差速转向移动机器人基于速度的动力学模型与自适应控制器 MATLAB实现

一、动力学模型构建

1. 运动学模型

差速转向机器人的核心是通过左右轮速度差实现转向。设：

轮距：LLL（两轮中心间距）
轮速：左轮 vlv_lvl、右轮 vrv_rvr
线速度 ：v=vl+vr2v=\frac{v_l+v_r}{2}v=2vl+vr
角速度 ：ω=vr−vlLω=\frac{v_r−v_l}{L}ω=Lvr−vl

位姿更新方程：

其中 x,y,θx,y,θx,y,θ为机器人位姿。

2. 动力学模型

考虑外部负载（如质量 mmm和转动惯量 III）的影响，动力学方程为：

驱动力 ：F=(vr+vl)⋅r/2F=(v_r+v_l)⋅r/2F=(vr+vl)⋅r/2（rrr为轮半径）
摩擦力 ：Ffriction=μcsgn(v)+μvvF_{friction}=μ_csgn(v)+μ_vvFfriction=μcsgn(v)+μvv（库伦+粘滞摩擦）
转向阻力矩 ：τresistance=kt⋅ω2τ_{resistance}=k_t⋅ω^2τresistance=kt⋅ω2（与角速度平方相关）。

二、自适应控制器设计

1. 控制目标

跟踪参考轨迹 xref,yref,θrefx_{ref},y_{ref},θ_{ref}xref,yref,θref，最小化误差：

2. 自适应PID控制

通过在线调整 Kp,Ki,KdK_p,K_i,K_dKp,Ki,Kd适应负载变化：

参数更新律（基于李雅普诺夫稳定性）：

其中 γp,γi,γdγ_p,γ_i,γ_dγp,γi,γd为自适应增益。

3. 模型参考自适应控制（MRAC）

参考模型输出 ym(t)ym(t)ym(t)与实际输出 y(t)y(t)y(t)的误差驱动参数调整：

θθθ：控制器参数向量
ΓΓΓ：正定增益矩阵
ϕ(t)ϕ(t)ϕ(t)：回归向量。

三、MATLAB仿真实现

1. 参数设置

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% 机器人参数
L = 0.3;      % 轮距 (m)
r = 0.05;     % 轮半径 (m)
m = 2;        % 质量 (kg)
I = 0.1;      % 转动惯量 (kg·m²)
mu_c = 0.15;  % 库伦摩擦系数
mu_v = 0.02;  % 粘滞摩擦系数
Kt = 0.01;    % 转向阻力系数

% 控制参数
Kp = 1.2; Ki = 0.3; Kd = 0.05;  % 初始PID参数
gamma = 0.1;                    % 自适应增益

2. 动力学模型仿真

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% 状态变量：[x, y, theta, v, omega]
state = [0; 0; 0; 0.5; 0.2];  % 初始状态

% 时间参数
dt = 0.01;  % 时间步长
t_end = 10; % 仿真时间
t = 0:dt:t_end;

% 参考轨迹（圆形路径）
x_ref = 1.5*cos(0.2*t);
y_ref = 1.5*sin(0.2*t);
theta_ref = 0.2*t;

% 存储结果
x_hist = zeros(size(t));
y_hist = zeros(size(t));
theta_hist = zeros(size(t));

3. 自适应控制循环

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for k = 1:length(t)
    % 当前状态
    x = state(1); y = state(2); theta = state(3);
    v = state(4); omega = state(5);
    
    % 计算控制输入（自适应PID）
    e = [x_ref(k) - x; y_ref(k) - y; theta_ref(k) - theta];
    u = Kp*e(1) + Ki*e(2) + Kd*e(3);
    
    % 参数更新（李雅普诺夫律）
    Kp = Kp - gamma * e(1) * sign(e(1));
    Ki = Ki - gamma * e(2) * sign(e(2));
    Kd = Kd - gamma * e(3) * sign(e(3));
    
    % 动力学方程积分
    F = (v + v) * r / 2;  % 左右轮速度相同，无转向
    F_friction = mu_c*sign(v) + mu_v*v;
    tau = Kt * omega^2;   % 转向阻力矩
    
    dv = (F - F_friction)/m;
    domega = (u - tau)/I;
    
    % 更新状态
    state(4) = v + dv*dt;
    state(5) = omega + domega*dt;
    state(1) = x + v*cos(theta)*dt;
    state(2) = y + v*sin(theta)*dt;
    state(3) = theta + omega*dt;
    
    % 存储数据
    x_hist(k) = state(1);
    y_hist(k) = state(2);
    theta_hist(k) = state(3);
end

4. 结果可视化

matlab 复制代码

figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, x_hist, 'r', t, x_ref, 'b--');
title('X方向跟踪效果');
xlabel('时间 (s)'); ylabel('位置 (m)');
legend('实际', '参考');

subplot(2,1,2);
plot(t, y_hist, 'g', t, y_ref, 'm--');
title('Y方向跟踪效果');
xlabel('时间 (s)'); ylabel('位置 (m)');
legend('实际', '参考');

参考代码差速转向移动机器人基于速度的动力学模型与自适应控制器 www.youwenfan.com/contentcsr/100467.html

四、性能优化与调参

负载突变测试：
- 在 t=5t=5t=5秒时突增质量 m=5kgm=5kgm=5kg，观察自适应PID的恢复能力。
参数敏感性分析：
- 调整 γγγ值（如 0.05→0.20.05→0.20.05→0.2），对比收敛速度。
摩擦模型改进：
- 引入动态摩擦模型（如Stribeck摩擦），提升低速跟踪精度。

五、扩展应用

多传感器融合：
- 结合IMU和编码器数据，通过卡尔曼滤波估计状态。
路径规划结合：
- 使用A或RRT生成全局路径，再通过自适应控制器跟踪。
硬件在环仿真：
- 在ROS/Gazebo中搭建机器人模型，验证算法实时性。

六、总结

通过结合动力学模型与自适应PID控制，差速转向机器人可在负载变化下实现高精度轨迹跟踪。核心在于：

模型精确性：需考虑惯性、摩擦等非线性因素。
参数自适应：通过在线估计动态调整控制增益。
鲁棒性验证：需测试不同负载和干扰场景下的性能。