CN112327620B - 兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法及系统，其包括如下步骤：建立移动机器人的运动学模型；基于移动机器人的运动学模型设计分数阶滑模控制器；基于移动机器人的运动学模型设计无颤振滑模趋近律；构建势场函数，生成绕障实时轨迹；实时判断是否需要绕障，获得移动机器人的实时运行轨迹。本发明通过构建运动学模型，进而在此基础上设计分数阶滑模控制器和无颤振滑模趋近律，实现对控制输入量的优化，从而提高系统的鲁棒性和跟踪精度；同时，配合生成绕障实时轨迹及对绕障进行判断，实现移动机器人的绕障实时轨迹与跟踪轨迹的平滑切换，完成对移动机器人的无碰撞精确轨迹跟踪控制，提高运行系统的运行效率和安全性。

Description

兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法及系统

技术领域

本发明涉及移动机器人运动控制技术领域，尤其是涉及一种兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法及系统。

背景技术

无轨自主移动机器人能够降低生产成本、提高生产效率，成功应用于装配、物流乃至国防科技等领域，是智能制造业的重要支柱，其技术发展水平是一个国家工业智能化水平的重要标志，具有重要的战略意义。

为了实现对移动机器人底盘的精确轨迹跟踪，需要在建立运动学模型的基础上进行运动学控制器的设计，从而利用优化性能指标优化控制输入，保证移动机器人系统的最优控制性能。常用的方法主要有PID控制器、滑模控制器、反演控制器等。上述方法中，滑模控制由于其更为优越的鲁棒性和控制灵活性在移动机器人工业应用场合中得到了广泛的应用。然而考虑到运行环境的复杂性，目前移动机器人的运动控制仍然存在以下问题：(1)常规方法没有考虑建模误差和系统模型参数的摄动，因而控制系统的鲁棒性有限；(2)传统滑模控制所采用的趋近律会引发系统颤振，导致较大的跟随误差抖动，严重影响了移动机器人的运行精度；(3)考虑到复杂全自主环境中存在动态障碍物(比如，其他的运行机器人、人体本身等)，常规方法在进行轨迹跟踪的过程中没有兼顾轨迹绕障，因而系统的运行效率和安全性有待进一步提高。

发明内容

基于此，有必要针对现有技术的不足，提供一种提高系统的鲁棒性和跟踪精度，提高运行系统的运行效率和安全性的兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法及系统。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

本发明提供了一种兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法，其包括如下步骤：

步骤S110、建立移动机器人的运动学模型；

步骤S120、基于移动机器人的运动学模型设计分数阶滑模控制器；

步骤S130、基于移动机器人的运动学模型设计无颤振滑模趋近律；

步骤S140、构建势场函数，生成绕障实时轨迹；

步骤S150、实时判断是否需要绕障，获得移动机器人的实时运行轨迹。

在其中一个实施例中，所述步骤S110中移动机器人的运动学模型为

其中，x、y分别表示全局坐标下x轴方向坐标值、y轴方向坐标值，θ表示方位角，变量上端的点“·”表示变量的导数，V_l表示移动机器人纵向速度,L_f和L_r分别表示前、后轮到移动机器人重心的距离，δ_f和δ_r分别表示前轮、后轮的转向角度，δ_f和δ_r为控制输入量，tan表示正切函数。

