《移动机器人系统：建模、估计与控制》韩建达著【摘要 书评 阅读】(2)

本书研究的内容主要对于第一个问题；而关于第二个问题的相关内容，将在我们的

下一部专著中介绍。

针对不同的移动

机器人平台，尽管他们的工作空间、驱动模式也许各不相同，但是他们的底层鲁棒/

自适应/优化控制思路、中层自主行为或者下层自主使命决策等都具备必定的共

性。因此这些共性原则制度的构建及不断完善是现在移动机器人研究的最主要内

容，同时也有影响机器人学理论模式进一步加强的难题问题。当然，这些弊端的逐

步解决也将是实现移动机器人走向实用化的驱动力。

鲁棒性/自适应性、优化性是底层控制研究的主要出发点。通常，控制思路的

设计是基于一个已知模型展开的。然而，广义移动机器人系统动力学模型呈现出

的特征是：①非线性、包括长期时变参数跟强交叉耦合；②通常能够准确制定数学

模型，模型中包括长期的不确定因素；③模型结构更加复杂，导致难以运用已有的

控制理论进行有效的控制思路剖析与设计。

目前，非线性不确定性系统的鲁棒/自适应控制难题一直是控制理论研究的热

点跟难点之一［3，15，16］。非线性最优控制思想依然停留在理论阶段，这主要有两个

原因：①非线性系统的最优控制难题应该求解偏微分方程，其推导复杂性过大，对

于快时变系统很难满足实时性要求；②最优控制本质下是一种开环控制思想，因此

如何解决其在存在不确定因素条件上的鲁棒性问题，一直困扰着其实际应用。预

测控制是最优控制思想与实践接轨很好的桥梁，多年的顺利应用让其受到了愈发

越多的关注，但其本来存在的稳定性、实时性及鲁棒性问题却大大限制其在移动机

器人系统下的发展［17估计与控制，18］。

本书正是以广义移动机器人这种典型的机电系统为对象，结合机器人学国家

重点实验室现有的地面、水面、空中等移动机器人平台，从动力学建模方式出发，深

入、详细地介绍经过仿真与试验验证的移动机器人底层控制方式。具体包含两个

方面的内容：①针对非线性系统的、具有实时性的、噪声自适应鲁棒性的状况-参数

估计方法；②面向鲁棒的、自适应的、优化的移动机器人控制方式。

对于常规控制系统，其控制作用的好

坏取决于有关被控对象的先验知识，对被控对象越知道，所设计出的控制器的性能

就会越低。而当被控对象进入动态环境中或者是故障状况时①，只有知道系统目

前的状况，才能设计出确保平台稳定跟具有较高性能的控制思路。因此，对于那类

需要应对各类不可预知突发事件的平台，建模是比较重要的技术之一。所谓

建模，是指运用即时分析貌似策略，不断地提取平台运行过程中有关模型的信

息，不断地完善平台当前的建模信息，使（离线）参考模型无法更准确地体现系统的

实际状况。建模可以为控制率的参数实时微调甚至控制思路的重塑提供相对

准确的系统先验知识。

通常，主动模型科技无法为控制系统提供以上三方面的信息：

（1）状态大概：针对检测状况的滤波及对于非测量状态的恐怕预测，是（全）状

态反馈控制的基础；

（2）预测模型：针对时变参数的分析建模，是故障诊断及基于（时变）模型控制

的基础；

（3）不确定因素：估计状态及分析建模中所包括的不确定因素，是鲁棒控制的

基础。

应该强调，移动机器人系统对其建模技术强调了很大的规定。首先，由于必须

为控制器提供当前平台的真实信息，使控制器能够认知到外界的扰动、内部的故

障，故建模技术需要是进行。因此，建模所依赖的分析貌似方法的实时性至关

重要。其次，由于机器人工作在复杂环境中，其传感器信息中包括复杂的过程噪

声，因此，对过程噪声分布具有自适应性也是建模方式需要具有的性能。再次，移

动机器人系统一般是构架复杂的非线性系统，所以规定建模方式需要才能适应非

线性。为此，针对广义移动机器人动力学模型的特征，本书重点探讨了两种具有噪

声自适应性的非线性预测大概方式，并介绍了其能否用于建模。

建模技术也是为移动机器人应对高度非线性、不确定性环境，以及进行故

障补偿提供了定量依据。但是，如何将这种不确定因素融入至控制思路中以推动

稳定、高品质的控制，是另一项主要工作。前面我们曾探讨，鲁棒/自适应和改进是

控制理论发展的两条主线，同时也有几乎所有控制思路设计的两条准则，在移动机

器人系统控制中也有这么。传统的鲁棒控制跟自适应控制方式在移动机器人系统

的底层控制中都有应用。鲁棒控制方法（如H∞控制方式、H2控制手段等）一般都

假设系统的不确定性属于一个可表述集，如有界且上界已知等。一般来说，对所考

虑集合内的某些元素，传统的鲁棒控制所设计的固定增益控制器并不能达到最优

的控制效果。而且，当所考量的不确定参数越多、不确定范围越小时，采用传统鲁

棒控制方式所设计的固定增益控制器保守性越小，甚至能够保证不确定系统的稳

定性。因此，传统的鲁棒控制器设计方式是非常激进的一种控制思路。对于移动

机器人系统中的参数不确定性问题，自适应控制方式是另一种典型的控制策略。

然而在实际应用中，由于机器人中未建模动态，过程噪声或扰动的统计特征远比设

计时所构想的状况很复杂，以及大幅鼓励条件跟严格正实条件等“理想条件”被打

破，这即将造成自适应控制算法的失稳。

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