摘要：考虑具有可见性约束和执行器约束的载荷不确定移动机器人视觉伺服系统,提出一种鲁棒视觉伺服预测控制策略.首先将该移动机器人视觉伺服系统建模为关于视觉伺服误差和驱动的不确定系统.其次,对约束的视觉伺服误差子系统,设计基于半正定规划的速度规划预测控制算法.该算法分为离线计算和在线调度两个部分,降低预测控制算法的在线计算量.而对约束的视觉伺服驱动子系统,采用极小极大鲁棒预测控制算法,实现对视觉伺服误差子系统的规划速度的渐近跟踪.进一步,建立了载荷不确定移动机器人视觉伺服误差和驱动系统的鲁棒渐近稳定性结果.最后,对比仿真结果验证了本文策略的有效性和优越性.

摘要：考虑非完整性移动机器人存在的速度约束问题,本文研究了由3个主动偏心轮组成的全方位移动机器人视觉伺服系统。针对视觉伺服系统具有视觉可见性约束和执行器约束,提出了一种基于模型预测控制(MPC)策略的视觉伺服控制器。首先,基于主动偏心轮的全方位移动机器人的运动学方程和视觉伺服系统误差模型,对全方位移动机器人偏心方向轮滚动角速度和偏转角速度的视觉伺服误差系统进行建模。在此基础上,建立全方位移动机器人的视觉伺服预测控制策略,并采用原对偶神经网络在线求解凸优化问题。最后仿真实验表明,所设计的控制器不仅可以较好地处理约束条件,驱动移动机器人到达目标点,并且与传统预测控制方法相比更高效。