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（4） 智能控制方法[15]
智能控制法是一种较先进的控制方法，适用于被控对象模型不确定的情况。在经典控制方法以及现代控制方法不能对机器人进行完美控制的前提下， 越来越多的学者将智能控制引入了移动机器人轨迹跟踪控制的模型下。 模糊控制法和神经网络控制法和神经网络控制法是目前采用较多的两种智能控制方法。模糊控制是利用人类经验来控制被控对象，无需精确的数学模型，能有效控制不确定系统。神经网络控制法具有学习能力，汇集多个学科，能对负责对象进行建模、优化计算、故障推理诊断等。
1.3 论文的工作安排
综上所述，本文的主要工作和内容安排如下：
第一章， 简要介绍两轮差动机器人的基本概念和发展历程以及非完整系统，提出两轮差动机器人轨迹跟踪控制问题，总结当前移动机器人轨迹跟踪的各种方法及发展趋势。
第二章， 首先介绍Back-stepping的原理以及其推导过程，然后介绍两轮差动机器人的运动学和动力学模型，再利用Back-stepping方法推导出轨迹跟踪控制规律，并用Lyapunov函数证明系统在控制律作用下的全局渐近稳定性，最后在Matlab环境下进行仿真并对结果进行对比分析。
第三章， 首先给出使用 Lyapunov 直接法设计反馈控制律所需的理论证明，然后基于理论参考并设计了一种可行的算法，最后通过仿真实现了该控制器下直线轨迹、 圆轨迹以及正弦余弦轨迹在MATLAB /SIMULINK 软件环境的轨迹跟踪。
第四章， 对前文所采用的几种控制方法进行对比分析和总结，提出需要改进的地方，最后对非完整移动机器人的轨迹跟踪问题发展进行展望。
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