基于视觉伺服的不确定链式系统的鲁棒镇定

发布时间：2020-03-10 02:04

【摘要】：对于非完整运动学系统和非完整动力学系统的镇定和跟踪问题,许多学者已展开广泛研究,系统的模型存在很多种不确定性因素,一般先设定参数已知。本文针对的非完整移动机器人,消除了初始值对其镇定状态的限制,研究普遍条件下的不确定模型鲁棒镇定问题。本文介绍了机器人的先后发展状况,并阐述了基于视觉伺服的非完整机器人控制和基于视觉伺服的不确定链式模型;介绍了不确定链式系统跟踪与控制方法,运用控制输入法,并结合相关理论,很好的解决了非完整系统的镇定问题,在现有模型的基础上,为(1,2)型和(2,0)型轮式移动机器人设计了不同的镇定控制器,并通过仿真实验,有效的验证了所提方案。本文的创新之处是实现更一般情况下非完整不确定链式系统的镇定问题,针对运动学模型提出两种镇定控制器,使运动学系统指数收敛;针对动力学模型设计力矩控制器,对于系统任意的初始状态,都能够满足系统状态的指数收敛,即系统的最初状态并不需要有特殊的设置,就能够通过控制输入法镇定非完整链式系统。所设计的控制器不但能够使得运动学系统的状态指数稳定,而且对于动力学系统,同样能使系统指数镇定。本文提出的控制方案有效的解决了一般情况下的非完整链式链式系统的鲁棒镇定问题,并扩展了文章的内容,对不确定链式系统的理论和实践研究具有重要的实际意义。
【图文】：

v )为P 点图像坐标，摄像机焦距用 表示，P 点在摄像机坐标系下的坐标用( x, y )来表示。如图2.1，光轴与r c平面的交点为原点1O ，( r , c )表示像素坐标，c为列数，像素在数组中的行数用r表示，，(u , v )为图像坐标系的坐标。图2.1 图像坐标系像素点在u ,v轴方向上的尺寸分别为

砉ご笱绌妒垦绗宦畚?第二章 不确定链式系统相关理论10图2.2 基于视觉伺服的非完整WMR 运动学模型针对不同类型的机器人模型，对式(2.14)求导，得到基于视觉伺服的非完整不确定链式系统运动学模型如下[13]：(2,0)型:1 02 0sin( )cos( )mmx vy v (2.15)(2,1)型:1 1 01 2 023sin( )cos( )mmx vy vvv (2.16)(1,1)型:1 02 0sin sin( )sin cos( )cosmmx Lvy Lvv (2.17)(1,2)型: 1 1 1 0 2 2 0 12 1 1 0 2 2 0 11 2 11 22 3sin sin( ) sin sin( )sin cos( ) sin cos( )sin( )mmx Lvy Lvvvv (2.18)在摄像机获取信息时，存在很多不确定干扰因素，在获取信息之前，校对摄像机参数是关键的一步，若校准精度低，则会影响实际的位姿，不能达到精确测量，在计算过
【学位授予单位】：山东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP242

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本文编号：2585963