Sensor-Based Differential Flatness-Based Trajectory Tracking Method and Its Application to Wheeled Mobile Robot Control

Sensors, 2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.3390/s26123676
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This article investigates the trajectory tracking control of a differential-drive two-wheeled mobile robot (DDWMR) using its kinematic model, framed in the context of sustainability. A nonlinear-to-linear transformation based on differential flatness is employed to convert the original nonlinear system into two fully decoupled linear subsystems, enabling a simple and robust controller design. Unlike conventional flatness-based methods that rely on exact feedforward linearization around a reference trajectory, the proposed approach performs plant linearization, ensuring reliable tracking across a wide range of trajectories. The resulting two-loop architecture consists of an inner nonlinear loop implementing state prolongation and static feedback and an outer linear controller performing trajectory tracking of the linearized system. Simulation results on a circular reference trajectory demonstrate high tracking accuracy, with a maximum transient deviation of 0.28 m, a settling time of approximately 120 s, and a steady-state mean tracking error below 0.01 m. These results confirm that the plant-linearization-based framework provides accuracy, robustness, and practical applicability for DDWMR trajectory tracking, all within a responsible control environment.