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申请/专利权人：集美大学

摘要：本发明涉及一种非完整移动机器人的预定时间主动干扰抑制方法，包括以下步骤：步骤S1：建立不确定非完整移动机器人的运动学模型及期望轨迹的运动学模型；步骤S2：基于步骤S1建立的模型，建立不确定非完整移动机器人位姿误差方程；步骤S3：基于步骤S2建立的位姿误差方程，结合滑模控制理论和预定时间控制理论，构建横摆率扰动预定时间观测器；步骤S4：基于步骤S3构建的横摆率扰动预定时间观测器，结合滑模控制理论和预定时间控制理论，构建相应的横向线速度预定时间观测器和纵向滑动速度预定时间观测器。该方法有利于调节收敛时间，并提高观测器的收敛速度和收敛时间上限估计精度。

主权项：1.一种非完整移动机器人的预定时间主动干扰抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：建立不确定非完整移动机器人的运动学模型及期望轨迹的运动学模型；步骤S2：基于步骤S1建立的模型，建立不确定非完整移动机器人位姿误差方程；步骤S3：基于步骤S2建立的位姿误差方程，结合滑模控制理论和预定时间控制理论，构建横摆率扰动预定时间观测器；步骤S4：基于步骤S3构建的横摆率扰动预定时间观测器，结合滑模控制理论和预定时间控制理论，构建相应的横向线速度预定时间观测器和纵向滑动速度预定时间观测器；所述步骤S1具体为：对于由两个驱动轮和两个万向轮组成的非完整移动机器人，通过对两个驱动轮的控制实现对整个移动机器人的运动控制；移动机器人在运动过程中不仅有滚动，还可能发生侧移现象；移动机器人的运动学模型表示为： 其中，移动机器人的位置姿态为p＝[xyθ]T；控制输入为[vw]T，其中v表示移动机器人的线速度，w表示移动机器人的角速度；μ为横向线速度；ηw为横摆率扰动；ηv为纵向滑动速度；移动机器人的期望轨迹的运动学模型表示为： 其中，pd＝[xdydθd]T为移动机器人的期望位姿；控制输入为[vdwd]T，其中vd表示期望的线速度，wd表示期望的角速度；所述步骤S2具体为：移动机器人的位姿误差向量表示为pe＝[xeyeθe]T，当位姿误差收敛到零时，即实现了移动机器人的轨迹跟踪控制；pd＝[xdydθd]T为移动机器人在局部坐标系中的期望位姿，根据坐标变化公式可得： 由于xe＝cosθxd-x+sinθyd-y4对xe进行求导，得： 由于ye＝-sinθxd-x+cosθyd-y,对ye进行求导，得： 由于θe＝θd-θ对θe进行求导，得： 因此，pe的导数为： 从而得到移动机器人的位姿误差方程；所述步骤S3具体为：基于级联控制理论，通过后向反推式的设计方法，构建横摆率扰动ηw的预定时间观测器为： 其中k01和k02为所设计的增益；Tc01为预设定的参数，通过如下公式求得： x32∈R3是横摆率扰动预定时间观测器的辅助设计变量，设计为： 其中x12是固定时间观测器的辅助设计变量，为θe的估计量；ηw在预定时间观测器作用下实现准确估计，即收敛时间为Tc01；对于x32，得到： 选择Lyapunov函数为：V01＝|x32|对上式进行求导，得： 满足预定时间定理，有得到： 和 满足固定时间定理，有当t→T01，得到以及x12→0，其中T01＝Tc01+Tfix；对于横摆率扰动预定时间观测器得到的结果，当t→T01，得到以及此时，得到： 所述步骤S4具体包括以下步骤：步骤S41：构建横向线速度预定时间观测器为： 其中Tc02为预设定的参数，x33∈R3是横向线速度预定时间观测器的辅助设计变量，设计为： 其中x13是固定时间观测器的辅助设计变量，为ye的估计量；μ在预定时间观测器作用下实现准确估计，收敛时间为Tc02；对于x33，得到： 选择Lyapunov函数为：V02＝|x33|对上式进行求导，得： 满足预定时间定理，有得到： 和 满足固定时间定理，有当t→T02，得到以及x13→0，其中：T02＝T01+Tc02+Tfix＝Tc01+Tc02+2Tfix基于横向线速度预定时间观测器，当t→T02，得到以及步骤S42：构建纵向滑动速度预定时间观测器为： 其中Tc02为预设定的参数，x31∈R3是纵向滑动速度预定时间观测器的辅助设计变量，设计为： 其中x11是固定时间观测器的辅助设计变量，为xe的估计量；ηv在纵向滑动速度预定时间观测器作用下实现准确估计，收敛时间为Tc02；对于x31，得到： 选择Lyapunov函数为：V03＝|x31|对上式进行求导，得： 满足预定时间定理，有得到： 和 满足固定时间定理，有当t→T02，得到以及x11→0，基于纵向滑动速度预定时间观测器，当t→T02，得到以及

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