用于户外环境移动机器人精确路径跟踪的跟踪误差学习控制
机器人学
2021-03-23 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出了一种跟踪误差学习控制（TELC）算法，用于越野地形中移动机器人的精确路径跟踪。在传统的基于跟踪误差的控制方法中，反馈和前馈控制器基于标称模型设计，无法捕捉不确定性、扰动和变化的工作条件，从而无法确保户外环境中的精确路径跟踪性能。在TELC算法中，前馈控制动作利用跟踪误差动态进行更新，从而摒弃了对象-模型失配问题。因此，一旦移动机器人进入跟踪轨迹，前馈控制器便逐渐将反馈控制器从系统控制中消除。除稳定性证明外，还证明了代价函数不存在局部极小，从而TELC算法中的系数保证达到全局最小。实验结果表明，TELC算法比传统的基于跟踪误差的控制方法具有更好的路径跟踪性能。由TELC算法控制的移动机器人在越野地形中能以小于 cm的误差精确跟踪目标路径。
引用
@article{arxiv.2103.11282,
title = {Tracking error learning control for precise mobile robot path tracking in outdoor environment},
author = {Erkan Kayacan and Girish Chowdhary},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.11282},
year = {2021}
}
备注
12 pages, 13 figures