由于车轮不在车体中心，车辆的实际运动中心会偏离几何中心。这可能导致车辆的动态行为与理想模型略有不同，但上述动力学方程仍然可以用于描述车辆的动态行为。当差速轮不在车体中心时，运动学和动力学模型需要考虑车轮位置对车辆运动的影响。以下是详细的运动学正解、逆解和动力学模型的介绍。由于车轮不在车体中心，车辆的实际运动中心会偏离几何中心，但上述公式仍然适用。即使车轮不在车体中心，上述公式仍然可以用于计算所需的

车体坐标系车体质心为原点O(O)Ox(x)x轴指向前进方向，y(y)y轴垂直向左，构成右手坐标系。舵轮安装位置：舵轮1在ab((a, b))((ab))，舵轮2在−a−b((-a, -b))((−a−b))（典型对角安装时ab(a = b)abL2a22b2L2a22b2​。状态变量xy(x, y)xy（全局坐标系）。θ(\theta)θ（相对于全局坐标系x(x)x轴）。控制输入舵轮1线速度v1。

TFT-LCD 的制造工艺涉及多个复杂步骤，包括 TFT 阵列基板制造、彩色滤光片制造、液晶盒组装和模块组装。随着技术的进步，TFT-LCD 在分辨率、能效、视角等方面不断改进，广泛应用于各种显示设备中。

是一种优化问题，其目标函数是二次函数，约束条件是线性函数。

不同的运动控制算法适用于不同的场景和系统特性。选择合适的控制算法需要考虑系统的动态特性、控制目标、计算资源等因素。线性系统：LQR、PID。非线性系统：滑模控制、反馈线性化、反步控制。复杂系统：MPC、神经网络控制、强化学习控制。鲁棒性要求高：鲁棒控制、滑模控制。周期性任务：迭代学习控制。

模糊控制是一种强大的控制方法，适用于复杂、非线性和不确定性系统的控制。其核心在于模糊化、模糊规则库设计和解模糊化。通过合理调整隶属函数参数和模糊规则库，可以实现高性能的控制系统。

TEB 算法通过引入时间信息和弹性带的概念，结合动力学约束和环境约束，生成平滑且可行的路径。其核心在于优化问题的构建和求解，通过合理设置约束条件和调节参数，可以实现高效的局部路径规划。

差速轮机器人（如 AGV）通过控制左右轮的转速差实现运动和转向。理解其运动学正解（由轮速求车辆运动）和逆解（由期望运动求轮速）对于机器人的设计和控制至关重要。动力学模型描述了机器人在给定控制输入（如轮速）下的运动状态变化。动力学模型考虑了机器人的质量和惯性，以及轮子与地面之间的摩擦力。运动学逆解是指根据机器人的期望线速度和角速度，计算左右轮的角速度。运动学正解是指根据左右轮的角速度计算机器人整体的

麦克纳姆轮通过辊子的45°倾斜设计实现了全向移动，其运动学模型基于线性分解与矩阵运算，动力学模型则需平衡牵引力与摩擦力。实际应用中需结合参数标定（如轮半径。

阿克曼模型是一种经典的车辆运动学模型，通过运动学正解和逆解，可以实现对车辆运动的精确控制。运动学正解用于根据控制输入计算车辆的运动状态，而逆解用于根据期望的运动状态计算所需的控制输入。动力学模型进一步考虑了车辆的动态行为，适用于更复杂的场景。