在其中一个实施例中，所述步骤S110、建立移动机器人的运动学模型之后还包括步骤S111、根据所述运动学模型建立系统状态空间方程：

其中，方位角误差θ_e＝θ-θ_r，θ_r为方位角参考值，x₁和x₂分别表示系统状态空间方程变量，d′表示未建模动态和建模误差。

在其中一个实施例中，所述分数阶滑模控制器的设计为：

构建分数阶滑模面s，其中，分数阶滑模面s为

其中，η、ρ₁和ρ₂表示预设的控制增益，α，β表示分数阶阶次，α，β∈(0,1)，t表示当前时刻，tanh表示双曲正切函数，|θ_e|表示求取θ_e的绝对值；

根据分数阶滑模面s获得导数

为：

在其中一个实施例中，所述移动机器人的运动学模型中控制输入量δ_f和δ_r满足：

其中，

表示滑模等效律，U′表示滑模切换律，

表示无颤振滑模趋近律。

在其中一个实施例中，所述步骤S130中设计的无颤振滑模趋近律

为：

其中，e表示自然常数，δ、μ、Λ、Ω和γ表示趋近律系数，并且取值满足δ＞0，μ＞0，0＜Λ＜1，Ω＞0，0＜γ＜1，tanh表示双曲正切函数。

在其中一个实施例中，所述步骤S140中的势场函数V满足：

其中，

表示绕障势场分量，V′表示从当前点到目标点距离的势场分量，

和ζ表示权重因子，满足

min[*]表示求取两者中的最小值，L和l分别表示探测半径和绕障半径，(x_g,y_g)和(x_o,y_o)分别为绕障后目标点坐标值和探测的障碍物坐标值,a₁为移动机器人与障碍物的距离在全局坐标下x方向上的权值，a₂为移动机器人与障碍物的距离在全局坐标下y方向上的权值，d_t为移动机器人当前点与障碍物的距离，d_b为最短的刹车距离，d_r为引力场的范围，sgn表示符号函数，f(x)、d(x)分别表示为势场沿行驶方向和纵向的幅值量，a_m表示障碍物到移动机器人行驶方向所在直线的垂直距离与绕障半径的比值，e表示自然常数。

在其中一个实施例中，所述步骤S150、实时判断是否需要绕障，获得移动机器人的实时运行轨迹的方法，包括

根据移动机器人当前点与障碍物的距离，实时对是否需要绕障进行判断；

如果判断需要绕障，则移动机器人的实时运行轨迹采用绕障实时轨迹；如果判断不需要绕障，则移动机器人的实时运行轨迹采用跟踪轨迹。

在其中一个实施例中，所述跟踪轨迹参考值设定如下：

其中，x_r，y_r和θ_r分别表示全局坐标下x轴方向参考值、y轴方向参考值以及方位角θ的参考值，变量上端的点“·”表示变量的导数，v_r和ω_r分别表示移动机器人参考纵向速度和参考转动角速度；

所述绕障实时轨迹参考值设定如下：

式中，m为中间变量，

表示求偏导。

第二方面，本发明提供了一种兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制系统，其包括：

运动学建模模块，用于建立移动机器人的运动学模型；

滑模控制模块，用于基于移动机器人的运动学模型设计分数阶滑模控制器；

无颤振控制模块，用于基于移动机器人的运动学模型设计无颤振滑模趋近律；

绕障轨迹生成模块，用于构建势场函数，生成绕障实时轨迹；

实时绕障判断模块，用于实时判断是否需要绕障，获得移动机器人的实时运行轨迹。

综上所述，本发明提供的一种兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法及系统通过构建运动学模型，进而在此基础上设计分数阶滑模控制器和无颤振滑模趋近律，实现对控制输入量的优化，从而提高系统的鲁棒性和跟踪精度；同时，配合生成绕障实时轨迹及对绕障进行判断，实现移动机器人的绕障实时轨迹与跟踪轨迹的平滑切换，完成对移动机器人的无碰撞精确轨迹跟踪控制，提高运行系统的运行效率和安全性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法的流程示意图。

图2为本发明兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法的运动学模型示意图。

图3为本发明实施例提供的兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制系统的结构框图。

图4为本发明实施例提供的一种控制器的结构框图。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的特征、技术手段以及所达到的具体目的、功能，下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。

图1是本发明实施例提供的兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法的流程示意图，如图1所示，该兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法，包括步骤S110-步骤S150，具体如下：

步骤S110、根据控制输入量，建立移动机器人的运动学模型；在移动机器人运动环境上建立全局坐标系，坐标系均为直角坐标系，在全局坐标系下移动机器人与x轴之间的夹角为θ，即θ为移动机器人的方位角；

步骤S120、基于移动机器人的运动学模型设计分数阶滑模控制器，以优化控制输入量；

步骤S130、基于移动机器人的运动学模型设计无颤振滑模趋近律，从而提高系统的鲁棒性和跟踪精度；

步骤S140、构建势场函数，生成绕障实时轨迹；

步骤S150、实时判断是否需要绕障，获得移动机器人的实时运行轨迹。具体地，根据移动机器人当前点与障碍物的距离，实时对是否需要绕障进行判断；如果判断需要绕障，则移动机器人的实时运行轨迹采用绕障实时轨迹；如果判断不需要绕障，则移动机器人的实时运行轨迹采用跟踪轨迹，完成绕障实时轨迹与跟踪轨迹的平滑切换；其中，跟踪轨迹为移动机器人正常运行轨迹。

