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针对复杂环境下移动机器人轨迹跟踪与避障控制问题,提出了一种基于控制障碍函数(Control Barrier Functions, CBF)—控制李雅普诺夫函数(Control Lyapunov Functions, CLF)优化框架的预设时间轨迹跟踪控制方法.在安全区域,基于预定义时间收敛定理设计一种光滑、有界的时变虚拟控制律,给出具有预定义时间收敛特性的控制律解析解.在避障区域,引入超椭球约束拟合复杂几何障碍,并构建线性化CBF,以降低求解复杂性.其次,引入松弛变量改进CLF,结合CBF将问题转化到线性凸二次规划框架下求解,实现避障与跟踪性能的平衡.仿真结果表明,该方法能在预设时间T
c内将跟踪误差收敛到μm级(1.3μm内),同时在安全裕度内避开复杂障碍,在规避障碍后跟踪误差限制在1.2T
c内收敛.对比实验进一步验证了该方法的精准度和控制效率.… …
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