兩輪自平衡機器人的研究.pdf

1、兩輪自平衡機器人作為一種本征不穩(wěn)定輪式移動機器人，具有多變量、非線性、強耦合和參數(shù)不確定等特點，這使得它成為驗證各種控制算法的理想平臺。同時它運動靈活、結(jié)構(gòu)簡單，適于在狹小的空間工作，有著廣泛的應(yīng)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(fù)雜運動及操作，特別適用于工作環(huán)境變化大、任務(wù)復(fù)雜的場合，如空間探索、地形偵察、危險品運輸?shù)?，此外，還可以用于玩具、教育和服務(wù)機器人等領(lǐng)域。開展兩輪自平衡機器人的研究對于提高我國在該領(lǐng)域的科研

2、水平、擴展機器人的應(yīng)用背景等具有重要的理論及現(xiàn)實意義。
　　由于機器人的結(jié)構(gòu)對于自平衡及運動控制具有重要的影響，因此本文研制了一種質(zhì)量均布式定質(zhì)心兩輪自平衡機器人，該機器人運動靈活、抗干擾能力強。通過分析兩輪自平衡機器人的運動規(guī)律，建立了機器人的運動學(xué)模型，得到了機器人動能、勢能和耗散能的數(shù)學(xué)模型，并根據(jù)拉格朗日方程建立了機器人的動力學(xué)模型，為機器人控制策略的設(shè)計提供了理論依據(jù)。采用自適應(yīng)控制算法設(shè)計了機器人自平衡控制器，實現(xiàn)了機

3、器人的動態(tài)自平衡，提高了抗干擾能力，并通過仿真驗證了算法在自平衡、抗干擾和調(diào)整時間上的優(yōu)勢。
　　為了減少位姿估計誤差的無限增長，提高機器人的定位精度，在分析兩輪自平衡機器人感知系統(tǒng)用慣性傳感器誤差的產(chǎn)生機理以及誤差的漂移特性的基礎(chǔ)上，采用Levenberg-Marquardt最小二乘迭代擬合算法建立了慣性傳感器的誤差模型，并對其零點漂移進行了擬合。同時，針對機器人不同位姿狀態(tài)的動態(tài)特性和非線性程度，提出了兩級分散式異構(gòu)卡爾曼濾波

4、算法，實現(xiàn)了機器人的組合導(dǎo)航，并補償了低成本慣性傳感器的誤差，從而得到機器人位姿的最優(yōu)估計，保證了波精度和實時性。為了有效識別機器人的運行狀態(tài)，實時的獲得對機器人所處運行狀態(tài)的判斷，從而應(yīng)用準(zhǔn)確的運動控制算法，本文提出一種基于支持向量機的多傳感器數(shù)據(jù)兩級融合方法，解決了機器人運行狀態(tài)識別正確率較低的問題，實驗結(jié)果表明該算法可以對機器人的運行狀態(tài)進行有效、可靠的識別。
　　針對兩輪自平衡機器人運行過程中遇到打滑、越障、碰撞等異常事件

5、，位姿估計失效的情況，提出一種Accodometry方法，結(jié)合改進的Gyrodometry方法，通過融合碼盤、陀螺儀與加速度計數(shù)據(jù)對機器人的位姿進行估計，實現(xiàn)了機器人的準(zhǔn)確定位，解決了非系統(tǒng)定位誤差對機器人位姿估計的影響，降低了陀螺儀、加速度計固有漂移的不利影響，提高了兩輪自平衡機器人的定位精度。實驗驗證了Accodometry方法的有效性，結(jié)果顯示與測程法誤差相比位置誤差降為1/3，方向誤差降為1/6。
　　為了有效使用有限的電

6、池容量，延長機器人的運行時間，針對機器人能量消耗問題，通過比較幾種減少能耗的方法，并根據(jù)機器人動力學(xué)模型，建立了系統(tǒng)的能耗模型。由于能量函數(shù)具有指數(shù)形式，很難獲得解析解最小化能耗函數(shù)，因此提出了基于自適應(yīng)偽并行遺傳算法的偽分布式漸進優(yōu)化策略對機器人的能耗進行優(yōu)化，通過全局尋優(yōu)的方式對機器人的運動速度和能量消耗進行優(yōu)化，解決了能量優(yōu)化問題。提出了一種有效的歸一化組合度量算子來度量種群多樣性，并且結(jié)合了最佳個體保留、期望值選擇法、改進的自適

7、應(yīng)遺傳算法確定交換概率與變異概率和自適應(yīng)偽并行遺傳算法等措施改進了遺傳算法存在的早熟、局部收斂和收斂速度慢的缺陷，提高了遺傳算法的性能。實驗結(jié)果驗證了算法的有效性和實時性。
　　最后，建立了兩輪自平衡機器人的仿真及硬件實驗系統(tǒng)，通過實驗驗證了機器人的基本運動功能，分別進行了自平衡控制、抗干擾、速度跟蹤、直線越障以及碰撞實驗，實驗結(jié)果顯示所設(shè)計的兩輪自平衡機器人能夠滿足實時地動態(tài)特性要求，驗證了兩輪自平衡機器人結(jié)構(gòu)設(shè)計的合理性以及機