如图2所示，在其中一个实施例中，所述步骤S110中移动机器人的运动学模型为

其中，x、y分别表示全局坐标下x轴方向坐标值、y轴方向坐标值，θ表示方位角，变量上端的点“·”表示变量的导数，V_l表示移动机器人纵向速度,L_f和L_r分别表示前、后轮到移动机器人重心的距离，δ_f和δ_r分别表示前轮、后轮的转向角度，δ_f和δ_r为控制输入量，tan表示正切函数，一般情况下，设定δ_f＝-δ_r。

在其中一个实施例中，所述步骤S110、建立移动机器人的运动学模型之后还包括

步骤S111、根据所述运动学模型建立系统状态空间方程：

其中，方位角误差θ_e＝θ-θ_r，θ_r为方位角参考值，x₁和x₂分别表示系统状态空间方程变量，d′表示未建模动态和建模误差。

在其中一个实施例中，所述分数阶滑模控制器的设计具体为：

构建分数阶滑模面s，用于控制输入量的优化，其中，分数阶滑模面s为

其中，η、ρ₁和ρ₂表示预设的控制增益，α，β表示分数阶阶次，α，β∈(0,1)，t表示当前时刻，tanh表示双曲正切函数，|θ_e|表示求取θ_e的绝对值，在本实施例中，η＝1，α＝β＝0.5，ρ₁＝ρ₂＝1.5。

根据分数阶滑模面s获得导数

为：

在其中一个实施例中，根据系统状态空间方程获取对应的状态空间模型，结合移动机器人的状态空间模型，基于滑模控制理论确定所述移动机器人的运动学模型中控制输入量δ_f和δ_r满足：

其中，

表示滑模等效律，U′表示滑模切换律，利用分数阶滑模面s的导数

得到滑模等效律

所述滑模切换律U′具体可通过公式

得到。

在其中一个实施例中，所述步骤S130中设计的无颤振滑模趋近律

具体为：

其中，e表示自然常数，δ、μ、Λ、Ω和γ表示趋近律系数，并且取值满足δ＞0，μ＞0，0＜Λ＜1，Ω＞0，0＜γ＜1，tanh表示双曲正切函数，在本实施例中，设定δ＝μ＝Ω＝1.5，Λ＝γ＝0.9。

在其中一个实施例中，所述步骤S140中的势场函数V具体满足：

其中，

表示绕障势场分量，V′表示从当前点到目标点距离的势场分量，

和ζ表示权重因子，满足

min[*]表示求取两者中的最小值，L和l分别表示探测半径和绕障半径，(x_g,y_g)和(x_o,y_o)分别为绕障后目标点坐标值和探测的障碍物坐标值,a₁为移动机器人与障碍物的距离在全局坐标x方向上的权值，a₂为移动机器人与障碍物的距离在全局坐标y方向上的权值，d_t为移动机器人当前点与障碍物的距离，d_b为最短的刹车距离，d_r为引力场的范围，sgn表示符号函数，f(x)、d(x)分别表示为势场沿行驶方向和纵向的幅值量，a_m表示障碍物到移动机器人沿行驶方向所在直线的垂直距离与绕障半径的比值，e表示自然常数；在本实施例中，设定

ζ＝0.6。

在其中一个实施例中，所述步骤S150、实时判断是否需要绕障，获得移动机器人的实时运行轨迹的方法，包括

若d_t≥L，表明不需要绕障，所述跟踪轨迹参考值设定如下：

其中，x_r，y_r和θ_r分别表示x轴方向的参考值、y轴方向的参考值以及方位角的参考值，变量上端的点“·”表示变量的导数，v_r和ω_r分别表示移动机器人参考纵向速度和移动机器人参考转动角速度。

若l＜d_t＜L，表明需要进行绕障，所述绕障实时轨迹参考值设定如下：

式中，m为中间变量，

表示求偏导。

图3是本发明实施例提供的一种兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制系统的结构框图，如图3所示，对应于上述兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法，本发明还提供一种兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制系统，该兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制系统包括用于执行上述兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法的模块，该系统可以被配置于移动机器人上，本发明提供兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制系统，通过构建运动学模型，进而在此基础上设计分数阶滑模控制器和无颤振滑模趋近律，实现对控制输入量的优化，从而提高系统的鲁棒性和跟踪精度；同时，配合生成绕障实时轨迹，将移动机器人当前点和障碍物的距离d_t分别与障碍物探测半径L及绕障半径l进行比较，实现移动机器人的绕障实时轨迹与跟踪轨迹的平滑切换，完成对移动机器人的无碰撞精确轨迹跟踪控制，提高运行系统的运行效率和安全性。

