- 现有**轨迹跟踪**与**移动障碍物避碰**算法在动态环境中鲁棒性不足，缺乏针对多种移动机器人的统一框架
- 传统方法难以同时保证**渐近跟踪(asymptotic tracking)**与**碰撞避免约束(collision avoidance constraints)**的严格满足
- 研究背景：移动机器人需要在存在外部扰动和动态障碍物的环境下安全运行，但现有控制方法多针对特定车型设计
- 提出基于**广义运动学变换(generalized kinematic transformation)**将不同车辆动力学转换为**严格反馈形式(strict feedback form)**
- 设计**滑模控制(Sliding Mode Control, SMC)**实现精确且鲁棒的参考轨迹跟踪
- 集成**碰撞锥控制障碍函数(Collision Cone Control Barrier Function, C3BF)**作为安全滤波器，强制满足避碰约束
- **首次**为**阿克曼转向(Ackermann-steered)**地面机器人设计滑模控制器，填补了该类型机器人无SMC应用的空白
- **统一框架**：将SMC与C3BF安全滤波器结合，同时保证鲁棒跟踪和严格避碰，无需切换逻辑
- **实验验证全面**：在阿克曼车、差动驱动车和四旋翼飞行器三种不同平台上进行实际实验，证明方法普适性
- 为移动机器人**轨迹跟踪与避障**提供了一种**鲁棒且安全(unified robust and safe)**的统一控制架构
- 通过实实验验证了方法在多种机器人平台上的有效性和可迁移性
- 开源实验视频促进社区复现和进一步研究，推动**安全控制理论(safety-critical control)**在机器人领域的应用