量,保证了优化问题的递推可行性和闭环系统的稳定性。最后,结合数值仿真验证了本文算法的有效性。