【摘 要】
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随着人类科技日新月异的发展,非完整移动机器人控制问题在学术界和社会上受到了广泛关注。如今机器人在各个领域中凸显出潜在的应用价值,来帮助人们解决以前无法完成的工作以及一切简单枯燥工作。非完整移动机器人在控制系统中存在许多不确定性,国内外学者对其已经提出了多种解决方法,为我们的研究提供了便利。因此,本文以含未校准摄像机参数的（1,2）型非完整机器人和含输入时滞的拖车机器人为例,讨论了其轨迹跟踪控制。本
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随着人类科技日新月异的发展,非完整移动机器人控制问题在学术界和社会上受到了广泛关注。如今机器人在各个领域中凸显出潜在的应用价值,来帮助人们解决以前无法完成的工作以及一切简单枯燥工作。非完整移动机器人在控制系统中存在许多不确定性,国内外学者对其已经提出了多种解决方法,为我们的研究提供了便利。因此,本文以含未校准摄像机参数的（1,2）型非完整机器人和含输入时滞的拖车机器人为例,讨论了其轨迹跟踪控制。本文前两章主要介绍了课题研究的背景及意义,对国内外研究现状加以分析,简要叙述了非完整移动机器人控制研究中已有的研究方法,并介绍了非完整移动机器人的基础知识,稳定性理论及滑模变结构控制的基本理论。后三章首先研究了含未校准摄像机参数的（1,2）型非完整机器人自适应动态反馈跟踪控制,给出了非完整运动学系统的不确定模型,并推出跟踪误差系统。利用输入和状态变换,设计了自适应动态反馈控制器,使得不确定系统跟踪到期望轨迹。然后研究了含有输入时滞的（1,2）型非完整机器人的运动学轨迹跟踪控制问题,通过对其含时滞运动学模型推导为链式形式,并得出跟踪误差模型。设计一种自适应神经网络控制器,使用神经网络对误差系统中的未知项进行逼近,并利用Lyapunov-Krasovskii泛函技术处理了时滞问题,使得被控系统能够跟踪到参考轨迹。其次针对含输入时滞的连轴式移动机器人的跟踪控制,进一步得出其跟踪误差模型及不确定链式模型,设计了自适应等效滑模控制器,并设计两个滑模面求出滑模变结构控制器,使得状态误差趋于零。最后分别针对各种情况进行了仿真实验,验证了其控制器的有效性。本文的主要创新之处在于针对含有输入时滞现象的（1,2）型不确定非完整移动机器人,采用神经网络和滑模控制相结合设计轨迹跟踪控制器,解决了摄像机参数未知且不等的情况。其次是对含有输入时滞现象的牵引拖车模型的跟踪控制问题,提出自适应等效滑模控制器,使得系统状态跟踪到期望的轨迹。
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