1、在这个机器人上，确定了两个不同系统取决于连接设备在系统拖车拴在机器人车轮轴中心线上方图，顶端，而对系统是栓在机器人车轮轴中心线后面图，底部。对来说是种特殊情况，其中。这个系统不过单从控制角度来看，需要更多复杂计算。出于这个原因，我们分开处理挂接系统。两个马达能够控制机器人线速度和角速度，。除了这些速度之外，还由传感器测量，而机器人和拖车之间角度，由光学编码器给出。机器人位置和方向通过整合前速度被计算。有了这些批注，控制系统是全球控制方案.目当考虑到现实系统，人们就必须要考虑到在运动执行时产生扰动。这可能有许多来源，像有缺陷电机，轮子滑动，惯性影响.这些扰动可以被设计通过增加个周期在控制系统，得到个新系统形式,在上式中可以是确定性或随机变量。在第种情况下，扰动仅仅是由于系统演化不规则，而在第二种情况下，它来自于该系统个随机行为。我们将看到后来，这。
2、用通过考虑悬挂点运动。下面节讨论了我们迭代计划鲁棒性。.迭代计划鲁棒性我们现在正在显示上文所提到迭代计划鲁棒性。为此，我们需要有个当机器人运动时产生扰动模型。扰动模型系统是个不规则，从而导致矢量场确定性变化。在我们实验中，我们要看到由于随机扰动导致例如在些悬挂系统中发挥作用。这些扰动对模型是非常困难。出于这个原因，我们只有两个简单假说有其中是沿曲线横坐标设计路径，和分别是真正和参考结构，是结构空间系统距离并且，是正数。第个不等量意味着实际和参考结构之间距离成正比距离覆盖计划路径。第二个不等量是确保轨迹跟踪控制率，防止系统走得太远远离其参考轨迹。让我们指出，这些假设是非常现实和适合大量扰动模型。我们现在需要知道在每个迭代路径长度。我们使用指导方法计算这些路径验证拓扑短时间可控性。这个也就是说，如果我们目标是充分接近起初结构，轨迹计算依然是起初结构附近。在我们给出估算方面距离如果和是两种不够紧密结构，规划路径。
3、已经给出了移动机器人特殊情况这问题。所有这些控制律都是工作在相同假设下系统演变是完全已知和没有扰动使得系统偏离其轨迹。很少有文章在处理移动机器人控制时考虑到扰动运动学方程。但是提出了种有关稳定汽车配置，有效矢量控制扰动领域，并且建立在迭代轨迹跟踪基础上。存在障碍使得达到规定路径任务变得更加困难，因此在执行任务任何动作之前都需要有个路径规划。在本文中，我们在迭代轨迹跟踪基础上提出了个健全方案，使得带拖车机器人按照规定路径行走。该轨迹计算由规划议案所描述，从而避免已经提交了输入障碍物。在下面，我们将不会给出任何有关规划发展，我们提及这个参考细节。而且，我们认为，在特定轨迹执行屈服于扰动。我们选择这些扰动模型是非常简单，非常般。它存在些共同点。本文安排如下第节介绍我们实验系统及其拖车两个连接系统将被视为图。第节处理控制方案及分析稳定性和鲁棒性。在第节，我们介绍本实验结果。图带拖车系统描述是个有两个驱动轮移动机器人。拖车是被。
4、完全跟随其参考轨迹,并且我们把我们注意力放在拖车偏差ˆ。这偏差变化很容易从系统推导出系统ˆˆ尽管ˆ是减少ˆ我们系统而且被不等量限制了,因此ˆ和式等价于ˆˆ且或且图显示ˆ范围随着给定值正在减少。我们可以看到，这个范围包含了拖车所有位置，包括式所界定范围。此外，以前计算许可轻松地表明对于变量，是个渐近稳定值变量。因此，如果实际或虚拟机器人按照它参考轨迹前进，拖车是稳定，并且将趋于自己参考轨迹。图ˆ稳定范围.虚拟机器人系统当拖车挂在机器人后面，之前结构甚至更简单我们可以用拖车取代虚拟机器人。在这种实际情况下，机器人速度,和拖车,对映射连接。然后虚拟机器人系统表示为如下和以前稳定性分析可以被很好使。
