✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇
🔥 内容介绍
摘要： 本文重点研究四轮麦克纳姆移动机器人的控制，并详细介绍了机器人的运动学和控制器架构。麦克纳姆轮以其独特的结构，能够实现车辆在纵向、横向和偏航方向上的同时运动，并且由于其基于滑动的工作原理，能够避免奇异点。然而，在滑动状态下，麦克纳姆轮移动机器人可能会出现路径偏差。为了减少这种误差，本文使用了四个增量式编码器。接着，本文描述了模糊PID控制器。我们的模型在混合预测控制器上实现，并在仿真和实际应用中进行了测试。机器人具有两种控制模式：自动模式和手动模式。当自动模式激活时，可以控制速度的增加或降低。当机器人处于手动模式时，可以通过智能手机上的应用程序控制机器人的方向。该控制器使用模型来跟踪规划的轨迹，并在状态空间中以合理的计算时间避开障碍物。本文将介绍机器人的动力学模型和控制器的设计。此外，我们选择MATLAB-Simulink程序来求解模型方程。计算机仿真被用来确定车辆在各种驾驶条件下的转向性能。
关键词： 移动机器人，麦克纳姆轮，全向轮。
1. 引言
自动驾驶汽车技术正在快速发展，其数量和质量都在不断提升。而全向移动的能力对于自动驾驶汽车来说至关重要。这也是使用全向轮的移动机器人发展越来越重要的原因。这些机器人能够在不改变方向的情况下朝任何方向移动，并且能够在移动过程中将方向改变到任何所需的位置。全向运动对于机器人来说非常有用，因为它能够实现以下功能：在保持方向不变的情况下避开任何障碍物，能够在狭窄空间内移动，以及在任意轨迹上跟踪目标等。由于这些能力，机器人被用于机器人足球比赛和移动机器人操作等应用中。除了动力转向轮设计之外，大多数设计并不适合户外环境。所有瑞典轮设计以及大多数其他类型的设计都有不连续的轮接触点，会导致移动底座振动。此外，平滑的底座运动需要不连续的轮速。大多数球轮设计存在地面间隙问题，并在球轮和驱动机构之间存在灰尘和沙子问题。目前唯一适合户外作业的设计是动力转向轮设计。但这也会遇到转向轮在执行垂直于旋转平面的运动时固有的轮滑问题。本文提出了一种控制器设计方案，以最大程度地减少这些问题。
如今，全向移动机器人已被开发用于研究目的，并在学术界和工业界发挥着重要作用。与许多其他类型的全向轮相比，麦克纳姆轮在实现全向能力方面已被证明更有效。这些轮子被用于服务机器人，例如智能轮椅、护理机器人和移动机械臂。尽管具有全向运动等优点，但麦克纳姆轮不可避免地会因其结构形状而产生振动。这些振动会降低定位精度。然而，由于麦克纳姆轮的额外机动性和效率，其在新的应用中越来越受欢迎。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
🎁 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
👇 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题
2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
