【摘 要】
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利用基于无色卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)的状态和参数联合估计方法对移动机器人进行在线主动建模,基于该主动模型的逆动力学控制方法,实现了移动机器人对其自
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院沈阳自动化研究所
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利用基于无色卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)的状态和参数联合估计方法对移动机器人进行在线主动建模,基于该主动模型的逆动力学控制方法,实现了移动机器人对其自身不确定因素的自主性.在针对全方位移动机器人的仿真实验中,验证了UKF对时变的状态和参数的收敛性和跟踪能力,并给出了不确定界.基于主动建模的逆动力学控制方法与常值PID控制方法的比较结果,验证了该方法的有效性.
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