Prescribed Performance Visual Servo Control Strategy for Mobile Robots Integrating Preview Mechanism

doi:10.3969/j.issn.1004-132X.2026.05.022

Abstract

Abstract:

In the automated transportation of large aerospace structures， image-based mobile robot tracking of variable-curvature trajectories faced image visibility constraints and steering angular velocity limits. An image-based visual servo control strategy was proposed with a preview mechanism and prescribed performance control. By employing an error transformation function， constrained normalized plane errors were converted into unconstrained errors， and a prescribed performance function was introduced to ensure error convergence within predefined bounds， and maintain the feature point visibility. Meanwhile， combined with a curvature-driven adaptive preview distance model，a “dual-region” feature extraction scheme was developed to anticipate and correct state feedback， effectively suppressing angular velocity spikes. The proposed method was verified through MATLAB/Simulink simulation and physical experiments， the results show that the proposed method effectively constrains errors within prescribed limits， and the integration of the preview mechanism significantly improves the tracking accuracy and motion smoothness of the mobile robots.

Key words: mobile robot, trajectory tracking, prescribed performance control, visual servo, preview mechanism

摘要：

大型航空结构件的自动化运输中，基于图像的移动机器人跟踪变曲率轨迹存在图像可见性约束和转向角速度约束问题。提出了一种融合预瞄机制的预设性能视觉伺服控制策略，通过误差变换函数将归一化平面受限误差转换为无约束误差，并引入预设性能函数确保误差按预设性能收敛，保障图像中特征点的可见性。同时结合曲率驱动的自适应预瞄距离模型，构建“双区域”特征提取方案来提前修正状态反馈，有效抑制了角速度突变。通过MATLAB/Simulink仿真与实物实验对所提方法进行验证，结果表明，所提方法很好地将误差约束在预设曲线内，且融合预瞄机制后显著提高了移动机器人的跟踪精度与运动平稳性。

关键词: 移动机器人, 轨迹跟踪, 预设性能控制, 视觉伺服, 预瞄机制

CLC Number:

TP242

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Figures/Tables 13

Fig.1 Visual servo control system

Fig.2 Normalized plane schematic diagram

Fig.3 Schematic diagram of normalized planar feature point extraction

Tab.1 Simulation parameter design

参数	数值
（p_d，q_d）	（0， $-$ 0.13）
（p，q）	（0.2， $-$ 0.04）
h/m	$-$ 0.1
K₁	diag（0.05，0.05）
K₂	diag（0.01，0.008）
轨迹起始坐标/m	（0，5）
（ $μ 1 ∞$ ， $μ 2 ∞$ ）	（0.02，0.02）
$λ$	1
移动机器人起始坐标/m	（-2.5，5.5）
（β₁，β₂）	（0.7，0.3）

Tab.1 Simulation parameter design

参数	数值
（p_d，q_d）	（0， $-$ 0.13）
（p，q）	（0.2， $-$ 0.04）
h/m	$-$ 0.1
K₁	diag（0.05，0.05）
K₂	diag（0.01，0.008）
轨迹起始坐标/m	（0，5）
（ $μ 1 ∞$ ， $μ 2 ∞$ ）	（0.02，0.02）
$λ$	1
移动机器人起始坐标/m	（-2.5，5.5）
（β₁，β₂）	（0.7，0.3）

Fig.4 Simulation movement trajectory of the mobile robot

Fig.5 Simulation results of lateral error under the normalized plane

Fig.6 Simulation results of longitudinal error under the normalized plane

Fig.7 Experimental trajectory layout diagram

Fig.8 Experimental scene layout diagram

Fig.9 Schematic diagram of feature point extractionfor visual image preview tracking

Fig.10 Experimental movement trajectory of the mobile robot

Fig.11 Experimental results of lateral error under the normalized plane

Fig.12 Angular velocity of mobile robots

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