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第46卷第12期制造业自动化Vol.46No.12

2024年12月ManufacturingAutomationDec.2024

DOI:10.3969/j.issn.1009-0134.2024.12.008

自适应事件触发的智能机器人路径跟踪控制

AdaptiveEvent-TriggeredPathFollowingControlforIntelligentRobots

1112*

李强，李斌，李春明，王洪波

1112*

LIQiang，LIBin，LIChun-ming，WANGHong-bo

（1.广东省机场管理集团有限公司，广东广州510440；

2.哈工大机器人（中山）无人装备与人工智能研究院，广东中山528400）

摘要：针对智能机器人提出一种基于自适应事件触发机制的鲁棒路径跟踪控制算法。首先，考虑到系统

的非线性特征，采用T-S模糊模型方法逼近系统横向动力学；其次，考虑到有限网络带宽引起的通信约束，

在设计鲁棒控制时引入了先进的自适应事件触发方案。然后基于李亚普诺夫函数理论，给出了一组充分条

件来计算所设计控制器的事件触发权矩阵和控制增益。最后，在MATLAB/Simulink平台上进行了仿真模拟

以说明所提方法的有效性和鲁棒性。

关键词：鲁棒控制；自适应；模糊控制；事件触发

中图分类号：N941.3文献标志码：A文章编号：1009-0134（2024）12-0055-06

0引言个局部线性子模型，并根据输入变量的模糊集合

来加权组合这些子模型，从而实现对非线性系统

随着人工智能技术不断提升，智能机器人已

［10］

的建模和控制。采用T-S模糊模型可以更准确地

成为工业、农业、医疗等诸多领域中不可或缺的

［1］描述机器人的非线性行为，并且具有良好的鲁棒

装备。然而，要实现智能机器人的高效自主导航

［11］

性，能够有效克服参数不确定性带来的问题。

和精确操作，需要依托于路径跟踪控制这一核心

因此，通过设计适当的模糊逻辑规则和模糊控制

［2］

技术。目前，智能机器人的路径跟踪控制已经成

器参数，可以实现对机器人行驶过程中的非线性

为机器人技术和智能化控制领域的重要研究内

变化进行准确建模和控制，从而提高机器人的横

［3-4］

容。研究智能机器人的路径跟踪控制不仅可以

向稳定性和控制性能。