叶锦华 吴海彬

福州大学机械工程及自动化学院，福州，350116

不确定轮式移动机器人统一自适应神经网络H∞控制

叶锦华 吴海彬

福州大学机械工程及自动化学院，福州，350116

提出了一种基于自适应神经网络控制和H∞控制的轮式移动机器人光滑全局跟踪和镇定统一的控制器。首先采用横截函数方法，扩展系统控制输入，建立与原系统等价的、输入输出完全解耦的无奇异全驱动系统，再对新系统设计自适应神经网络H∞控制器。自适应神经网络控制可有效补偿系统的复杂不确定项。H∞控制器可同时对系统扰动和神经网络逼近误差进行预定水平抑制，进一步提高控制器的适应性，优化系统的控制性能。仿真结果验证了算法的有效性。

轮式移动机器人；轨迹跟踪与镇定统一控制；自适应神经网络；H∞控制；横截函数

0 引言

非完整轮式移动机器人(wheeled mobile robots，WMR)是一类典型的多输入、多输出非完整系统，其控制器设计的困难一方面在于系统不满足Brockett的必要条件[1]，不存在光滑时不变静态状态反馈镇定控制律，另一方面在于系统存在控制输入欠驱动。解决这两个困难的单一控制方法已取得较为丰富的研究成果[2-4]，但是只有少数学者进行了WMR统一控制器的研究[5-13]。统一控制器可以避免实际应用中采用单一控制器组合时的切换控制，有利于提高系统的动态性能和稳定性。然而采用时变控制器[5]易产生控制输入高频震荡，采用基于极坐标方法[6]和动态反馈控制方法[7]设计的控制器存在潜在的奇异，而镇定控制往往需要额外的限制条件来解决奇异问题。……