基于无源性理论的全方位移动机械手轨迹跟踪自抗扰控制研究

Omnidirectional mobile manipulator has high operational flexibility, which can be widely used in dangerous environments by remote control, such as radiant or poisonous environments, to conduct intelligent operation instead of human. Omnidirectional mobile manipulator is a typical complex dynamic system (e.g., strong coupling and nonlinearity), which has problems of uncertainty (e.g., model uncertainty and external disturbances), and time delay usually exists in the remote control. However, considering the uncertainty and time delay, research on trajectory tracking control of omnidirectional mobile manipulator has not been sufficiently studied. To this end, this project fully combines passivity theory and active disturbance rejection control, and will conduct the following research: 1) Aiming at the problem of uncertainty, the trajectory tracking controller design will be conducted based on passivity theory, by using extended state observer; 2) Aiming at the problems of uncertainty and time delay, a new extended state observer will be proposed and the trajectory tracking control design under time varying delay will be specially studied; 3) The online self-tuning method for the parameters of the control systems designed above will be studied based on fuzzy control theory. This project will provide a new solution for improving the trajectory tracking performances and robustness of omnidirectional mobile manipulator.

全方位移动机械手具有高度的操作灵活性，可以通过远程控制广泛应用在有辐射、有毒等危险性环境中代替人类进行智能化作业。全方位移动机械手是一个典型的复杂（强耦合、非线性等）不确定性系统（模型不确定性、外部扰动等），在远程控制情况下还具有时滞等问题。目前，针对不确定性和时滞问题，全方位移动机械手轨迹跟踪控制的研究还不够充分。为此，拟充分结合无源性理论和自抗扰控制方法，开展以下研究：1）针对不确定性问题，利用扩张状态观测器，研究基于无源性理论的轨迹跟踪自抗扰控制器设计方法；2）针对不确定性和时滞同时存在问题，提出改进型扩张状态观测器，重点研究时变时滞条件下的轨迹跟踪自抗扰控制器设计方法；3）基于模糊控制理论研究以上所设计控制系统的参数在线自整定方法。本项目的研究为提高全方位移动机械手在不确定性和时滞条件下轨迹跟踪的性能和鲁棒性，提供了一种新的方法和思路。

全方位移动机械手具有高度的操作灵活性，可以通过远程控制广泛应用在有辐射、有毒等危险性环境中代替人类进行智能化作业。全方位移动机械手是一类典型的复杂（强耦合、非线性等）不确定性系统（模型不确定性、外部扰动等）。本项目针对以上问题，结合无源性理论、自抗扰控制方法以及数据驱动控制方法，开展了以下研究：1）提出了一种结合无源性方法和自抗扰控制方法的控制器设计。所设计的控制器一方面大大减少了对模型信息的需求，仅使用少量易获取的机器人几何信息（如接触半径）；另一方面利用扩张状态观测器（extended state observer, ESO）实时估计系统的扰动和参数不确定性等，提高了控制系统的鲁棒性。2）充分利用了全方位移动机械手的物理结构，提出了具有明确物理意义（即利用内部阻尼）的无源性自抗扰控制方法。3）ESO是自抗扰控制的核心部分，提出了三种ESO设计方法，包括滑模ESO、结构改进的ESO和非线性相位ESO，提高了ESO估计性能，并且解决了初始微分峰值问题。4）提出了一种基于非奇异终端滑模的自抗扰控制器设计，在简化控制器所需模型信息的同时，进一步提高了控制系统的鲁棒性。5）提出了一种基于无模型自适应控制方法的数据驱动控制器设计。所提出的控制方案不需要任何模型信息，但是初值设置是关键问题之一。本项目结合具体的被控对象，从基本的受力分析等角度提出了具有明确物理含义的初值设置方法。同时，提出了一种旋转坐标系，解决了数据驱动控制方法在应用到具有旋转特性的移动机器人的另一个关键性问题。6）搭建了全方位移动机械手实验样机平台，并对以上所设计的控制器均进行了仿真和实验验证。..本项目的研究提高了全方位移动机械手在不确定性条件下的轨迹跟踪性能和鲁棒性，减少了控制器设计对模型信息的依赖，具有一定的实用价值。