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基于自适应ST算法的机器人轨迹跟踪研究

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为实现更精确地机器人轨迹跟踪控制,提高系统的抗干扰能力,研究提出基于自适应搜索和追踪算法的机器人轨迹跟踪方法,先建立机器人模型和跟踪轨迹,再采用支持实时动态参数调整的自适应ST算法.实验表明,三种不同的控制方法均能够使水下机器人达到所需的位置和姿态.其中,指令滤波控制方法表现出更快的平均收敛时间,仅为1.3秒.结果表明,研究所提方法能实现更短的调节时间,减小轨迹跟踪误差,同时保持稳定性和抗干扰性.
Robot Trajectory Tracking Based on Adaptive ST Algorithm
To achieve more precise robot trajectory tracking control and improve the system's anti-interfer-ence ability,a robot trajectory tracking method based on adaptive search and tracking algorithms is proposed.Firstly,the robot model and tracking trajectory are established,and then an adaptive ST algorithm that supports real-time dynamic parameter adjustment is adopted.In the experiment,three different control methods are able to achieve the desired position and posture of the underwater robot.Among them,the instruction filtering control method show a faster average convergence time of only 1.3 seconds.The results indicate that the proposed meth-od can achieve shorter adjustment time,reduce trajectory tracking errors,while maintaining stability and anti-in-terference performance.

dynamic positioningtrajectory trackingadaptive ST algorithmrobotsextended state observ-er

张迪、曹浩

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安徽工业经济职业技术学院电气工程学院,安徽合肥 230051

安徽科技学院信息与网络工程学院,安徽滁州 233100

动力定位 轨迹跟踪 自适应ST算法 机器人 扩张状态观测器

安徽省高等学校自然科学研究重点项目安徽省高等学校自然科学研究一般项目

2023AH0526792021zk05

2024

黑龙江工业学院学报(综合版)
鸡西大学

黑龙江工业学院学报(综合版)

影响因子:0.211
ISSN:1672-6758
年,卷(期):2024.24(3)
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