機器人系統裏的執行機構沒法精準知曉環境資訊，所以機器人系統執行任務時，常常會消耗大量能量。要達到節能的目的，研究人員想出了不少辦法，像多裝些環境感知傳感器、把系統結構最佳化一下、采用新型能量源之類的。
在咱這篇研究裏，會講咋給全向移動機器人系統弄進新型能量源，還會給出從節能角度出發的魯棒補償軌跡跟蹤控制辦法。
全向移動機器人系統的運動軌跡是三維空間裏點構成的曲線，所以這機器人運動時會耗費不少能量。當下，好多研究人員給全向移動機器人系統弄來新型能量源，好讓它運動時少消耗些能量。
針對全向移動機器人系統，研究人員把它的運動軌跡弄成了一條二維曲線。這曲線有的地方曲率半徑大，有的地方曲率半徑小，這樣一來，機器人在這曲線上移動就得耗費不少能量。而且，這曲線是在二維平面上的，能用來畫二維地圖。
對已有的研究做歸納分析能看出：一、當下的研究人員大多是把新型能量源引入到全向移動機器人系統裏，以此達到節能的目的。
二、在全向移動機器人系統裏采用新型能量源，常常會讓系統出現較大的控制誤差或者控制沖擊，這樣就會使系統的穩定性和魯棒性變差；三、當下的研究人員一般會把節能方面的考慮和魯棒控制融合起來，以此達成系統節能的目的。
近些年來，不少研究人員給全向移動機器人系統弄來了新的能量源，像拿蓄電池當儲能的東西，把太陽能板當作能量來源，將風力發電機也當成能量源之類的。
從上述文獻能曉得，就全向移動機器人系統來講，弄進新型能量源，不但會讓系統出現不小的控制誤差或者控制沖擊，而且這時候系統常常會消耗大量能量。
所以，要讓全向移動機器人系統的魯棒性與節能性得以提升，當往這系統裏引入新型能量源的時候，得把它對系統效能產生的影響考慮進去。
為解決上述問題，本文會拿出一種從節能角度出發的魯棒補償軌跡跟蹤控制辦法，從而讓全向移動機器人系統在引入新能量源後達到節能的目的。
【能源消耗分析】
機器人系統的能量消耗主要涵蓋運動規劃與控制執行這兩方面，而運動規劃說的是機器人精準感知環境資訊，以及開展運動規劃與控制執行的過程。因為機器人在運動規劃時得采集、處理並決定環境資訊，所以執行運動規劃時會耗費不少能量。
那機械系統的能耗呢，主要是機器人本身的傳動系統、驅動裝置、舵機還有執行機構這些構成的；伺服驅動的能耗呢，是由電機驅動的辦法和驅動器控制的辦法來決定的；環境感知系統的能耗呢，是看環境傳感器的型別以及傳感器的數量來定的；傳感器的能耗呢，也是由傳感器的型別和數量說了算。
當下，國內外的學者在機器人能源消耗方面做了不少研究。像王占林等，對移動機器人的運動規劃和控制的問題展開了分析，提出了一種依據卡爾曼濾波演算法的路徑跟蹤辦法。
魏巍等搞出了一種依憑模糊邏輯的自適應模糊規劃演算法，還透過實驗表明這演算法能夠切實地做到對任務軌跡的追蹤。Zhu 等對移動機器人在不了解的環境裏的路徑跟蹤事宜展開了探究，且從理論上證實了所提辦法的管用性。
Yao 等人弄出了一種把智慧最佳化演算法和粒子群演算法相結合的混合控制辦法，為的是讓移動機器人在不熟悉的環境裏能高精度地跟蹤目標的軌跡。Li 等人就移動機器人在復雜環境中的路徑跟蹤這事，給出了一種基於人工勢場模型與粒子群演算法的混合控制手段。
【魯棒補償軌跡跟蹤控制】
移動機器人系統裏存在的不確定性以及外部擾動，會給軌跡跟蹤控制效能帶來不小影響，所以當下研究的熱點就是怎樣對移動機器人系統實施魯棒跟蹤控制。
在對移動機器人軌跡跟蹤控制展開的研究裏，多數運用的是補償控制手段，這種手段能確保系統的魯棒效能，然而卻不太容易保證系統的快速性。所以在移動機器人軌跡跟蹤控制當中，得在傳統補償控制辦法的基礎之上添加魯棒控制器，以此提升控制效能。
弄出了一種依據能量消耗分析的魯棒補償軌跡跟蹤控制器的設計辦法。這辦法用李雅普諾夫穩定性理論去剖析系統的魯棒穩定性，接著憑借自適應滑模控制技術達成軌跡跟蹤，還搞了仿真實驗來證實它的有效性。
對移動機器人系統的動力學模型加以分析後，給出了一種憑借自適應滑模控制技術的魯棒補償軌跡跟蹤控制器的設計辦法。此辦法把移動機器人系統動力學模型劃分成兩個子系統，一個是非完整約束子系統，另一個是外部擾動子系統。
