控制理论与应用

作者：张浪文,王中旭,魏海翔,谢巍

单位：华南理工大学 自动化科学与工程学院,华南理工大学自动化科学与工程学院,华南理工大学自动化科学与工程学院,华南理工大学自动化科学与工程学院

关键词：轮式移动机器人; 轨迹跟踪; 模型预测控制; 原对偶神经网络; 卷积神经网络

基金：国家自然科学基金项目(62473160), 广东省基础与应用基础研究基金项目(2023A1515030119, 2023A1515240070), 清远市科技计划项目(2023 DZX006)资助.

本文针对轮式移动机器人的不确定参数估计与轨迹跟踪问题, 研究了基于卷积神经网络(CNN)的移动机器人不确定模型参数估计方法, 提出了移动机器人的原对偶神经网络(PDNN)模型预测控制(MPC)轨迹跟踪控制算法.对于轮式移动机器人而言, 轮胎侧偏刚度受到负载扰动、未建模动态和路况变化等不确定因素影响, 在实际行驶过程中难以实时测量. 论文研究侧偏刚度的CNN回归模型, 以估计机器人运行过程中的不确定性. 考虑前轮偏角与加速度等状态的约束条件, 研究基于CNN参数估计的移动机器人预测控制设计方法, 提出基于PDNN的移动机器人预测控制问题求解算法, 并证明了所提出基于CNN参数估计的PDNN-MPC算法稳定性. 最后, 为了验证控制器的有效性, 对所提出的PDNN-MPC算法进行验证.

来源：2026年第2期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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