文献综述（或调研报告）：
路径跟踪(PathFollowing)，所谓路径跟踪问题，是指在惯性坐标系中首先设定一条理想的几何路径，然后要求移动机器人以初始位姿出发，实现跟随运动。[3]
非完整轮式移动机器人(WMR)的运动控制对于其性能具有很大影响，也是移动机器人技术中的关键之一。由于WMR具有非完整约束条件，使得非线性控制中的一些有效方法都不再适用于该系统，因而对于WMR的控制变得非常困难，许多学者对其控制问题进行了广泛研究。随着机器人技术的广泛应用，WMR的轨迹跟踪问题具有重要的工程意义。但由于WMR的路径跟踪受到非完整约束、外部环境以及自身等各种不确定性因素的影响，使得对其实现有效控制具有相当的挑战性。当前，WMR对于跟踪控制问题的研究成果，较普遍的方法是采用线性反馈控制或非线性反馈控制，其主要缺点是不能应用于复杂环境中的运动规划问题，不仅需要系统准确的运动学或动力学模型，而且设计复杂、鲁棒性和实时控制效果也不好。诚然，这些方法都是基于无限时间的轨迹跟踪，而在系统具有干扰及不确定性的情况下，有限时间收敛的系统往往具有更好的性能，但有限时间控制器的设计及其稳定性分析非常复杂。
随着机器人技术的发展，对于WMR控制的准确性要求愈来愈高，尤其是控制系统数学模型建立的好坏直接影响着控制的有效性与准确性。智能控制理论常用于难以建模、本质非线性及复杂对象的控制系统，其控制效果优于常规的控制方法，并且当系统的转动惯量、结构参数等存在较大误差时仍能实现精确跟踪，具有良好的鲁棒性，这对于解决WMR的轨迹跟踪问题非常有帮助。为有效解决WMR的轨迹跟踪控制问题，许多学者尝试应用模糊控制方法，但在模糊控制器设计过程中，模糊控制规则易受人为因素的影响，而且归纳不全面与不能自学习，难以消除稳态误差，因而所设计的模糊控制器不能达到满意的模糊控制效果，有必要对其进行优化。又由于模糊控制器与控制规则、输入输出的隶属函数等因素有关，单独对其中的某一因素作优化而不考虑其它因素的影响，显然得不到最优的结果，但要对全部因素作优化又过于复杂，目前较实用的方法有两种：一种是对输入、输出的量化比例因子作优化：另一种是对模糊控制规则进行优化[1]。
跟踪控制是运动控制的一个重要问题，也是一个非常实际的问题，分为轨迹跟踪控制和路径跟踪控制两种。在轨迹跟踪控制中，移动机器人要求跟踪的期望轨迹是以时间关系曲线图给出的，而在路径跟踪控制中，期望轨迹是由简便的几何参数(如直、弧线段)来描述的。当要求机器人必须在一个特定的时间内到达一个特定的点时，轨迹跟踪控制是必需的；当要求机器人以一个期望的速度跟踪一条由几何参数给出的路径时，路径跟踪控制是合适的。己有的轨迹跟踪方法在数学上很精致，并且得到许多有意义的结果，但对于设计跟踪控制器来说，并不是最好的方法。事实上，在传统的自动化应用中，常常采用基于几何路径跟踪概念的方法，控制器的设计更接近于人的直觉，并简单易于实现。
上面几个研究方向是按功能模块和技术难题进行综述的，模块之间紧密配合并相互渗透，地图的创建是进行路径规划的前提，跟踪控制又要按路径规划的结果来进行[2]。
路径规划最终的效果通常需要运动控制系统的执行体现出来，因此移动机器人的跟踪控制技术也是AGV的一个重要组成部分，是自主车研究的基础。由于移动机器入是复杂的非线性系统，这给研究人员带来很多控制问题，因而在这方面研究是多种多样的，现有的移动机器人跟踪控制方法大致可分为以下几类：
- 基于反馈线性化方法
该方法主要是通过反馈线性化理论(如计算力矩方法)对机器人的非线性进行完全补偿，得到一个全局线性化的闭环方程，然后可以利用成熟的线性控制理论，如极点配置、小增益原理等补偿不确定因素影响，使系统达到一定的鲁棒性能要求。
基于反馈线性化的鲁棒控制的主要优点是可以利用成熟的线性控制理论，在得知系统的线性性能特征(如：超调量、阻尼比等)的情况下，该方法是比较有效的。但在不完全了解机器人的动力学的情况下，难免导致补偿不彻底、解耦不完全，通常采用高增益的方法来保证系统的鲁棒性，但高增益可能带来过大的控制作用，而导致控制器或执行器饱和问题。
- 基于滑模变结构方法
滑模控制(Sliding．Mode Control)是一种适用于非线性系统的鲁棒控制方法，通过设计合适的非线性滑模控制器，可以简化系统模型，无须对系统线性化，就可以实现系统的全局渐进稳定。基于滑模变结构方法设计的移动机器人跟踪控制器有较强的鲁棒性，对内、外部的干扰不敏感。其主要思想在于利用高速的开关控制，驱动非线性系统的状态轨迹渐进的到达一个预先设计的状态空间曲面上，该表面称作滑动或开关表面，并且在以后的时间，状态轨迹将保持在该滑动表面上。但滑模变结构控制的抗干扰能力要在滑动阶段才表现出来。因此滑模界面切换时的抖动问题是一个突出的缺陷。控制律中的不连续项会直接转移到输出项，使系统在不同控制逻辑之间来回切换时引起系统出现不可避免的抖动现象。Yong首次提出了应用于机器人控制变结构控制器Jong．Min Yang等给出一个在极坐标形式下的跟踪控制器，并证明了控制器的稳定性[5]。
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