张扬名
- 作品数：5 被引量：60H指数：3
- 供职机构：湘潭大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种新型的移动机器人轨迹跟踪控制方法被引量：8
- 2013年
- 主要是对非完整约束下移动机器人的轨迹跟踪控制进行了研究,提出了一种新型的基于移动机器人运动模型、具有全局渐近稳定性的跟踪控制方法。这种非线性控制方法主要分为前馈和反馈两个部分:前馈部分是一种滑模控制器,它是基于反演设计的思想设计了切换函数,采用指数趋近律,减少了滑模变结构控制的抖动,并使用Lyapunov第一法对控制系统进行了稳定性分析,证明了滑模跟踪控制器是稳定的;反馈部分是基于Lyapunov函数的方法设计的反馈控制器。通过前馈部分和反馈部分的相互作用,提高了移动机器人轨迹跟踪控制的精度。实验结果表明与一般的跟踪控制方法相比,控制效果明显改善,跟踪误差能在较短时间内收敛,具有很好的抗干扰性能。
- 张扬名刘国荣
- 关键词：移动机器人滑模变结构LYAPUNOV反演设计
- 基于滑模变结构的移动机器人轨迹跟踪控制被引量：18
- 2013年
- 为解决非完整移动机器人的轨迹跟踪问题,提出一种基于滑模变结构的移动机器人轨迹跟踪控制方法。以移动机器人的运动模型为基础,采用有限时间控制方法,设计连续状态反馈角速度的控制律,以减少前向角误差,在前向角误差趋于0时,使用反演设计的滑模控制技术,给出平面坐标跟踪误差线速度的控制律。实验结果表明,该方法控制律能够在极短时间内趋于稳定,收敛以后的平面坐标误差和航向角方向误差几乎为0。
- 张扬名刘国荣杨小亮
- 关键词：移动机器人滑模变结构LYAPUNOV函数
- 一种改进的移动机器人轨迹跟踪迭代学习方法被引量：2
- 2012年
- 通过对轮式移动机器人轨迹跟踪优化问题的研究,提出了一种适应性强、收敛速度快且跟踪误差小的迭代滤波学习控制方法,充分发挥了迭代学习控制和Kalman滤波算法的优势,通过引入状态补偿项和设计新的迭代学习增益矩阵对迭代学习律进行了改进。改进的迭代学习控制能够更快速、更精确、更有效地跟踪期望的圆轨迹。采用离散的Kalman滤波器对干扰和噪声进行滤波,抑制了干扰和噪声对轨迹跟踪的影响,使该控制算法更适合于工程应用。计算机实验和仿真表明该方法具有较好的轨迹跟踪能力。
- 张扬名刘国荣兰永红
- 关键词：轮式移动机器人迭代学习控制KALMAN滤波工程应用
- 移动机器人轨迹跟踪的模糊PID-P型迭代学习控制被引量：35
- 2013年
- 本文针对移动机器人轨迹跟踪控制问题的研究,提出了一种基于移动机器人运动模型的模糊开闭环PID-P型非线性离散迭代学习控制方法,给出了PID-P型迭代学习的收敛条件及其证明过程,并采用模糊控制的原理整定PID三个学习增益矩阵的参数.该控制方法提高了移动机器人对特定轨迹的重复跟踪能力,具有算法实现简单的特点.实验仿真结果表明,采用模糊开闭环PID-P型迭代学习控制算法对轨迹跟踪是可行有效的.
- 刘国荣张扬名
- 关键词：移动机器人迭代学习控制模糊控制
- 基于Lyapunov方法和快速终端滑模的轨迹跟踪控制被引量：2
- 2012年
- 针对移动机器人的运动学模型,提出一种具有全局渐近稳定性的跟踪控制器。该跟踪控制器的设计分为两部分:第一部分是采用全局快速终端滑动模态的思想设计了角速度的控制律,用来渐近镇定移动机器人跟踪的前向角误差;第二部分是采用Lyapunov方法设计了线速度的控制律,用来渐近镇定移动机器人跟踪的平面坐标误差。采用Lyapunov稳定性定理,证明了移动机器人在满足这些控制律条件下,实现了对参考轨迹的全局渐近跟踪。实验结果表明移动机器人能够有效地跟踪期望轨迹,有利于在实际应用中推广。
- 张扬名刘国荣刘洞波刘欢
- 关键词：终端滑模全局渐近稳定LYAPUNOV函数
