基于神经自适应校正的 WMR 轨迹跟踪

轮式移动机器人 (WMR) 正越来越多地应用于物流和运输等各个领域。然而，实现对其精确的轨迹跟踪仍然是一项挑战。为了解决这一控制问题，本研究提出了一种用于轮式移动机器人 (WMR) 的轨迹校正技术。该方案使用函数链接神经网络 (FLNN) 来调整轨迹误差，旨在将其最小化。通过调整控制器的不同参数对该误差进行反向传播。该控制器结合了反馈线性化、滑模控制和 FLNN 进行设计，其中 FLNN 为控制器提供了自适应能力。利用 Lyapunov 稳定性理论证明了该方案的稳定性。此外，还进行了实验和仿真分析，以证明该方案的实际可行性。