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针对移动机器人的轨迹跟踪控制问题，建立了移动机器人的运动学模型，设计了基于滑模控制的移动机器人轨迹跟踪控制器。采用人工神经网络动态地调节控制器的参数，使其随系统结构参数的变化或外界干扰自适应地进行调整，从而使控制器获得最佳的控制性能。粒子群优化算法具有收敛速度快，需要调节的参数少等优点，但优化过程中容易发生“早熟”收敛，使优化陷入局部极小值。通过引入模拟退火算法、“交叉算子”和“变异算子”，提出一种改进的粒子群算法，对人工神经网络的结构参数进行优化计算。最后进行了仿真计算，验证了所设计控制器的正确性和有效性。