轮式移动机器人（WMR）因其结构简单、灵活性强，广泛应用于勘探、运输、搜索救援等场景。然而，复杂地面环境如湿滑路面或急转弯区域常导致滑动干扰，严重影响轨迹跟踪精度，限制了WMR在实际工程中的部署效果。
为突破这一瓶颈，东南大学自动化学院王翔宇教授团队针对滑动干扰影响下的精准控制问题，提出一种创新性的虚拟参考轨迹方案（VRTS），有效提升WMR在复杂环境中的轨迹跟踪性能，成果发表于国际SCI期刊Transactions of the Institute of Measurement and Control。
团队创新性提出虚拟参考轨迹方案（VRTS），颠覆传统控制器补偿思路，将滑动干扰估计融入参考轨迹：先融合干扰估计值生成虚拟轨迹，再通过控制器驱动机器人跟踪虚拟轨迹，实现对真实轨迹的精准跟随。该方案具备三大优势：纵向与横向滑动干扰补偿效率显著提升；独创干扰逼近法基于里程计误差导数，参数精简、工程适配性强；与现有控制器高度兼容，无干扰场景下仍保留原始性能。
在实验验证环节，团队采用CHINGMU(青瞳视觉)高精度光学动捕系统搭建测试平台。该系统以100Hz采样频率实时捕捉WMR位置与轨迹，凭借亚毫米级定位精度、低延时与无死角覆盖特性，为VRTS方案提供关键数据支撑。通过与纯视觉方案（VFS）、里程计反馈方案（OFS）对比，VRTS在距离跟踪误差边界（EB）与平均绝对误差（MAE）指标上实现显著突破，成功将滑动干扰引发的距离跟踪误差收敛至零，验证了方案的卓越性能。
