为使轮式移动机器人转向机构特性曲线更加接近理想的阿克曼转向特性曲线,实现精确的转向目的,对其转向机构的设计和参数进行了优化。研究梯形转向机构的设计及工作原理对移动机器人的影响,建立了梯形转向机构的非线性优化模型;将传统粒子群算法引入自适应权重和拉格朗日插值法,进行算法改进,并且给出了求解非线性转向机构优化模型的方法;编写了改进粒子群算法和求解非线性模型的Matlab R2018b的M文件,进行了转向机构优化分析;确定出转向节臂与车轮的角度、三角摇臂与底盘间的角度、三角摇臂和转向节臂的尺寸。优化后的转向机构与理想阿克曼转向机构相接近。最终,将优化后的转向机构进行实例验证,证明结果符合实际应用需要,能有效地减少转向机构的轨迹和理想运行轨迹间的误差,使移动机器人的操纵性及航迹控制得到了改善。

TB6612FNG是一款新型直流电机驱动器。它具有集成度高、驱动能力强以及控制方式灵活等特点。利用这款器件和AVR单片机组成电机控制单元。通过试验得到其实际运行性能，并给出一些使用开发建议。将TB6612FNG应用在差速驱动的轮式移动机器人系统中，采用PID方式实现双电机调速控制，得到了良好的运行结果。

针对轮式移动机器人在滑移条件下的轨迹跟踪问题,提出一种自适应模糊控制策略。利用模糊状态观测器对未知的复杂系统模型进行速度估计和补偿,通过设计输出向量将位置约束转换为输出约束,并构造Barrier Lyapunov函数来保证机器人的运动约束,在此基础上设计更简单的纵向滑移模型,利用李亚普诺夫定理分析闭环系统的稳定性,证明了闭环系统中所有信号都是有界的。最后通过仿真和实验验证了自适应模糊控制策略在轮式机器人纵向滑移情况下的有效性和

针对轮式移动机器人纵向打滑状态下滑动参数未知的轨迹跟踪控制问题,提出了一种轨迹跟踪控制方法。建立了纵向打滑状态下移动机器人的运动学模型,用滑动参数表示左右轮的打滑程度;设计合适的滑模观测器对未知的滑动参数进行估计,并通过低通滤波器减少抖振对估计结果产生的影响;基于Lyapunov直接法设计轨迹跟踪控制律,并提出了一种根据控制系统的极点分布确定控制参数的方法。仿真结果验证了所提方法的准确性和有效性。

针对轮式移动机器人在实际的轨迹跟踪任务中存在传感器测量误差且测量噪声统计信息获取困难的情况，文章首先基于自适应扩展卡尔曼滤波算法(EKF)融合惯性传感器、地磁传感器与编码器的数据。在不需要传感器测量噪声协方差先验知识的情况下获取位姿数据的同时抑制了传感器测量噪声不稳定变化对位姿数据精度的影响；其次在机器人运动学模型的基础上，构造了具有全局稳定的双环轨迹跟踪控制器。仿真与实验表明，数据滤波与全局稳定轨迹跟踪控制器结合的控制器效果良好。