周加全 譚麗娟 李志明 程茂華

摘要：移動機器人在運動的過程中，存在干擾和外界因素的影響，使得移動機器人的效果并不是很理想，為了解決這個問題并根據(jù)移動機器人的動力學(xué)模型，加入了自適應(yīng)模糊滑模控制算法，即通過自適應(yīng)模糊控制來實時調(diào)整相應(yīng)的參數(shù)，使移動機器人的運動軌跡的誤差趨于零;最后通過仿真結(jié)果分析，該算法能夠?qū)σ苿訖C器人的運動軌跡實現(xiàn)較為精確的跟蹤，而且該算法具有較好的魯棒性，能夠消除一定的干擾和外界因素影響，從而驗證了該算法的有效性和優(yōu)越性。

關(guān)鍵詞：移動機器人;自適應(yīng)模糊;滑模控制;魯棒性

中圖分類號： TP242 ? ? ? ?文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）31-0219-03

Abstract：During the movement of the mobile robot， there are interference and external factors， which make the effect of the mobile robot not very ideal. In order to solve this problem and according to the dynamic model of the mobile robot， an adaptive fuzzy sliding mode control algorithm is added， namely Adjust the corresponding parameters in real time through adaptive fuzzy control， so that the error of the mobile robot's trajectory tends to zero; finally， through the analysis of the simulation results， the algorithm can achieve more accurate tracking of the mobile robot's trajectory， and the algorithm has more Good robustness can eliminate certain interference and external factors， thus verifying the effectiveness and superiority of the algorithm.

Key words： mobile robot; adaptive fuzzy; sliding mode control; robustness

隨著現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展，移動機器人已經(jīng)是現(xiàn)代生活中不可缺少的一部分，也是機器人研究的最重要的一方面[1]。移動機器人不僅是需要在運動的過程中尋找最優(yōu)路徑而且能夠按照這條路徑移動，這體現(xiàn)了現(xiàn)代機器人的智能化[2]，其主要是通過軌跡跟蹤問題來實現(xiàn)的，可見軌跡跟蹤問題是機器人研究的核心內(nèi)容[3]。軌跡跟蹤還可以有效改善移動機器人的軌跡的精確度，提高其運動性能，從而可以服務(wù)于人類，具有重要的研究價值[4]。

目前有關(guān)移動機器的軌跡研究方法相對較少，主要集中在反演法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等相關(guān)的智能控制方法[5]，這些方法在研究的過程中不會涉及機器人的運動模型，相對來說，對機器人的實際應(yīng)用不是很大[6]。還有一些智能算法比如：遺傳算法雖然優(yōu)化了PID控制參數(shù)，改善了其相關(guān)的性能，但它容易陷入局部最優(yōu)，嚴重影響參數(shù)的優(yōu)化效果[7]。為了改善機器人運動過程中出現(xiàn)的參數(shù)不穩(wěn)定或未知情況的發(fā)生，并通過分析移動機器人的動力學(xué)模型，采用了一種新的方法自適應(yīng)模糊滑?？刂品椒ǎ@種方法進一步提高了移動機器人的運動軌跡的精度，而且具有較好的魯棒性，能夠有效地提高移動機器人的運動性能[8]。通過實驗結(jié)果分析，該算法對移動機器人的運動軌跡實現(xiàn)了較為精確的跟蹤，驗證了該算法的有效性和優(yōu)越性。

1移動機器人運動模型

機器人的運動模型如圖1所示，移動機器人在坐標(biāo)系中可由軸的中心點的位置及運動過程中變化的角度進行表示，令[p=（x，y，θ）T]，[q=（v，w）T]，其中（x，y）表示移動機器人的位置，[θ]表示機器人的運動方向與橫坐標(biāo)軸之間的夾角，機器人的角速度為v，線速度為w。

軌跡跟蹤控制控制問題的實質(zhì)就是機器人在任意初始位姿誤差下，使得機器人在移動的過程中跟蹤上期望的軌跡，確定機器人的速度[12]，且保證：[limt→∞（xryrθr）T=0]。

2 控制系統(tǒng)的設(shè)計

在表達式（6）中，可以得到y(tǒng)r為間接控制量，當(dāng)[limt→∞xr=0，limt→∞θr=0]時，yr=0，表明yr為不可控量。根據(jù)該表達式，當(dāng)xr=0時，定義了一個部分Lyapunov函數(shù)[vy=12y2r]，根據(jù)文獻[θr=-arctan（veyr）]可以使yr收斂[13]。為了保證能夠xr，yr，[θr]都能夠收斂，必須使yr先于xr，[θr]收斂。

由此可知，只要設(shè)計出合適的控制輸入v和w，系統(tǒng)都是收斂的。根據(jù)Lyapunov函數(shù)得到了系統(tǒng)的一個速度向量u的一個控制律[14]。

在此基礎(chǔ)上加入自適應(yīng)模糊控制，對相應(yīng)的參數(shù)進行實時調(diào)整，如果是以較大的速度運行時，使其系統(tǒng)位于滑模較遠的位置，表達式（9）第一項起主要作用，保證系統(tǒng)能夠快速的運動到滑模面;如果是以較小的速度運行時，使其位于滑模面，表達式（9）第二項起主要作用，保證系統(tǒng)系統(tǒng)的平穩(wěn)運行。兩者相互配合，可以有效改善系統(tǒng)的運動品質(zhì)。選取xr和k分別為模糊變量的輸入和輸出，根據(jù)專家意見及控制規(guī)律，設(shè)計了上述的模糊控制器的規(guī)則。

3 仿真實驗與分析

模糊系統(tǒng)的輸入和輸出都采用三角形隸屬度函數(shù)，解模糊化的方法為重心法。調(diào)節(jié)系數(shù)k1=1，k2=3，k3=10，設(shè)移動機器人的初始位姿為：x（0）=1.2，y（0）=-2，[θ（0）=pi2]，跟蹤誤差[qr=xr，yr，θrT]隨時間的變化如圖2所示：

為了驗證其效果，先讓移動的機器人模擬跟蹤相對簡單的直線運動，其跟蹤的效果如圖3所示，由圖3可以看出該機器人能夠較好地跟蹤直線運動。

在機器人跟蹤運動的過程中，其速度也會發(fā)生相應(yīng)的變化，變化的過程如圖4所示。由圖4可知，線速度和角速度都會穩(wěn)定在一個值附近。

為了進一步驗證采用自適應(yīng)模糊滑?？刂频男Ч?，本文針對移動的機器人對曲線進行跟蹤，由圖5可知，剛開始可能由于速度和阻力的原因，后面移動機器人的運動效果相對較好，從而說明了采用自適應(yīng)模糊滑?？刂扑惴ǜ欆壽E能夠達到理想的效果。

4 結(jié)論

因為移動機器人在運動的過程中存在不確定影響因素，為了更好地跟蹤運動軌跡，采用了自適應(yīng)模糊滑?？刂?，通過自適應(yīng)模糊控制能夠較好地調(diào)整相應(yīng)的參數(shù)，使機器人運動的誤差趨于穩(wěn)定，同時減少了移動機器人不確定因素。仿真結(jié)果證明，針對移動機器人的軌跡跟蹤問題，自適應(yīng)模糊滑模控制算法是可行且有效的，該算法能夠改善使機器人的運動性能。除此之外，該算法還具有較好的收斂性和魯棒性，能夠有效消除擾動和其他因素的影響。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】