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基于神经网络的轮式移动机器人非线性模型预测控制研究

目录

一、内容概括................................................2

1.研究背景与意义........................................2

1.1移动机器人发展现状.................................4

1.2非线性模型预测控制的重要性.........................5

1.3神经网络在移动机器人控制中的应用...................6

2.研究目标与内容........................................7

2.1研究目标...........................................9

2.2研究内容..........................................10

二、轮式移动机器人非线性模型建立...........................10

1.轮式移动机器人概述...................................12

2.轮式移动机器人结构特点...............................13

3.轮式移动机器人非线性动力学模型建立...................14

4.非线性模型验证与修正.................................15

三、基于神经网络的非线性模型预测控制方法...................16

1.模型预测控制理论概述.................................18

2.基于神经网络的非线性模型预测控制算法设计.............19

3.神经网络结构设计与优化...............................20

四、轮式移动机器人控制系统设计.............................22

1.控制系统总体架构设计.................................23

2.传感器与执行器选择...................................25

3.控制算法实现与调试...................................26

五、基于神经网络的轮式移动机器人非线性模型预测控制实验研究.27

1.实验平台搭建.........................................29

2.实验方案设计.........................................30

3.实验结果分析与讨论...................................31

六、结论与展望.............................................33

一、内容概括

本文深入研究了基于神经网络的轮式移动机器人的非线性模型预测控制方法。在系统建模的基础上，运用神经网络技术对非线性动态进行估计和补偿，实现了对轮式移动机器人运动状态的精确控制。

文中首先分析了轮式移动机器人的运动学和动力学特性，建立了考虑摩擦力、空气阻力等非线性因素的数学模型。针对模型的不确定性，提出了基于神经网络的模型预测控制策略。该策略通过在线学习算法不断优化神经网络的结构和参数，以适应环境变化和负载扰动。

在控制算法设计中，采用了模型预测控制的基本思想，结合神经网络的逼近能力和滚动优化策略，构建了非线性模型预测控制器。通过对期望轨迹的跟踪误差进行分析，设计了合适的性能指标函数，并利用约束优化方法求解最优控制输入。

本文还讨论了神经网络的学习算法和优化方法，以及控制器在实际应用中的鲁棒性和稳定性问题。通过仿真分析和实验验证，证明了所提出方法的有效性和可行性，为轮式移动机器人的智能控制提供了新的思路和方法。

1.研究背景与意义

随着科技的不断发展，轮式移动机器人在工业生产、物流配送、家庭服务等领域的应用越来越广泛。由于轮式移动机器人的运动特性和环境复杂性，其控制系统的设计和优化面临着诸多挑战。为了提高轮式移动机器人的性能和控制精度。NMPC)在轮式移动机器人控制中的应用。

非线性模型预测控制是一种基于先进控制理论的智能控制方法，它通过建立系统动力学模型和非线性观测模型，利用最优控制理论对系统进行建模和分析。与传统的线性控制方法相比，非线性模型预测控制具有更强的鲁棒性和适应性，能够更好地处理系统的不确定