移动机器人轨迹跟踪的参数估计与原对偶神经网络预测控制
张浪文
王中旭
魏海翔
谢巍
华南理工大学自动化科学与工程学院,广东 广州 510640
摘要：本文针对轮式移动机器人的不确定参数估计与轨迹跟踪问题,研究了基于卷积神经网络(CNN)的移动机器人不确定模型参数估计方法,提出了移动机器人的原对偶神经网络(PDNN)模型预测控制(MPC)轨迹跟踪控制算法.对于轮式移动机器人而言,轮胎侧偏刚度受到负载扰动、未建模动态和路况变化等不确定因素影响,在实际行驶过程中难以实时测量.论文研究侧偏刚度的CNN回归模型,以估计机器人运行过程中的不确定性.考虑前轮偏角与加速度等状态的约束条件,研究基于CNN参数估计的移动机器人预测控制设计方法,提出基于PDNN的移动机器人预测控制问题求解算法,并证明了所提出基于CNN参数估计的PDNN-MPC算法稳定性.最后,为了验证控制器的有效性,对所提出的PDNN-MPC算法进行验证.
关键词：轮式移动机器人轨迹跟踪模型预测控制原对偶神经网络卷积神经网络
论文发表日期：2026-02-28
在线出版日期：2026-04-08（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 278-286 )
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