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龙图腾网获悉南京航空航天大学;南京理工大学申请的专利一种基于约束跟随的无人履带车轨迹跟踪控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116449820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310191484.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于约束跟随的无人履带车轨迹跟踪控制方法是由孙芹芹;王修业;王银龙设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于约束跟随的无人履带车轨迹跟踪控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于约束跟随的无人履带车轨迹跟踪控制方法。首先，利用欧拉‑拉格朗日方程获得履带车的动力学模型并且与运动学模型结合，得到无人履带车的耦合动力学模型；然后，基于U‑K理论对问题进行伺服约束的构建，并且通过构建约束跟随误差将该问题转化为一类近似约束跟随的问题；进而，分析受控系统的运动特性，识别系统不确定性干扰，为此设计自适应律；最后，以轨迹跟踪为导向，设计鲁棒控制器，构成自适应鲁棒控制策略，并实例验证其有效性。本发明建立了更加精确的无人履带车动力学模型，同时从约束跟随的角度解决了无人履带车轨迹跟踪控制问题，降低了系统不确定性对运动控制精度的干扰，提高了控制稳定性。

本发明授权一种基于约束跟随的无人履带车轨迹跟踪控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于约束跟随的无人履带车轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤1、通过欧拉-拉格朗日方程获得履带车的解析动力学模型，之后与其运动学模型结合，得到无人履带车的耦合动力学模型； 步骤2，建立无人履带车轨迹跟踪约束数学模型，并将初始约束转化成伺服约束，获得对应的约束矩阵、约束向量和约束跟踪误差； 步骤3，基于步骤1的受控无人履带车系统动力学模型，确定综合描述系统不确定性界值的函数，结合步骤2构建的约束跟踪误差，构建自适应律； 步骤4，基于步骤2构建的约束矩阵、约束向量和伺服约束跟踪误差，结合自适应律，构建自适应鲁棒控制器，对步骤1的受控系统进行轨迹跟踪控制； 步骤1具体包括： 基于欧拉-拉格朗日建模法，得到履带车动力学模型为： ； 其中，为系统的不确定性参数，t代表时间，为履带车的坐标，且，而则分别代表了对应的速度与加速度，即，，是惯性矩阵，是科里奥利离心力，是重力，是摩擦力及其他外部的干扰，为系统控制输入，代表系统本身的约束矩阵，为系统本身的约束向量； 根据履带车的运动学特性，其运动学模型为： ； 其中，为前进方向角，为前进线速度，为绕质心旋转的角速度；根据其运动学模型，得到，即，因此，；考虑 ； 其中，分别为左右侧履带的线速度；得到 ； 其中，为履带车驱动轮半径，为两侧履带中心距，，假设 ； 由以上等式知，，求导得，其中， 则获得无人履带车的耦合动力学模型为： 其中， 针对系统的不确定性处理问题，对该模型进行分解，把其动力学模型分解成标称部分和不确定部分： 其中，为标称部分，为不确定部分，为方便后续控制器设计，做出如下的定义：其中表示逆矩阵，是单位矩阵。

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