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

Sensors, 2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/s26123676
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.