【摘 要】
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针对移动机器人视觉伺服跟踪控制问题,提出了一种基于自适应动态规划（Adaptive dynamic programming,ADP）的控制方法.通过移动机器人上的相机拍摄共面特征点的当前图像、期望图像以及参考图像,利用单应性技术得到移动机器人当前的位姿信息与期望的位姿信息（即平移量与旋转角度）,从而通过当前与期望的平移旋转之间差值得到系统的开环误差模型.进而,针对此系统设计最优控制器,同时做合适的
【基金项目】
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国家自然科学基金（62022094,61873350）； 湖南省自然科学基金（2020JJ2049）； 之江实验室开放课题（2021NB0AB01）； 中南大学创新驱动项目（2020CX032）资助；
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针对移动机器人视觉伺服跟踪控制问题,提出了一种基于自适应动态规划（Adaptive dynamic programming,ADP）的控制方法.通过移动机器人上的相机拍摄共面特征点的当前图像、期望图像以及参考图像,利用单应性技术得到移动机器人当前的位姿信息与期望的位姿信息（即平移量与旋转角度）,从而通过当前与期望的平移旋转之间差值得到系统的开环误差模型.进而,针对此系统设计最优控制器,同时做合适的控制输入变换.在此基础上设计一个基于ADP的视觉伺服控制方法以保证移动机器人完成轨迹跟踪任务.为求出最优控制输入,采用一个评价神经网络近似值函数,通过不断学习逼近哈密顿-雅可比-贝尔曼（Hamilton-Jacobi-Bellman, HJB）方程的解.与以往不同的是,由于系统存在时变项,导致HJB方程也含有时变项,因此需要设计具有时变权值结构的神经网络近似值函数.最终证明在所设计的控制方法作用下,闭环系统是一致最终有界的.
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