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Model Predictive Control of Nonholonomic Mobile Robots with Backward Motion

机译：落后运动的非完整移动机器人的模型预测控制

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Currently, most of model predictive control (MPC) of moible robots are designed based on forward movements, which is not efficient when the robot in certain initial positions. In this paper, a novel model predictive controller is designed to solve the regulation problem of a nonholonomic wheeled mobile robot with backward motion when its initial position in the first and second quadrants of Cartesian coordinates. System state variables selection and corresponding kinematic models in polar coordinate are defined to characterize backward movements. The terminal state cost function and terminal region together with the local controller are designed to guarantee the stability of the optimization problem (OP). Comparison studies show that the proposed MPC algorithm outperforms conventional ones.
机译：目前，Moible机器人的大多数模型预测控制（MPC）是基于前向运动设计的，当机器人在某些初始位置时，这是不高效的。在本文中，设计了一种新颖的模型预测控制器，旨在解决当笛卡尔坐标的第一和第二象限中的初始位置时，求落后运动的非完整轮式移动机器人的调节问题。系统状态变量选择和极性坐标中的相应运动模型被定义为表征后向移动。终端状态成本函数和终端区域与本地控制器一起设计，以保证优化问题的稳定性（OP）。比较研究表明，所提出的MPC算法优于常规的MPC算法。

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