王 刚， 王朝立， 杜庆辉， 季云峰

（1.上海理工大学 管理学院，上海200093；2.上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093）

轮式移动机器人是典型的具有非完整约束的系统，近三十年来已经引起越来越广泛的关注［1－2］.由于非完整系统不满足Brockett定理［3］的3个必要条件，因此不存在光滑时不变纯状态反馈律使其镇定，故许多经典的线性系统方法无法直接应用于移动机器人的镇定问题上.为了解决这个问题，大量的学者在这方面作了相关的研究，如使 用 滑 模 控 制［4－5］、转 换 为 链 式 系 统［6－7］、使 用 不连续的反馈［8］以及光滑时变反馈［9］等.为了控制移动机器人，通常假设机器人的各个状态是精确知道的，但在实际中，由于测量的精度和一些不确定的干扰，这个假设是很难成立的.利用视觉反馈获得控制器所需要的位置信息是克服这些问题的一种有效办法.

近年来，视觉反馈已经被广泛地应用在机器人的控制上［10－11］.回顾以往文献，缺乏深度信息是单目视觉伺服固有的缺点.Dixon等［12］利用放置在天花板上不校调的单目摄像机设计了自适应跟踪控制器，实现了机器人的跟踪控制.最近，Fang等［13］和Chen等［14］通过分解单应矩阵分别设计了自适应镇定控制器和跟踪控制器，用以补偿未知的深度信息，实现了移动机器人的渐进镇定和跟踪.但是由于对目标机器人线速度和角速度等的限制，文献［12］和［14］无法解决移动机器人的镇定问题.同时，对于单应矩阵的分解也是非常复杂的，常常……