5、我们系统而且被不等量限制了,因此ˆ和式等价于ˆˆ且或且图显示ˆ范围随着给定值正在减少。我们可以看到，这个范围包含了拖车所有位中文字出处.附件外文资料翻译译文种实用办法带拖车移动机器人反馈控制拉斯，法国国家科学研究中心法国图卢兹摘要本文提出了种有效方法来控制带拖车移动机器人。轨迹跟踪和路径跟踪这两个问题已经得到解决。接下来问题是解决迭代轨迹跟踪。并且把扰动考虑到路径跟踪内。移动机器人实验结果说明了我们方法有效性。引言过去年，人们对非完整系统运动控制做了大量工作。布洛基提出了关于这种系统项具有挑战性任务，配置稳定性，证明它不能由个简单连续状态反馈。作为替代办法随时间变化反馈或间断反馈也随之被提出。从移动机器人运动控制项调查可以看到。另方面，非完整系统轨迹跟踪不符合布洛基条件，从而使其这个任务更为轻松。许多著作也。
6、第二个模型是个更适合我们实验系统。为了引导机器人，从开始就配置了目标，许多工程认为扰动最初只是机器人和目标之间距离，但演变系统是完全众所周知。为了解决这个问题，他们设计了个可输入时间状态函数，使目标达到个渐近稳定平衡闭环系统。现在，如果我们介绍了先前定义周期在这个闭环系统，我们不知道将会发生什么。但是我们可以猜想，如果扰动很小是确定在平衡点如果仍然还有个将接近目标，如果扰动是个随机变数，平衡点将成为个平衡子集。但是，我们不知道这些新平衡点或子集位置。此外，在处理障碍时，随时间变化方法不是很方便。他们只能使用在附近目标，这附近要适当界定，以确保无碰撞轨迹闭环系统。请注意连续状态反馈不能适用于真实情况下机器人，因为间断速度导致无限加速度。我们建议达成存在障碍特定配置方法如下。我们首先在当前配置和使用自由碰撞议案所描述目标之间建立个自由碰撞路径，然后，我们以个简单跟踪控制率执行轨迹。在运动结束后，因为这目标各种扰动机器。
7、度验证它们之间关系这里是个正数。因此，如果,.是配置依次获得，我们有以下不等式,这些不等式确保,是上界序列,.正数和趋近于足够反复后。因此，我们没有获得渐近稳定性配置目标，但这结果确保存在个稳定范围处理这个配置。这结果基本上是来自我们选择非常传统扰动模型。让我们重复这包括诸如扰动模型时间不同控制律无疑将使其失去其渐近稳定。实验结果如下节显示，收敛域控制计划是非常小。实验结果现在，我们目前获得带拖车机器人系统和实验结果。图和图显示第路径计算例子所规划初始配置黑色和目标配置灰色之间运动。在第二种情况下包括上次计算结果。连接系统长度如下系统中，厘米，系统厘米，厘米。表和表提供初始和最后配置位置以及目标和期望配置在第次动作和第二次动作之间不足，个不同实验。在这两种情况下，第次试验相当于图表。意味着，在第动作后精度十分充足，没有更多可进行动作。评论和意见表和表报告结果显示了两个主要见解。
8、取代虚拟机器人。在这种实际情况下，机器人速度,和拖车,对映射连接。然后虚拟机器人系统表示为如下和以前稳定性分析可以被很好使用通过考虑悬挂点运动。下面节讨论了我们迭代计划鲁棒性。.迭代计划鲁棒性我们现在正在显示上文所提到迭代计划鲁棒性。为此，我们需要有个当机器人运动时产生扰动模型。扰动模型系统是个不规则，从而导致矢量场确定性变化。在我们实验中，我们要看到由于随机扰动导致例如在些悬挂系统中发挥作用。这些扰动对模型是非常困难。出于这个原因，我们只有两个简单假说有其中是沿曲线横坐标设计路径，和分别是真正和参考结构，是结构空间系统距离并且，是正数。第个不等量意味着实际和参考结构之间距离成正比距离覆盖计划路径。第二个不等量是确保轨迹跟踪控制率，防止系统走得太远远离其参考轨迹。让我们指出，这些假设是非常现实和适合大量扰动模型。我们现在需要知道在每个迭代路径长。
