项目名称: 复杂环境下非完整移动机器人的鲁棒镇定与约束控制研究

项目编号: No.61304004

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 陈华

作者单位: 河海大学

项目金额: 24万元

中文摘要: 现有不确定非完整系统的鲁棒镇定研究大多没有协同考虑控制受限的情形. 但实际在讨论参数不确定或测量不精确时, 系统还存在着诸如输入饱和、时间最短、能量最优、指定区域运动等物理的限制. 本课题拟研究具有不确定参数的非完整轮式移动机器人在外部扰动、视觉反馈或多机器人编队等复杂环境下控制受限的鲁棒镇定与协调控制问题,探讨这类约束控制器的一般设计方法. 主要研究特色与创新点是: 运用有限时间控制理论和Lyapunov稳定性定理, 提出类Backstepping的有限时间跟踪虚拟控制器技术, 实现从运动学系统到动力学系统输入饱和的鲁棒镇定;针对视觉反馈的原始模型, 给出一类切换控制设计方法, 避免通常的状态和输入变换而引起的奇异现象;采用动态反馈的局部线性化方法和线性系统的约束控制理论解决多机器人输入饱和及状态受限的协调控制问题. 课题的实施将为非完整系统约束控制的理论研究提供一个新的思路和方法.

中文关键词: 非完整系统;约束控制;有限时间镇定;输入饱和;分数阶

英文摘要: The presence of control constraint has not been considered in most of the existing researches of robust stabilization for uncertain nonholonomic systems. But the system with uncertain parameters or imprecise measurement is usually subject to some physical limits such as input saturation, minimum control time, minimal cost, and moving in the specified region, etc. The robust stabilization and constrained control problems will be considered in this subject research for nonholonomic wheeled mobile robots or the multi robot formation model with uncertain parameters and external disturbance. The proposal is aimed at finding a general design method for such constrained controllers. The main innovations can be summarized as: Firstly, the virtual_controller_tracked technique is proposed for the first time, based on which the saturated robust stabilization of dynamic system is addressed by using the finite time control theory and Lyapunov stability theory. Secondly, a class of switching control algorithm is given based on the original visual feedback system, which can avoid appearing the singularity due to the using of state or input transformation. Finally, the coordination control problem will be addressed for the multi robot formation system with input saturation or constrained states by applying the dynamic feedb

英文关键词: nonholonomic system;constrained control;finite-time stabilization;input saturation;fractional-order

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【AAAI2022】一种基于状态扰动的鲁棒强化学习算法
专知会员服务
33+阅读 · 2022年1月31日
Kyoto大学Toshiyuki:快速复杂控制系统的实时优化,133页ppt
【NeurIPS 2021】类比进化算法:设计统一的序列模型
专知会员服务
15+阅读 · 2021年10月30日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年6月26日
专知会员服务
132+阅读 · 2021年2月17日
【康奈尔】最新《强化学习基础》CS 6789课程
专知会员服务
67+阅读 · 2020年9月27日
斯坦福EE364a《凸优化》课件,301页ppt
专知会员服务
95+阅读 · 2020年7月14日
【CMU】深度学习模型中集成优化、约束和控制,33页ppt
专知会员服务
45+阅读 · 2020年5月23日
【APC】先进过程控制系统(APC: Advanced Process Control)
产业智能官
61+阅读 · 2020年7月12日
自动驾驶高精度定位如何在复杂环境进行
智能交通技术
18+阅读 · 2019年9月27日
机器人操作的“圣杯问题” -- Bin Picking
机器人学家
14+阅读 · 2018年8月2日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
Arxiv
19+阅读 · 2018年6月27日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月13日
小贴士
相关VIP内容
【AAAI2022】一种基于状态扰动的鲁棒强化学习算法
专知会员服务
33+阅读 · 2022年1月31日
Kyoto大学Toshiyuki:快速复杂控制系统的实时优化,133页ppt
【NeurIPS 2021】类比进化算法:设计统一的序列模型
专知会员服务
15+阅读 · 2021年10月30日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年6月26日
专知会员服务
132+阅读 · 2021年2月17日
【康奈尔】最新《强化学习基础》CS 6789课程
专知会员服务
67+阅读 · 2020年9月27日
斯坦福EE364a《凸优化》课件,301页ppt
专知会员服务
95+阅读 · 2020年7月14日
【CMU】深度学习模型中集成优化、约束和控制,33页ppt
专知会员服务
45+阅读 · 2020年5月23日
相关基金
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
Arxiv
19+阅读 · 2018年6月27日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月13日
微信扫码咨询专知VIP会员