非完整約束子系統是環境擾動與非線性系統本身導致的；外部擾動子系統是有未知外部擾動才出現的。針對非完整約束子系統，在傳統補償控制器裏加進一種新的誤差函式，去估算那些未知的環境擾動，以此來抑制外部幹擾，讓系統能穩定運轉。
針對外部擾動子系統，運用自適應滑模控制技術去設計控制器，以此抵消未知擾動產生的影響，確保系統能夠穩定地運轉。
移動機器人系統執行任務時存在一些不確定性，還會受到外界幹擾，所以在設計控制器的時候，就引入了一種魯棒補償控制技術，這樣能讓移動機器人系統的軌跡跟蹤控制表現更好。
首先，依據移動機器人系統的動力學模型，透過李雅普諾夫穩定性理論對移動機器人系統的穩定性展開分析；接著，把移動機器人系統劃分成非完整約束子系統與外部擾動子系統，各自去設計魯棒控制器。
最後，依據李雅普諾夫穩定性理論，得出了移動機器人系統的魯棒補償控制律。經過仿真實驗，證實了所提辦法是有效的。
咱說這魯棒補償控制器有這麽些好處：（1）對移動機器人系統裏有的那些不確定的東西和不知道從哪來的幹擾，用自適應滑模控制技術弄出這魯棒補償控制器，讓控制系統更皮實了；（2）能讓移動機器人系統穩穩當當執行的同時，還能達成這系統要快速的目標。
【路徑規劃與軌跡跟蹤控制的整合】
和傳統規劃演算法不一樣，路徑跟蹤控制采用基於動態規劃演算法的方式，這是在傳統路徑規劃演算法基礎上加入了動態規劃演算法。動態規劃演算法能在好多領域運用，像路徑規劃、機器人路徑跟蹤控制之類的。
李紅武他們整出了一個拿動態規劃當基礎的路徑跟蹤控制辦法，這辦法是在不少路徑規劃問題裏放進動態規劃演算法，這樣就能在路徑跟蹤的時候，把能耗實實在在地降下來，讓系統效率往高了提。這個辦法是在傳統軌跡跟蹤控制的那一套上，又給機器人的動態控制加了碼，系統效率也就跟著上去了。
運用動態規劃的路徑跟蹤控制手段，在路徑規劃時就能精準追蹤機器人運動軌跡，到了軌跡跟蹤環節，又能精確把控機器人運動軌跡。所以，用這種基於動態規劃的路徑跟蹤控制辦法，能夠提升系統效率，進而切實降低系統能耗。
當下，不少研究學者給出了一些依據動態規劃的軌跡跟蹤控制演算法。像李雅普諾夫法、滑模控制、模糊控制、神經網路演算法之類的都包含在其中。
比起傳統的軌跡跟蹤控制辦法，動態規劃的軌跡跟蹤控制辦法節能性更佳，特別是機器人運動時，用動態規劃演算法能精確預測和跟蹤機器人運動軌跡。
為了讓系統效率和節能成效更進一步提升，有一些研究人員給出了依據動態規劃的軌跡跟蹤控制辦法。這一辦法對機器人運動軌跡加以建模解析及最佳化，能夠切實減少機器人運作時的能耗。並且，這個辦法還能夠增強機器人面對環境變化的穩固性。
另外，路徑規劃階段用基於動態規劃的軌跡跟蹤控制辦法能讓系統能耗降低。當下，對基於動態規劃的軌跡跟蹤控制方法的研究不多，除了前面說的那些，還有不少研究人員在路徑規劃時使用這種控制方法。
比如說，Nicholas M. 等人整出來一種依著動態規劃的軌跡跟蹤控制辦法。這辦法用模糊控制給機器人的路徑做預測跟最佳化，還透過仿真證實了這個演算法挺有效。
Zhang 等人整出來一種以動態規劃為基礎的軌跡跟蹤控制演算法，這演算法透過動態規劃的軌跡跟蹤控制辦法，能把機器人運動軌跡精準地跟蹤上。
【筆者觀點】
在移動機器人這一領域，傳統那種依據速度控制的軌跡跟蹤控制辦法，能夠達到機器人系統在軌跡跟蹤控制上的需求，然而在移動機器人的路徑規劃上，卻有很大的限制。
比如說在路徑規劃的時候，有可能會有規劃出來的軌跡跟實際運動的軌跡對不上的問題，這樣一來，機器人運動時能量消耗就會增多，能源浪費得很厲害。
所以，咋在確保機器人軌跡跟蹤控制的精度以及路徑規劃的成效的同時，讓整個路徑實作節能，這成了移動機器人領域得解決的一個重要事兒。
咱這兒提出一種靠魯棒補償的全向移動機器人節能控制辦法，能讓機器人在整個路徑活動時達成節能的目的，還能確保移動機器人的運動準頭。
【】
王洪濤、王宏彬、黃波、王宏等人。對基於能量最優的全向移動機器人控制方法展開了研究，並將成果發表在【自動化學報】2016 年刊上
2、王軍、李洪飛、張洋等人。對基於滑模控制的全向移動機器人軌跡跟蹤控制策略展開了研究[J]。刊登於【中國機械工程】，2015 年。
3、趙斌、李慶霖、楊明浩等人。有關基於節能因素的全向移動機器人魯棒補償控制器的設計以及其在智慧電網裏的套用。【自動化學報】，2021 年。
