【摘 要】
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针对受非完整条件约束的移动机器人存在的高度非线性、不确定性和外部干扰，提出了一种基于神经网络的鲁棒跟踪控制策略。该控制策略能够对系统中的未知的不确定性和干扰进行补
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针对受非完整条件约束的移动机器人存在的高度非线性、不确定性和外部干扰，提出了一种基于神经网络的鲁棒跟踪控制策略。该控制策略能够对系统中的未知的不确定性和干扰进行补偿。基于Lyapunov方法对控制系统进行设计，保证了系统的稳定性，改善了系统的动态性能。速度跟踪误差、神经网络权值误差和边界估计误差全局有界。仿真实验表明，该控制方法具有很强的鲁棒性和自适应能力。
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