Trajectory Tracking Control of an Orchard Robot Based on Improved Integral Sliding Mode Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
To address the problems of insufficient trajectory tracking accuracy, pronounced jitter over undulating terrain, and limited disturbance rejection in orchard mobile robots, this paper proposes a trajectory tracking control strategy based on a double-loop adaptive sliding mode. Firstly, a kinematic model of the orchard robot is constructed and a time-varying integral terminal sliding surface is designed to achieve global fast finite-time convergence. Secondly, a sinusoidal saturation switching function with a variable boundary is employed to suppress the high-frequency chattering inherent in sliding mode control. Thirdly, an improved double-power reaching law (Improved DPRL) is introduced to enhance disturbance rejection in the inner loop while ensuring continuity of the outer-loop output. Finally, Lyapunov stability theory is used to prove the asymptotic stability of the double-loop system. The experimental results show that attitude angle error settles within 0.01 rad after 0.144 s, while the position errors in both the x-axis and y-axis directions settle within 0.01 m after 0.966 s and 0.753 s, respectively. Regarding position error convergence, the Integral of Absolute Error (IAE)/Integral of Squared Error (ISE)/Integral of Time-Weighted Absolute Error (ITAE) are 0.7629 m, 0.7698 m, and 0.2754 m, respectively; for the attitude angle error, the IAE/ISE/ITAE are 0.0484 rad, 0.0229 rad, and 0.1545 rad, respectively. These results indicate faster convergence of both position and attitude errors, smoother control inputs, and markedly reduced chattering. Overall, the findings satisfy the real-time and accuracy requirements of fast trajectory tracking for orchard mobile robots.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».