【摘 要】
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全向移动机器人具有狭小空间内自由运动以及机动性强的特点，广泛应用于空间有限以及机动性要求较高的控制任务中。完整约束的三轮全向移动机器人(TOMR, Tree-wheel Omni-direc
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全向移动机器人具有狭小空间内自由运动以及机动性强的特点，广泛应用于空间有限以及机动性要求较高的控制任务中。完整约束的三轮全向移动机器人(TOMR, Tree-wheel Omni-directional Mobile Robot)较差速驱动机器人系统结构较为复杂，是典型的多输入多输出的复杂非线性系统，实时运动过程中存在强干扰和参数时变特性，对其进行轨迹跟踪控制较为困难。因此，全向移动机器人的轨迹跟踪问题是国内外研究难点问题。仿人智能控制器(HSIC, Human-Simulated Intelligent Control)的设计是对人的控制行为的模仿，其研究的主要目标是模拟人的控制结构和控制行为的方式，特别适合于模型不精确以及复杂非线性被控对象。针对TOMR的轨迹跟踪控制问题，本文主要做了以下工作:①提出了一种三层结构仿人智能全向移动机器人轨迹跟踪控制器。该控制器由仿人智能控制底层执行层、动态参数自适应调整层和任务协调层三层构成。底层执行层针对机器人运动模型非线性对运动控制的影响，采用仿人智能控制多模态底层控制器构成了基本控制单元；动态参数自适应调整层针对实时运动控制过程中存在的强干扰及系统的时变特性，利用神经网络在线实时改变底层执行层各基本控制单元的控制参数，达到优化各个基本控制单元的控制效果；顶层为任务协调层，根据系统和环境状态进行规划，控制各基本控制单元及其动态参数自适应调整的工作状态。②搭建了基于“类等效”状态空间模型的TOMR仿真实验平台和实际系统平台，进行了TOMR轨迹跟踪控制实验。实验结果表明，本文设计的三层结构仿人智能控制器很好的解决了机器人非线性系统的跟踪控制问题。与位置闭环神经网络控制器和位置与速度双闭环神经网络控制器控制效果的比较表明，所提出的三层结构仿人智能控制器提高了控制的稳定特性和鲁棒性。
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