动力学系统中的模型提取 用于移动机器人控制

Patricia Mellodge等著

本书的主题是动力学系统中的模型提取,主要目的是通过使用模型提取技术为移动机器人汽车设计控制器。模型提取提供了一种简单的方法来描述动力学系统却仍能获取原始系统最重要的信息。另一个目的是对不确定初始条件下的模型提取技术进行研究。

本书共分为九个部分:第一部分,对本书的内容进行了总体介绍,包括模型提取研究的历史和现状、本书研究的动机以及其主要的创新点和对实际工作起到的作用等等。第二部分,对理解控制理论的必要的数学基础进行了介绍,包括流形、切向量、矢量场的思想以及Frobenius定理的重要结论等相关知识;然后讨论控制系统性能、非完整系统、链式系统等。第三部分,对车型机器人的运动学模型进行了描述,给出了控制器进行曲率计算的方案以及控制器和曲率计算的仿真结果。第四部分,给出了有附属摄像头车型机器人的另一种模型以及其控制器设计和仿真结果。第五部分,回顾了一致性提取的思想同时引入了一种新的思想,并对新旧思想进行了对比。第六部分,提供了使用提取技术进行控制设计的框架,对用于一般控制系统的数学细节进行了详细说明。第七部分,基于提取技术提出了一套开环控制方案,并给出了一套最有控制算法及其仿真结果。第八部分,对系统初始条件不确定情况下的提取技术进行了深入研究。第九部分,总结和展望。

本书作者Patricia Mellodge为哈特福德大学助理教授,研究领域有非线性控制系统设计、微波材料相互作用数学建模、生物仪器应用等,现已发表10余篇优秀论文。与本书另一作者Pushkin Kachroo共同出版了《移动机器人汽车设计》(Mobile Robotic Car Design)一书,书中很多模型数据都来自本丛书。Pushkin Kachroo为内华达拉斯维加斯大学著名教授,研究领域广泛,涉及到非线性复合控制、微分几何、偏微分方程、人工智能、信号处理、软件和系统工程等多个领域。研究成果显著,已出版著作近10部,发表论文30余篇。

本书是LNCIS(Lecture Notes in Control and Information Sciences)系列丛书中的379卷。LNCIS是著名的会议论文丛书,收录的是控制和信息科学领域最新、水平最高、质量最好的研究报告、论文及相关专著。

邹易清,硕士

(中国科学院高能物理研究所)