近年来,移动机器人应用领域快速扩展,但传统两轮驱动移动机器人难以满足高速、重载等场景需求。采用四轮全转向的冗余驱动移动机器人在灵活性、承载能力、地面适应性等方面具有明显优势。网络通信机制下,此类移动机器人存在不确定时滞,同时传统方法难以兼顾冗余特性下的四轮协调运动,这严重影响了系统控制稳定性和精度。对此,本文以四轮冗余驱动移动机器人为研究对象,提出了不确定网络时滞下稳定性分层控制方法,旨在通过时滞稳定性横摆力矩控制、自适应容错控制分配,实现四轮分布式协调下的高稳高精控制。本文具体研究内容如下:首先,通过分析冗余驱动移动机器人的横向动力学特性,建立了考虑时变不确定网络时滞的离散动力学模型;同时,设计了基于无颤振超螺旋的不确定网络时滞估计方案,通过构建滑模面保证了估计误差的有限时间收敛性;在此基础上,提出了不确定网络时滞下的稳定性分层控制总体框架。进而,针对冗余驱动移动机器人在不确定网络时滞下的动力学控制问题,设计了min-max鲁棒预测的稳定性横摆力矩控制算法。一方面,采用不确定性系统的矩阵多胞形模型,对网络随机时滞引入的不确定项进行了定量化描述;另一方面,结合时滞估计,提出一种基于min-max鲁棒预测控制算法,通过建立min-max鲁棒性能优化指标,构建线性矩阵不等式求解得到最优的横摆力矩控制律,并结合理论分析和仿真验证了所提算法的可行性及系统的渐进稳定性。随后,针对冗余驱动移动机器人四轮独立驱动、独立转向分布式协调问题,提出了考虑执行器驱动故障的自适应容错控制分配算法。构建了四轮独立驱动/制动力矩分配准则,引入故障因子对驱动故障下的执行器动力学进行表征;在此基础上,设计了基于模型预测控制的力矩容错分配算法,通过在线调整模型参数,进而利用滚动优化和反馈校正,优化了容错力矩输入序列,并通过仿真测试验证了执行器故障情况下所提算法的有效性和闭环系统的鲁棒性。最后,搭建了四轮冗余驱动移动机器人实验平台,并对稳定性分层控制方法进行了性能测试。结果表明,所提算法在时变不确定网络时滞下具有良好的控制鲁棒性,并对底层执行器故障具有较强的容错能力,可保证冗余驱动移动机器人的高稳高精控制。