基于神经网络的移动机器人路径跟随控制

• 作者: 刘子龙 张文文 王赛 韩光鲜
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 移动机器人 在线辨识 级联系统 反馈线性化 路径跟随
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 运动体控制系统
• 页码范围: 2045-2052
• 页数: 8页
• 分类号: TP27
• 字数: 5913字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.140649

摘要

研究了一类直流电机驱动的轮式移动机器人路径跟随控制问题.由于直流电机的结构参数时变且难于测量,这里采用RBF神经网络在线对其辨识,并将辨识结果加入到所制定的反馈线性化路径跟随控制方案中.该方案同时兼顾了车体运动学模型、电机驱动模型的动态特性,使得研究结果与实际相符合.基于李亚普诺夫稳定性的证明和仿真结果证明了该方法的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘子龙	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	37	107	6.0	7.0
2	张文文	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	4	14	2.0	3.0
3	王赛	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	5	12	2.0	3.0
4	韩光鲜		3	11	2.0	3.0