Robust exponential visual regulation of wheeled mobile robots based on active disturbance rejection control

扰动(地质) 移动机器人 控制理论(社会学) 计算机科学 自抗扰控制 鲁棒控制 控制(管理) 机器人 控制工程 人工智能 控制系统 工程类 生物 物理 古生物学 电气工程 非线性系统 量子力学 国家观察员
作者
Yao Huang,Lidong Zhang,Zhenzhong Chu
标识
DOI:10.1108/ria-08-2024-0172
摘要

Purpose This paper aims to propose an active disturbance rejection control (ADRC)-based visual servoing strategy for regulating a wheeled mobile robot from varying initial poses to a desired pose at an exponential rate. It addresses challenges associated with non-holonomic constraints, uncertain depth information and unknown translational parameters in monocular vision systems. Design/methodology/approach The uncertain depth information in monocular vision and unknown camera-to-robot translational parameters are modeled as internal uncertainties of the visual servo system. An input-state scaling technique is used to decouple the system into two subsystems, controlled by angular and linear velocities, respectively. The angular velocity controller is designed to ensure strict exponential convergence, while the internal parametric and bounded uncertainties of the system are estimated and compensated for by an extended state observer and a switching linear velocity controller. Findings The separate design of the angular and linear velocity controllers effectively overcomes the non-holonomic constraints of the mobile robot, ensuring robust performance under diverse conditions. Furthermore, the ADRC-based strategy successfully handles uncertain depth information and unknown translational parameters. The convergence of the error system is rigorously proven using Lyapunov theory, and simulation results verify the effectiveness of the proposed scheme. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this study introduces, for the first time, a novel approach that combines ADRC with visual servoing for non-holonomic mobile robots. This approach enhances the adaptability and accuracy of the robot’s navigation in environments characterized by unknown system uncertainties. The proposed method demonstrates enhanced practical performance over conventional techniques by effectively managing the inherent uncertainties of the system.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
卡卡发布了新的文献求助50
刚刚
Inevitable完成签到,获得积分10
1秒前
Ava应助刘苏琪采纳,获得10
1秒前
PPP发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
谨慎的含巧完成签到,获得积分10
2秒前
v0id应助vv采纳,获得10
2秒前
曹健发布了新的文献求助10
2秒前
King完成签到,获得积分10
2秒前
xuan发布了新的文献求助10
3秒前
淡淡灵凡完成签到 ,获得积分10
3秒前
Mic应助火星上的惜霜采纳,获得10
3秒前
韩飞完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
土豆炖土豆完成签到,获得积分10
5秒前
踏实的宛海完成签到 ,获得积分20
5秒前
Yuelu发布了新的文献求助10
5秒前
King发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
852应助单手插兜一身桀骜采纳,获得10
6秒前
7秒前
壮壮女士发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
思源应助两相明月采纳,获得10
7秒前
专注的山雁完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
8秒前
8秒前
搜集达人应助XOO采纳,获得10
8秒前
办公的牛马完成签到,获得积分10
9秒前
元煜祺发布了新的文献求助20
10秒前
张欢馨应助许坤采纳,获得10
10秒前
酷炫的红牛完成签到,获得积分10
10秒前
十一完成签到,获得积分10
10秒前
芝士紫薯球完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
超级日光发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
xuwb发布了新的文献求助10
12秒前
xuan发布了新的文献求助10
13秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7582182
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9161229
关于积分的说明 19602032
捐赠科研通 7164313
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266104
关于科研通互助平台的介绍 2431004
邀请新用户注册赠送积分活动 2257295