基于學習控制的兩輪自平衡機器人姿態(tài)控制研究.pdf

1、兩輪自平衡機器人是一種本質不穩(wěn)定的移動機器人。其動力學系統具有非線性、多變量、強耦合、參數不確定性等特性。它已經成為了檢驗各種控制理論的理想平臺。兩輪自平衡機器人僅靠兩個輪子支撐車體,采用蓄電池提供動力,由兩個直流電動機驅動,采用姿態(tài)感知系統、通過姿態(tài)控制算法控制車體的平衡。它結構簡單、運動靈活、適于在狹小的空間工作,有著廣泛的應用前景。兩輪自平衡機器人能夠完成多輪機器人無法完成的復雜運動及操作,特別適用于工作環(huán)境變化大、任務復雜的場合

2、,如空間探索、地形偵察、危險品運輸等,此外,還可以用于玩具、教育和服務機器人等領域。因此開展兩輪自平衡機器人的研究有著重要的理論及現實意義。
　　 本文對兩輪自平衡機器人國內外的研究現狀進行了總結和歸納。依據假定的理想條件和對兩輪自平衡機器人運動規(guī)律的分析,使用拉格朗日法建立了機器人的動力學模型,并推導出姿態(tài)平衡的最大可控角度,為兩輪自平衡機器人姿態(tài)控制系統的軟硬件系統的設計提供了理論依據。
　　 本文提出了兩輪自平衡機

3、器人的構建方案,設計了兩輪自平衡機器人的機械結構。為了確定機器人的平衡的運動姿態(tài),設計了以硅微加速計和硅微陀螺為傳感器的姿態(tài)感知系統,可提供機器人傾角和角速度信號以監(jiān)測機器人的運動姿態(tài);構建了基于FPGA的兩輪自平衡機器人姿態(tài)控制系統。
　　 硅微加速計和硅微陀螺是姿態(tài)感知系統的主要傳感器,它們的精度直接影響著整個系統精度和性能。硅微慣性器件在體積和成本上的優(yōu)點較為突出,但在分辨率和精度上存在著很大的不足。與硅微加速度計相比,硅

4、微陀螺儀的發(fā)展較為滯后。為了降低加速度計和陀螺儀的誤差對系統的不利影響,對硅微加速度計和硅微陀螺進行了標定,在此基礎上利用卡爾曼濾波算法對硅微加速度計和硅微陀螺信息進行融合,計算出車體的傾斜角度,提高了姿態(tài)信號的精度
　　 傳統的控制規(guī)律主要是PID控制,此方法簡單有效、適用性強,是最成熟的控制方法。但是它最大的缺點是PID參數不能調節(jié),當工況改變時,控制參數卻不能做相應改變,這必然會造成控制效果下降。近年來,強化學習作為一種學

5、習控制算法得到了極大的發(fā)展。強化學習不需要先驗的知識,能通過與環(huán)境的交流改進自身的控制策略。由于它的自學習特性,強化學習被用于很多領域。其中典型案例有,強化學習被成功地運用于倒立擺的平衡控制中。在平衡控制的原理方面,兩輪自平衡機器人和倒立擺是極為相似的。因此本文運用強化學習的原理設計了兩輪自平衡機器人的姿態(tài)控制器,以此實現機器人的平衡控制。兩輪自平衡機器人的所有運動方式都以平衡控制為前提,平衡控制是兩輪自平衡機器人運動中的關鍵。