轮式移动机器人在实际应用环境中,由于存在各种不确定因素对控制系统的性能造成影响,甚至会造成控制系统不稳定,从而降低控制系统精确度。非完整轮式移动机器人是典型的多输入/输出耦合欠驱动非线性系统,所以一般的光滑状态反馈无法应用于此类非线性系统。因此针对复杂环境中不确定性的非完整轮式移动机器人运动控制的研究具有十分重要的意义。本文针对含有不确定性的非完整轮式移动机器人轨迹追踪运动控制展开研究工作,主要研究内容如下。首先对本课题的研究背景和意义进行阐述,分析了复杂环境中不确定性轮式移动机器人的运动控制策略研究现状。介绍了轮式移动机器人的非完整约束条件,并对机器人运动学模型与动力学模型进行建模分析。其次针对不考虑轮子发生打滑,只考虑机器人受不确定因素干扰的情况下,采用干扰观测器来处理系统中出现的不确定量。在干扰观测器的基础上,分别设计运动学以及动力学控制器。干扰观测器与运动学虚拟控制器是相互独立的,在控制系统受到干扰时,通过干扰观测器的输出反馈对控制输入补偿。最后仿真验证基于干扰观测器的力矩控制算法相比于基于运动学控制算法轨迹跟踪误差提高11.428%。再次针对机器人运动过程中只发生纵向滑动的情况下提出一种自适应控制策略。在运动学模型的基础上设计虚拟速度控制器,然后引入滑动参数,结合辅助控制输入,设计滑动参数自适应更新律对左右轮的滑动参数进行在线更新,并利用李雅普诺夫稳定性定理证明该方法的稳定性。仿真结果表明所提出的自适应滑模控制方法与基于动力学模型的控制算法相比轨迹跟踪误差降低1.000%。最后针对轮子发生侧滑或者打滑的情况下并且存在干扰的问题展开研究。在运动学与动力学模型基础上设计辅助控制器,通过干扰观测器实时估计和补偿轮式移动机器人在运动过程中出现的滑动或者侧滑参数,使得机器人的实际运行速度逐渐收敛的理想状态。仿真结果表明该基于干扰观测器的滑模控制算法与滑模控制算法相比跟踪效果提高,左右两轮轨迹跟踪准确率分别提高了2.981%和4.315%。