基于AI的无滑移无模型控制：基于全局指数稳定性的偏航机器人
机器人学
2025-12-30 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
不可取的侧向和纵向轮胎滑移会扰乱移动机器人的航向角、牵引力，最终影响理想运动。此问题使得重型机械设备的机器人化和准确建模极具挑战性，因为该应用主要涉及不规则地形，这些地形容易引起不均匀运动和严重滑移。为了实现对偏航式重型机器人(SSHDR)的机器人化，本文旨在设计一种创新的无模型鲁�棒控制系统，通过神经网络实现对机器人动力学的强稳定，应对广泛范围的潜在轮胎滑移。在控制设计之前，首先通过数学方法将滑移效应纳入SSHDR的动力学模型，假设控制系统对系统的所有功能建模项均不知晓。随后，设计一种新的跟踪控制框架以保证SSHDR的全局指数稳定性：1) 使用径向基函数神经网络(RBFNN)近似轮胎动力学的未知建模；2) 提出一种新的自适应法则，以补偿滑移效应并在执行期间在线调节RBFNN的权重。仿真和实验结果验证了在280 K条件下该跟踪控制系统对4836 kg SSHDR在湍滑地形的性能。
引用
@article{arxiv.2504.08831,
title = {Anti-Slip AI-Driven Model-Free Control with Global Exponential Stability in Skid-Steering Robots},
author = {Mehdi Heydari Shahna and Pauli Mustalahti and Jouni Mattila},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.08831},
year = {2025}
}
备注
This paper has been published in 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)