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輪式機器人執行巡邏、播種和工業生產等任務是一個強非線性的間歇過程。針對重復運行的輪式機器人軌跡跟蹤問題，本文提出了一種基于數據驅動的高階迭代學習控制算法。首先，對輪式移動機器人的模型進行推導設計，并對推導得到的狀態空間形式的離散時間模型利用基于狀態轉移的迭代動態線性化方法，將輪式機器人系統轉化為線性輸入輸出數據模型;其次，設計高階迭代優化目標函數得到控制律，并利用參數更新律估計線性輸入輸出數據模型中的未知參數控制器的設計和分析只使用系統的輸入輸出數據，不包含任何顯式的模型信息通過采用高階學習控制方法，在控制律中利用更多之前迭代的控制輸入信息，提高了控制性能。最后，仿真結果驗證了該方法在輪式機器人軌跡跟蹤控制中的有效性。
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