移动机器人作为一种具有高度自主能力的智能系统,能够代替人类执行各种高难度的任务,如军事侦察、扫雷排险、以及工业自动化生产的物料搬运等,在现代社会得到了越来越广泛的应用。而这些应用可简单地归属于路径跟踪控制问题。随着任务复杂性的增加,对移动机器人的跟踪控制要求越来越高。同时,移动机器人在执行路径跟踪控制任务时,外界存在的扰动降低了路径跟踪控制精度。为此,本文建立了移动机器人的数学模型,提出了非线性模型预测控制方法;针对扰动因素,采用扰动观测器方法抑制未知扰动对系统动态的影响。具体的研究内容如下:系统模型是控制系统设计的基本工具。轮式移动机器人的运动学模型和动力学模型是解决路径跟踪控制问题的基础。为此,本文分析了移动机器人的轮子与地面的非完整约束方程,建立了轮式移动机器人在理想条件下和非理想条件下的数学模型。通过建模分析可知,移动机器人系统属于含有非完整约束的非线性欠驱动系统。针对具有非线性动态和约束条件的被控对象,提出了非线性模型预测控制(Nonlinear Model Predictive Control,NMPC)策略,给出了开环优化问题的数学描述和求解步骤。为了保证NMPC策略的可行性和收敛性,基于非线性多面体描述和线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,LMI)求解了终端域约束、终端控制律和终端惩罚项。在实际的机器人控制系统中,速度和角速度不能直接作用于系统,故基于动力学模型设计了三步法控制器跟踪理想的速度和角速度,输出直流电机电压,控制移动机器人转向和前进。通过仿真验证了该控制结构的合理性。在实际的移动机器人的路径跟踪控制过程中,往往存在着各种不确定量,例如未建模动态,参数摄动,外部扰动等。这些不确定量会降低系统的性能,甚至会造成系统不稳定。本文采用扰动观测器(Disturbance Observer Based Control,DOBC)来处理系统中不确定量。基于运动学扰动和动力学扰动分别提出不同类型的扰动观测器。针对运动学模型,将扰动等效成控制输入端扰动(匹配扰动),设计了指数收敛的非线性扰动观测器。该扰动观测器与控制器设计过程相互独立,在控制器设计过程中,不必考虑扰动的影响,有扰动存在时,通过扰动观测器的输出反馈补偿控制输入通道来抑制扰动对系统的影响。但这种类型的扰动观测器对系统的结构形式要求严格。为了弥补基于运动学模型扰动观测器的不足,提出了基于动力学模型的终端滑模扰动观测器设计方法。通过仿真验证了基于扰动观测器的NMPC方法能有效地消除扰动的影响,保证移动机器人对参考路径的收敛。