[发明专利]一种具有通信约束的移动机器人鲁棒预测跟踪控制方法

说明书

一种具有通信约束的移动机器人鲁棒预测跟踪控制方法，包括以下步骤：1)考虑数据丢包和信息量化的影响，将移动机器人路径跟踪问题建模为一类具有随机变量和参数不确定的跟踪误差状态空间模型；2)设计鲁棒预测控制性能指标函数；3)基于鲁棒预测控制算法设计路径跟踪控制器。本发明提供了一种可以有效解决具有数据丢包和信息量化的移动机器人路径跟踪系统的鲁棒预测跟踪控制方法。

技术领域

本发明涉及网络移动机器人路径跟踪控制系统和鲁棒预测控制，尤其涉及的是有数据丢包和量化的网络移动机器人路径跟踪控制系统以及具有通信约束的鲁棒预测控制方法。

背景技术

随着科学技术和控制技术的发展，移动机器人由于其结构灵巧、环境适应能力强等优点，已被广泛应用于科研、军事、工业、民用以及物流等领域。路径跟踪作为移动机器人运动控制中的三大基本问题之一，一直备受广泛关注。对路径跟踪控制的研究，不仅限于移动机器人领域，还涉及数控机床跟踪磨削、飞机和轮船的航迹控制等领域。因此，针对移动机器人路径跟踪控制技术的研究，不仅可以丰富移动机器人运动控制的理论成果，还可以满足多领域对运动控制技术越来越高的要求，具有重大的理论和工程意义。此外，通过引入网络遥操作技术，延展了移动机器人的能力范围，可以有效满足人类无法直接进入特定场合作业的需求。

然而网络环境下，特别是无线网络，不可避免地存在的数据丢包和量化等问题，给移动机器人路径跟踪控制带来了新的挑战。

预测控制方法主要采用了多步预测、滚动优化和反馈校正的控制策略。相较于其他控制方法，预测控制可以显式的处理约束，近年来在移动机器人路径跟踪控制领域受到了普遍的关注。武星等在论文(基于视野状态分析的机器人路径跟踪智能预测控制)中，针对自动导引车的路径跟踪问题，提出了一种基于视野状态分析的智能预测控制模型。González等在论文(Robust tube-based predictive control for mobile robots in off-road conditions)中，提出了一种基于Tube的鲁棒模型预测控制器，并将其应用于移动机器人的路径跟踪控制。Yu等在论文(Nonlinear model predictive control for pathfollowing problems)中，将路径跟踪问题转化为一类参数依赖的调节问题，提出了一种非线性预测控制方法。Li等在论文(Trajectory-tracking control of mobile robotsystems incorporating neural-dynamic optimized model predictive approach)中，针对系统约束，提出了基于神经动力学优化的预测控制方法解决路径跟踪问题。Sun等在论文(Receding horizon tracking control of unicycle-type robots based on virtualstructure)中，基于虚拟结构，采用预测控制方法解决具有输入耦合约束的独轮机器人跟踪控制问题。然而，这些结果都没有考虑网络环境下存在数据丢包和量化等问题影响的控制系统。随着电子、通信技术的发展，通过网络远程控制机器人成为了可能，并使得机器人的应用变为更广泛，如编队控制、遥操作等。因此，针对网络通信约束下机器人路径跟踪控制的研究很有必要。

发明内容

为了克服现有移动机器人在通信约束(丢包、量化等)影响下的路径跟踪控制问题，本发明通过将该问题建模为一类具有随机变量和参数不确定的跟踪误差预测空间模型，基于该预测模型给出了二次性能指标中具有随机参数和参数不确定约束的优化问题，同时提供了具有参数依赖的预测控制输入序列以及控制器参数的求解方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种具有通信约束的移动机器人鲁棒预测跟踪控制方法，包括以下步骤：