differantial驱动的机器人

资 源 简 介

differantial驱动的机器人

详 情 说 明

差速驱动移动机器人是一类通过独立控制两侧驱动轮转速来实现运动和转向的机器人平台。这种驱动方式因其结构简单、控制直观而被广泛应用于各类移动机器人中。

2009年Omid Mohareri在其研究中提出了一种基于神经网络的轨迹跟踪控制方法。该方案主要解决了差速驱动机器人在复杂环境中的精确轨迹跟踪问题。

传统差速驱动控制通常依赖于数学模型和PID控制器，但这种方法在存在扰动和模型不确定性时表现受限。Mohareri提出的神经网络方法通过以下方式改进了轨迹跟踪性能：

系统通过学习能力可以适应不同的地面条件和负载变化 无需精确的机器人运动学模型 能够处理非线性和时变特性

神经网络控制器主要处理两个方面：路径跟踪误差的减小和机器人姿态的稳定控制。它通过实时调整左右轮的速度差，使机器人能够准确地跟踪预定轨迹。

这种方法相比传统控制算法具有更好的鲁棒性，特别是在存在未知扰动和参数变化的情况下。然而，神经网络方案也面临训练数据获取和实时计算资源需求等挑战。