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申请/专利权人：汕头大学

摘要：本发明公开了基于复合控制算法的OMR轨迹跟踪控制方法及存储介质，方法包括：给定参考机器人的姿态和速度，通过标称运动学模型计算得到参考机器人的位置信息，通过实际运动学模型得到跟随机器人的位置信息；结合轨迹跟踪误差模型，计算得到第k时刻跟随机器人的跟踪误差；通过模型预测控制器获得跟随机器人的最优输入，结合改进滑模观测器，获得跟随机器人的真实集总扰动向量的估计值；通过估计值对跟随机器人进行扰动估计补偿，控制跟随机器人的速度。本申请提高了系统的容错率和鲁棒性，消除了抖振的影响，从而提高收敛速度；并且，消除了未知干扰和不确定性的影响，实现更精确的控制，降低了系统的误差。本申请应用于机器人控制领域。

主权项：1.基于复合控制算法的OMR轨迹跟踪控制方法,其特征在于,包括如下步骤:S1，建立标称运动学模型和考虑集总扰动的实际运动学模型，并构建轨迹跟踪误差模型，所述集总扰动包括OMR在运动时的未知干扰和其运动学模型的不确定性；S2，针对OMR的轨迹跟踪问题，建立了轨迹跟踪误差模型，并在此基础上设计模型预测控制器；S3，给定参考OMR的姿态和速度，通过标称运动学模型计算得到参考OMR的位置信息，通过实际运动学模型得到跟随OMR的位置信息；S4，根据参考OMR的位置信息和跟随OMR的位置信息，结合轨迹跟踪误差模型，计算得到第时刻跟随OMR的跟踪误差；S5，通过模型预测控制器获得跟随OMR的最优输入，并根据最优输入和跟踪误差，结合改进滑模观测器，获得跟随OMR的真实集总扰动向量的估计值，根据估计值对跟随OMR进行扰动补偿，进而控制跟随OMR的运动；S6，循环S3至S5；所述改进滑模观测器的构建步骤包括：将所述实际运动学模型写成状态空间方程，状态空间方程可以表示为：；其中：为真实集总扰动向量，；、和分别为跟随OMR在x方向、y方向和z方向上的真实集总扰动向量；并且，有： ， ， ，其中，为OMR的四个麦克纳姆轮的车轮角速度；，其中，为考虑OMR的集总扰动，OMR在惯性坐标系中的位置和方向角；通过上述状态空间方程，设计得到滑动面和变幂次趋近律；所述滑动面为；其中：和分别为跟随OMR的位置和方向角的估计值；所述变幂次趋近律为：；其中：；；，为饱和函数；和为对应的变幂次矩阵，有且；为正定矩阵；所述饱和函数为： ，为边界厚度；通过以上公式，构建如下改进滑模观测器： 其中，当时，加速所述改进滑模观测器的收敛；当且时，所述改进滑模观测器的趋近率等于快速幂次趋近率，其中，；S5具体包括：S51，通过模型预测控制器，得到最优控制输入增量，求解得到最优输入；S52，根据最优输入，计算第时刻跟随OMR的车身速度： S53，通过改进滑模观测器得到跟随OMR的真实集总扰动向量f的估计值；所述真实集总扰动向量的估计值满足，其中，、和为跟随OMR在x方向、y方向和z方向上的真实集总扰动向量的估计值，且；S54，根据所述估计值，对第时刻跟随OMR的车身速度进行扰动估计补偿，计算得到作用在跟随OMR的四个麦克纳姆轮的电机上的实际角速度： 其中，分别为第时刻跟随OMR的四个麦克纳姆轮的车轮角速度；分别为第时刻跟随OMR在x方向、y方向和z方向上的真实集总扰动向量的估计值；其中，为雅克比矩阵的广义逆矩阵；S55，结合实际角速度和第时刻进行扰动补偿后跟随OMR的实际运动学模型，得到进行扰动补偿后的实际运动学模型；其中，第时刻进行扰动补偿后跟随OMR的实际运动学模型为： 其中：；分别为第时刻跟随OMR在x、y、z方向上的真实集总扰动向量；为雅克比矩阵；所述进行扰动补偿后的实际运动学模型为： 其中：为跟随OMR在x、y、z方向上的真实集总扰动向量与其估计值的差值，即扰动估计误差；S56，根据进行扰动补偿后的实际运动学模型，生成与作用在跟随OMR的四个麦克纳姆轮的电机上的实际角速度匹配的速度指令并输出给跟随OMR，控制跟随OMR的速度，跟随OMR更新其位置信息；所述通过改进滑模观测器得到跟随OMR的真实集总扰动向量f的估计值，包括：将状态空间方程和所述改进滑模观测器进行作差运算，得到观测误差；所述观测误差为：；当观测误差到达滑动面，则存在有如下关系：；最终，结合观测误差和，得到如下真实集总扰动向量f的估计值： 。

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百度查询： 汕头大学 基于复合控制算法的OMR轨迹跟踪控制方法及存储介质