轮式移动机器人是一类可自动行驶，通过传感器感知周围环境并且能够在受到周围环境干扰的情况下成功跟踪上期望轨迹的地面移动平台。轮式移动机器人具有高度智能化的特点，所以经常到达有人驾驶车辆无法到达的危险地域完成任务，随着科技的发展，越来越受到人们的重视。　　由于轮式移动机器人经常会在非结构化和弱附着地面行驶，会遇到纵向滑转和侧向滑移的状况，从而使得轮式移动机器人在轨迹跟踪过程中会偏离期望轨迹，如何解决轮式移动机器人的纵向滑转和侧向滑移问题是本文的研究重点。　　首先，推导出轮式移动机器人发生侧向滑移时的位姿误差偏微分方程，建立轮式移动机器人的侧向滑移运动学模型；并且引进滑动参数，建立轮式移动机器人的纵向打滑运动学模型；利用Euler-Lagrange能量法建立轮式移动机器人的动力学模型，由于轮式移动机器人的动力学方程还具有非完整的特点，所以通过降阶的方法消除非完整约束，从而方便后续控制器的设计；加入轮地摩擦扰动，建立纵向打滑情况下的轮地摩擦模型。　　其次，针对轮式移动机器人侧向滑移模型，分别使用 Lyapunov直接法和滑模控制方法设计控制器和自适应律，比较分析系统在两种控制方法作用下的位姿误差收敛效果和轨迹跟踪效果。　　再次，针对轮式移动机器人纵向打滑模型，分别从运动学层面和动力学层面设计控制器，运动学层面的控制器设计使用 Lyapunov直接法，而动力学层面的控制器设计使用基于RBF神经网络的滑模控制方法，从而实现速度跟踪控制。　　最后，提出双闭环控制结构，使系统外环实现位姿跟踪，内环实现速度跟踪；外环使用 Lyapunov直接法，内环分别使用普通滑模技术和终端滑模技术，比较这两种控制方法的误差收敛速度。　　运用Lyapunov直接法和LaSalle不变性定理以及巴巴拉特引理验证以上控制系统的稳定性，并且使用M AT L AB软件进行仿真分析，进一步验证以上设计的控制器的可行性和有效性。本课题能够提高轮式移动机器人对非结构化路面的适应能力，既具有理论价值又具有实际应用价值。