9、。首先，系统达成非常令人满意精密程度，其次迭代次数是非常小介于和之间。事实上，精密程度取决于很多速度和不同动作。在这里，机器人最大线速度是厘米秒。结论我们已经提出了种方法来控制机器人与拖车从初始结构到个已知输入问题目标。这种方法是以迭代于开环和闭环控制相结合为前提办法。它对大范围扰动模型已经显示出健全面。这个鲁棒性主要来自拓扑性能指导方法介绍。即使该方法不完全趋于机器人最终目标，但是在真正实验期间达到精度程度是非常令人满意。附件外文原文.,.,,,.,.,.,.,,.车是否真稳定下节将回答这个问题。.拖车稳定性分析在这里我们考虑向前运动情况下,虚拟机器人向后运动被等值转变。让我们把坐标作为参考轨迹并且把坐标,作为实际运动系统。我们假设机器人完全跟随其参考轨迹,并且我们把我们注意力放在拖车偏差ˆ。这偏差变化很容易从系统推导出系统ˆˆ尽管ˆ是减少ˆ。
10、是否真稳定下节将回答这个问题。.拖车稳定性分析在这里我们考虑向前运动情况下,虚拟机器人向后运动被等值转变。让我们把坐标作为参考轨迹并且把坐标,作为实际运动系统。我们假设机器人完全跟随其参考轨迹,并且我们把我们注意力放在拖车偏差ˆ。这偏差变化很容易从系统推导出系统ˆˆ尽管ˆ是减少ˆ我们系统而且被不等量限制了,因此ˆ和式等价于ˆˆ且或且图显示ˆ范围随着给定值正在减少。我们可以看到，这个范围包含了拖车所有位置，包括式所界定范围。此外，以前计算许可轻松地表明对于变量，是个渐近稳定值变量。因此，如果实际或虚拟机器人按照它参考轨迹前进，拖车是稳定，并且将趋于自己参考轨迹。图ˆ稳定范围.虚拟机器人系统当拖车挂在机器人后面，之前结构甚至更简单我们可以用拖。
11、度。我们使用指导方法计算这些路径验证拓扑短时间可控性。这个也就是说，如果我们目标是充分接近起初结构，轨迹计算依然是起初结构附近。在我们给出估算方面距离如果和是两种不够紧密结构，规划路径长度验证它们之间关系这里是个正数。因此，如果,.是配置依次获得，我们有以下不等式,这些不等式确保,是上界序列,.正数和趋近于足够反复后。因此，我们没有获得渐近稳定性配置目标，但这结果确保存在个稳定范围处理这个配置。这结果基本上是来自我们选择非常传统扰动模型。让我们重复这包括诸如扰动模型时间不同控制律无疑将使其失去其渐近稳定。实验结果如下节显示，收敛域控制计划是非常小。实验结果现在，我们目前获得带拖车机器人系统和实验结果。图和图显示第路径计算例子所规划初始配置黑色和目标配置灰色之间运动。在第二种情况下包括上次计算结果。连接系统长度如下系统中，厘米，系统厘米，厘米。表和表提供初始和最后配置位置以及目标。
12、从来没有完全达到和目标轨迹致，而是这目标左右。如果达到配置远离目标，我们计算另个我们之前已经执行过个轨迹。现在我们将描述我们轨迹跟踪控制率，然后给出我们全球迭代方法鲁棒性问题。.轨迹跟踪控制率在这节中，我们只处理系统。对系统容易计算见第.节。图单机器人跟踪控制率很多带拖车轮式移动机器人跟踪控制律已经被提出。其中虽然很简单,但是提供了杰出成果。如果是模拟机器人坐标构成真实机器人图，如果,是输入参考轨迹，这种控制律表示如下我们控制律关键想法如下当机器人前进，拖车不需要稳定见下文。因此，我们对机器人使用公式。当它后退时，我们定义个虚拟机器人图这是对称真实对拖车车轮轴然后，当真正机器人退后，虚拟机器人前进和虚拟系统,在运动学上是等同于真正个。因此，我们对虚拟机器人实行跟踪控制法。图虚拟机器人现在问题是当机器人前进时，拖车。
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