计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2012年
10期
3728-3732
,共5页
轮式移动机器人%轨迹跟踪%迭代学习控制%Kalman滤波%工程应用
輪式移動機器人%軌跡跟蹤%迭代學習控製%Kalman濾波%工程應用
륜식이동궤기인%궤적근종%질대학습공제%Kalman려파%공정응용
通过对轮式移动机器人轨迹跟踪优化问题的研究,提出了一种适应性强、收敛速度快且跟踪误差小的迭代滤波学习控制方法,充分发挥了迭代学习控制和Kalman滤波算法的优势,通过引入状态补偿项和设计新的迭代学习增益矩阵对迭代学习律进行了改进.改进的迭代学习控制能够更快速、更精确、更有效地跟踪期望的圆轨迹.采用离散的Kalman滤波器对干扰和噪声进行滤波,抑制了干扰和噪声对轨迹跟踪的影响,使该控制算法更适合于工程应用.计算机实验和仿真表明该方法具有较好的轨迹跟踪能力.
通過對輪式移動機器人軌跡跟蹤優化問題的研究,提齣瞭一種適應性彊、收斂速度快且跟蹤誤差小的迭代濾波學習控製方法,充分髮揮瞭迭代學習控製和Kalman濾波算法的優勢,通過引入狀態補償項和設計新的迭代學習增益矩陣對迭代學習律進行瞭改進.改進的迭代學習控製能夠更快速、更精確、更有效地跟蹤期望的圓軌跡.採用離散的Kalman濾波器對榦擾和譟聲進行濾波,抑製瞭榦擾和譟聲對軌跡跟蹤的影響,使該控製算法更適閤于工程應用.計算機實驗和倣真錶明該方法具有較好的軌跡跟蹤能力.
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