随着机器人技术的广泛研究与快速发展,各种功能的机器人陆续走进人们的视野。全向移动轮椅床是一种智能医疗护理机器人,即可以切换为床供人休息,也可以切换为轮椅用作移动工具。全向移动轮椅床具有灵活的运动性能,可以保持姿态不变而实现全方位的移动,在空间有限、狭小的工作场合具有更大的运动优势,但同时需要更高的控制精度与鲁棒性能,因此对全向移动轮椅床的运动控制研究具有重要的意义。本文以全向移动轮椅床为研究对象,根据其几何结构及运动特性进行运动学建模与动力学建模;针对轮椅床运动过程中Mecanum轮打滑问题,设计了自抗扰反步控制器(Active Disturbance Rejection Backstepping Controller,ADRBTC);针对轮椅床控制系统中存在不确定参数及干扰问题,基于动力学模型设计了神经网络滑模自适应控制器(Neural Network Adaptive Sliding Mode Control,NNASMC);此外,搭建了基于ROS(Robot Operating System,ROS)与CAN(Controller Area Network,CAN)总线通信的全向移动轮椅床模拟平台,并基于视觉反馈的方法搭建了轮椅床闭环控制系统,分别在全向移动模拟平台及轮椅床平台上,进行运动控制实验。论文的主要内容分为以下几个方面:(1)全向移动轮椅床系统分析与建模根据轮椅床的几何结构及运动特性,建立了运动学模型及动力学模型;考虑轮子打滑干扰、模型参数及干扰不确定性问题对其数学模型做进一步的分析;利用改进的粒子群算法,通过离线辨识雅可比矩阵参数,优化了运动学模型,辨识结果同时表明,改进的粒子群算法在目标函数优化过程中具有更快的收敛速度。(2)轮子打滑状态下全向移动机器人轨迹跟踪控制针对全向移动轮椅床运动过程中存在轮子打滑扰动问题,设计了ADRBTC控制器,该控制器融合自抗扰控制技术与反步法控制技术,分别从纵向控制、横向控制及姿态控制上对打滑干扰进行实时估计与补偿。利用Lyapunov定理从理论上分析了基于ADRBTC的闭环控制系统的稳定性,并通过仿真实验进一步验证了ADRBTC的可行性和鲁棒性。(3)基于滑模自适应的全向移动机器人运动控制针对全向移动轮椅床模型参数及干扰不确定性问题,设计了基于NNASMC的运动控制系统,该系统利用滑模变结构控制算法(sliding mode control,SMC)设计了动力学控制器,引入人工神经网络的自适应律来提高控制系统的鲁棒性及抗干扰能力。利用Lyapunov稳定性理论对控制系统的稳定性进行分析与证明,并通过仿真实验进一步验证了NNASMC控制算法的鲁棒性。(4)全向移动轮椅床控制系统验证与分析根据全向移动轮椅床的底盘结构,搭建了基于ROS与CAN总线通信的全向移动轮椅床模拟平台,在轮椅床模拟平台上验证了NNASMC的控制性能,实验结果表明,NNASMC相对于SMC及PID具有更高的稳定性和控制精度。利用视觉定位反馈位置信息的方法,搭建了轮椅床闭环控制系统,通过运动控制实验验证了基于视觉反馈的全向移动轮椅床运动控制系统的有效性。