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🔥 内容介绍 

移动机器人在非结构化动态场景下运行时，普遍面临传感器量测噪声、轮地滑移扰动、动力学模型失配等多重挑战，传统“递归滤波+确定性控制”的架构难以同时满足高精度估计与强鲁棒跟踪的双重需求。本研究构建滚动时域估计（MHE）与线性时变模型预测控制（LTV-MPC）的紧耦合协同框架：前端滚动时域估计器在有限滑动窗口内融合多步历史量测与系统动态约束，对机器人位姿、速度、集总扰动与未知模型参数进行联合最优估计；后端模型预测控制器基于高精度估计结果，在有限预测时域内求解带执行器约束、安全约束的最优控制序列，实现扰动前馈补偿与滚动优化校正的闭环控制。通过ROS-Gazebo联合仿真与实体差分驱动机器人平台的多场景对比实验验证，结果表明该融合方案在20%模型参数失配与随机外部强扰动的工况下，8字形轨迹跟踪的最大横向误差仅为0.068m，相比传统扩展卡尔曼滤波+PID控制方案跟踪精度提升65.2%，在复杂动态场景下展现出优异的实时性与鲁棒性，可为工业AGV、户外服务机器人的自主导航系统提供成熟的技术落地方案。

‌关键词‌：移动机器人；滚动时域估计；模型预测控制；鲁棒轨迹跟踪；扰动估计；约束优化

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着智能制造与智慧物流产业的快速落地，移动机器人的应用场景从环境规整的室内厂房，逐步延伸至地面非平整、人流动态变化的户外园区、仓储分拣等复杂场景。这类场景下，移动机器人的轮地接触特性随地面材质动态变化，不可避免产生随机滑移，同时还会受到外部碰撞、气流干扰等未知扰动的影响，传统依赖精确标称模型的控制方案会出现明显的性能衰减，甚至引发轨迹偏离、避障失效等安全问题。

模型预测控制凭借其“显式处理多约束、滚动迭代优化”的核心特性，成为移动机器人轨迹跟踪领域的主流技术路径，可直接将执行器转速、加速度、动态避障等物理约束嵌入优化过程，保证输出控制动作始终处于硬件可实现的安全区间内。但传统模型预测控制的性能高度依赖精确的系统状态反馈，当状态量测存在噪声、系统存在未建模扰动时，基于不准确状态求解的控制序列会出现系统性偏差，大幅削弱跟踪精度。滚动时域估计作为一种有限窗口内的非线性最优估计方法，突破了扩展卡尔曼滤波仅依赖单步递推信息的局限，可充分利用滑动窗口内的多步历史量测数据，同时完成状态、扰动与未知参数的联合估计，还能显式嵌入系统物理约束，完美适配移动机器人这类强非线性、强约束系统的高精度估计需求。

结合此前在无人机MPC控制、无人车路径跟踪领域的研究积累，将滚动时域估计与模型预测控制进行深度融合，构建“高精度状态感知-滚动优化决策”的闭环架构，可同时破解复杂场景下移动机器人状态估计精度不足、控制鲁棒性差的行业痛点，对提升移动机器人全场景自主运行能力具有重要的理论创新价值与工程落地意义。

1.2 国内外研究现状

当前移动机器人智能控制领域已形成大量研究积累：在模型预测控制方向，线性时变模型预测控制通过对非线性机器人动力学模型进行逐点雅可比线性化，在保留非线性特性的前提下大幅降低了在线求解维度，单步求解耗时可控制在20ms以内，完全满足移动机器人的高实时性控制要求；在状态估计方向，扩展卡尔曼滤波因计算量小被广泛应用于移动机器人的基础状态估计，但在强非线性、大噪声场景下容易出现滤波发散，无法对未知扰动进行有效估计。

在两者融合的研究方向，现有多数方案采用“估计器与控制器独立运行”的松散耦合模式，滚动时域估计的多步历史信息优势未被充分释放，也未将估计的不确定性直接纳入模型预测控制的约束边界中，难以实现估计与控制的全局协同最优。针对上述研究缺口，本研究构建紧耦合的MHE-MPC融合框架，将扰动估计结果直接作为前馈项嵌入预测模型，实现复杂场景下移动机器人的高精度鲁棒轨迹跟踪。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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