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移动机器人系统路径跟踪控制策略的研究的综述报告
移动机器人是一种可以自主在环境中移动的智能机器人，它可以通过各种传感器采集环境信息并做出相应的决策。而路径跟踪控制是在机器人运动过程中使其按照预先规划好的路径进行移动的一种策略。因此，本综述将介绍移动机器人系统路径跟踪控制策略的研究现状和发展趋势。
目前，路径跟踪控制策略主要分为两种：基于模型的控制和基于经验的控制。基于模型的控制方法是通过数据建模来预测机器人的运动和状态，根据模型设计并实施相应的控制算法。而基于经验的控制方法则是通过机器人运动的经验数据，来优化控制策略以达到更好的路径跟踪效果。
在基于模型的控制策略中，最常用的控制算法是PID（比例-积分-微分）控制器。PID控制器通过测量机器人当前位置偏差，速度误差以及加速度误差，并将这些误差输入到PID算法中，然后控制机器人的速度和方向，使其按照规划好的轨迹进行运动。此外，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究将深度学习应用到路径跟踪控制中。例如，使用卷积神经网络（CNN）来预测机器人所需的控制量，这种方法在实现精准路径跟踪方面具有很大的潜力。
在基于经验的控制策略中，最常用的方法是模糊逻辑控制（FLC）。FLC利用人类的经验知识和模糊数学理论来对机器人运动进行控制。通过构建模糊规则库，并运用模糊推理方法对运动误差进行处理，FLC可以根据实际控制需求进行控制，达到更好的控制效果。近年来，强化学习（RL）技术也被引入到路径跟踪控制中。RL通过不断地试错和反馈，学习如何优化机器人控制策略，获得更高的路径跟踪精度和稳定性。
目前，路径跟踪控制研究的难点在于如何实现对复杂环境中机器人的准确控制和轨迹跟踪。未来，路径跟踪控制策略的发展方向将聚焦在以下几个方面：一是提高控制精度和稳定性，实现针对复杂环境下的高效路径规划；二是改善机器人运动控制的实时性和响应能力；三是加强与机器人感知和决策的集成，进一步提高机器人的智能化水平。
总的来说，在移动机器人路径跟踪控制研究领域，基于模型和基于经验的控制策略各具优势，有着广泛的应用前景。未来将继续探索不同控制方法的应用及其效果，为机器人的运动控制和路径跟踪提供更好的解决方案。