具体地，请参考图3，该兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制系统包括运动学建模模块、滑模控制模块、无颤振控制模块、绕障轨迹生成模块及实时绕障判断模块。

运动学建模模块，用于建立移动机器人的运动学模型；

滑模控制模块，用于基于移动机器人的运动学模型设计分数阶滑模控制器；

无颤振控制模块，用于基于移动机器人的运动学模型设计无颤振滑模趋近律；

绕障轨迹生成模块，用于构建势场函数，生成绕障实时轨迹；

实时绕障判断模块，用于实时判断是否需要绕障，获得移动机器人的实时运行轨迹。

需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制系统和各模块的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。

图4是本发明实施例提供的一种控制器的内部结构框图，如图4所示，本发明提供的控制器包括通过系统总线连接的存储器及处理器；所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器用于提供计算和控制能力，以支撑整个控制器的运行，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的一种兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法。

存储器可以包括非易失性存储介质和内存储器，该非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法。

该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法。本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其他的控制器的限定，具体的控制器可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，本申请提供的兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法可实现为一种计算机程序的方式，计算机程序可以在如图4所示的控制器上运行。控制器的存储器中可存储组成该兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制系统的各个程序模块，比如，图3所示的运动学建模模块、滑模控制模块、无颤振控制模块、绕障轨迹生成模块及实时绕障判断模块。各个程序模块构成的计算机程序使得处理器执行本说明中描述的本申请各个实施例的兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制系统的步骤。例如，图4所示的控制器可以通过如图3所示的兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制系统中的运动学建模模块建立移动机器人的运动学模型；通过滑模控制模块基于移动机器人的运动学模型设计分数阶滑模控制器；通过无颤振控制模块基于移动机器人的运动学模型设计无颤振滑模趋近律；通过绕障轨迹生成模块构建势场函数，生成绕障实时轨迹；通过实时绕障判断模块实时判断是否需要绕障，获得移动机器人的实时运行轨迹。

应当理解，在本申请实施例中，处理器可以是中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。该计算机程序包括程序指令，计算机程序可存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该程序指令被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。

因此，本发明还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序，其中计算机程序包括程序指令。该程序指令被处理器执行时使处理器执行如下步骤：步骤S110、根据控制输入量，建立移动机器人的运动学模型；步骤S120、基于移动机器人的运动学模型设计分数阶滑模控制器，以优化控制输入量；步骤S140、构建势场函数，生成绕障实时轨迹；步骤S150、对是否需要绕障进行实时判断，获得移动机器人的实时运行轨迹。

所述存储介质可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。

综上所述，本发明一种兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法及系统与控制器通过构建运动学模型，进而在此基础上设计分数阶滑模控制器和无颤振滑模趋近律，实现对控制输入量的优化，从而提高系统的鲁棒性和跟踪精度；同时，配合生成绕障实时轨迹及对绕障进行判断，实现移动机器人的绕障实时轨迹与跟踪轨迹的平滑切换，完成对移动机器人的无碰撞精确轨迹跟踪控制，提高运行系统的运行效率和安全性。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，终端，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (7)

1.一种兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法，其特征在于，包括如下步骤，

步骤S110、建立移动机器人的运动学模型；所述移动机器人的运动学模型为

其中，x、y分别表示全局坐标下x轴方向坐标值、y轴方向坐标值，θ表示方位角，变量上端的点“·”表示变量的导数，V_l表示移动机器人纵向速度,L_f和L_r分别表示前、后轮到移动机器人重心的距离，δ_f和δ_r分别表示前轮、后轮的转向角度，δ_f和δ_r为控制输入量，tan表示正切函数；

所述移动机器人的运动学模型中控制输入量δ_f和δ_r满足：

其中，

表示滑模等效律，U′表示滑模切换律，

表示无颤振滑模趋近律；

步骤S120、基于移动机器人的运动学模型设计分数阶滑模控制器；其中，所述分数阶滑模控制器的设计为：

构建分数阶滑模面s，其中，分数阶滑模面s为

其中，η、ρ₁和ρ₂表示预设的控制增益，α，β表示分数阶阶次，α，β∈(0,1)，t表示当前时刻，tanh表示双曲正切函数，|θ_e|表示求取θ_e的绝对值；

根据分数阶滑模面s获得导数

为：

步骤S130、基于移动机器人的运动学模型设计无颤振滑模趋近律；

步骤S140、构建势场函数，生成绕障实时轨迹；

步骤S150、实时判断是否需要绕障，获得移动机器人的实时运行轨迹。

2.根据权利要求1所述的兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法，其特征在于，所述步骤S110、建立移动机器人的运动学模型之后还包括

