
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2.4 二轮车
2.4.1 一阶模型
考虑一个由如下状态方程所示的二轮车:

式中,v为该二轮车的速度,θ为方向,(x,y)为其中心点坐标(见图2.4)。

图2.4 二轮车(也称为Dubins小车)
状态向量为x=(x,y,θ,v)。在此,想设计一个控制器来描述如下方程所示的一条摆线:

其中,R=15,f1=0.02且f2=0.12。基于此,利用一个反馈线性化方法,可得:

如果将输入看作:

式中,(v1,v2)为新输入向量,则可得到如下线性系统:

转换该方程以使方程的所有极点变为-1,则由式(2.2)可得:

那么,转换后的方程服从如下微分方程:

如果,将误差向量定义为e=(ex,ey)=(xd-x,yd-y),则可将误差的动态特性写为:

上式稳定而快速地收敛于0。因此,控制器为:

其中,
