Prezentacja przedstawi metodę sterowania iteracyjnego (Iterative Learning Control, ILC), zastosowaną do robota mobilnego o geometrii sterowania Ackermana. Celem tej metody jest zwiększenie dokładności śledzenia trajektorii referencyjnej w zadaniach powtarzalnych — czyli takich, w których robot wielokrotnie wykonuje ten sam ruch. Sterowanie ILC wykorzystuje informacje o błędach popełnionych w poprzednich przejazdach, aby w kolejnych iteracjach stopniowo korygować sygnał sterujący i poprawiać dokładność śledzenia trajektorii. Ze względu na nieliniowy charakter modelu robota zastosowano podejście Linear Parameter Varying (LPV), w którym zakres orientacji pojazdu podzielono na cztery sektory opisane lokalnymi modelami liniowymi. Dla każdego z nich zaprojektowano regulator ILC w oparciu o teorię procesów powtarzalnych (Differential Linear Repetitive Process, DLRP) oraz liniowe nierówności macierzowe (Linear Matrix Inequalities, LMI). W prezentacji zostaną przedstawione wyniki badań symulacyjnych i eksperymentalnych.