步骤S111、根据所述运动学模型建立系统状态空间方程：

其中，方位角误差θ_e＝θ-θ_r，θ_r为方位角参考值，x₁和x₂分别表示系统状态空间方程变量，d′表示未建模动态和建模误差。

3.根据权利要求1所述的兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法，其特征在于，所述步骤S130中设计的无颤振滑模趋近律

为：

其中，e表示自然常数，δ、μ、Λ、Ω和γ表示趋近律系数，并且取值满足δ＞0，μ＞0，0＜Λ＜1，Ω＞0，0＜γ＜1，tanh表示双曲正切函数。

4.根据权利要求1所述的兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法，其特征在于，所述步骤S140中的势场函数V满足：

其中，

表示绕障势场分量，V′表示从当前点到目标点距离的势场分量，

和ζ表示权重因子，满足

min[*]表示求取两者中的最小值，L和l分别表示探测半径和绕障半径，(x_g,y_g)和(x_o,y_o)分别为绕障后目标点坐标值和探测的障碍物坐标值,a₁为移动机器人与障碍物的距离在全局坐标下x方向上的权值，a₂为移动机器人与障碍物的距离在全局坐标下y方向上的权值，d_t为移动机器人当前点与障碍物的距离，d_b为最短的刹车距离，d_r为引力场的范围，sgn表示符号函数，f(x)、d(x)分别表示为势场沿行驶方向和纵向的幅值量，a_m表示障碍物到移动机器人行驶方向所在直线的垂直距离与绕障半径的比值，e表示自然常数。

5.根据权利要求4所述的兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法，其特征在于，所述步骤S150、实时判断是否需要绕障，获得移动机器人的实时运行轨迹的方法，包括

根据移动机器人当前点与障碍物的距离，实时对是否需要绕障进行判断；

如果判断需要绕障，则移动机器人的实时运行轨迹采用绕障实时轨迹；如果判断不需要绕障，则移动机器人的实时运行轨迹采用跟踪轨迹。

6.根据权利要求5所述的兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制方法，其特征在于，所述跟踪轨迹参考值设定如下：

其中，x_r，y_r和θ_r分别表示全局坐标下x轴方向参考值、y轴方向参考值以及方位角θ的参考值，变量上端的点“·”表示变量的导数，v_r和ω_r分别表示移动机器人参考纵向速度和参考转动角速度；

所述绕障实时轨迹参考值设定如下：

式中，m为中间变量，

表示求偏导。

7.一种兼顾绕障的移动机器人鲁棒控制系统，其特征在于，包括，

运动学建模模块，用于建立移动机器人的运动学模型；所述移动机器人的运动学模型为

其中，x、y分别表示全局坐标下x轴方向坐标值、y轴方向坐标值，θ表示方位角，变量上端的点“·”表示变量的导数，V_l表示移动机器人纵向速度,L_f和L_r分别表示前、后轮到移动机器人重心的距离，δ_f和δ_r分别表示前轮、后轮的转向角度，δ_f和δ_r为控制输入量，tan表示正切函数；

所述移动机器人的运动学模型中控制输入量δ_f和δ_r满足：

其中，

表示滑模等效律，U′表示滑模切换律，

表示无颤振滑模趋近律；

滑模控制模块，用于基于移动机器人的运动学模型设计分数阶滑模控制器；其中，所述分数阶滑模控制器的设计为：

构建分数阶滑模面s，其中，分数阶滑模面s为

其中，η、ρ₁和ρ₂表示预设的控制增益，α，β表示分数阶阶次，α，β∈(0,1)，t表示当前时刻，tanh表示双曲正切函数，|θ_e|表示求取θ_e的绝对值；

根据分数阶滑模面s获得导数

为：

无颤振控制模块，用于基于移动机器人的运动学模型设计无颤振滑模趋近律；

绕障轨迹生成模块，用于构建势场函数，生成绕障实时轨迹；

实时绕障判断模块，用于对是否需要绕障进行实时判断，获得移动机器人的实时运行轨迹。

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