基于卡爾曼濾波和LQR算法的兩輪自平衡巡檢機(jī)器人的設(shè)計(jì)與應(yīng)用.pdf

1、工作人員在高壓變電站或核電站內(nèi)進(jìn)行巡檢工作，經(jīng)常可能會(huì)有人員傷亡事件發(fā)生，迫切需要具有高靈活性的機(jī)器人代替工作人員完成各種巡檢任務(wù)。由于人工智能技術(shù)發(fā)展的限制，在復(fù)雜環(huán)境下完全自主工作的巡檢器人研究還不太現(xiàn)實(shí)，因此具有遠(yuǎn)程控制的巡檢機(jī)器人是目前比較好的一個(gè)選擇。論文設(shè)計(jì)并制作了一種能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程控制的兩輪自平衡巡檢機(jī)器人，它能在平地上直立自由行走,將采集到的信息發(fā)送給主端控制平臺(tái)，并在主端控制平臺(tái)界面上顯示出來。
　　變電站、核電站

2、內(nèi)復(fù)雜的地形環(huán)境要求巡檢機(jī)器人體積小且行動(dòng)靈活，因此機(jī)器人采用兩輪驅(qū)動(dòng)的結(jié)構(gòu)。論文完成了機(jī)器人的機(jī)械結(jié)構(gòu)和控制電路設(shè)計(jì)。機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)包括車輪和車身的選擇以及電池、傳感器等設(shè)備的安裝；控制電路設(shè)計(jì)包括以STM32F103C8為CPU的最小系統(tǒng)以及電源、電機(jī)驅(qū)動(dòng)、狀態(tài)檢測(cè)、通信、溫度檢測(cè)、攝像頭等模塊。
　　論文設(shè)計(jì)了基于卡爾曼數(shù)據(jù)融合和LQR算法控制器，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人傾角和速度的準(zhǔn)確控制。首先建立了系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)與運(yùn)動(dòng)學(xué)模型。由于兩輪自

3、平衡機(jī)器人系統(tǒng)具有多狀態(tài)變量的特點(diǎn)，采用LQR控制算法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行控制；在對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行傾角信號(hào)數(shù)據(jù)融合的必要性分析后，利用卡爾曼濾波算法對(duì)系統(tǒng)測(cè)量到的傾角進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，估算出更為精確的傾角，大大提高控制系統(tǒng)的可靠性。
　　為了對(duì)機(jī)器人進(jìn)行遠(yuǎn)程控制，設(shè)計(jì)了由Microsoft NetFramework4.0構(gòu)建并由C＃語言編寫的主端控制平臺(tái)客戶端，經(jīng)過設(shè)置后使得機(jī)器人系統(tǒng)能將采集到的自身運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息和周圍環(huán)境視頻、溫度信息發(fā)送至主端控制

4、平臺(tái)，也能接收來自主端控制平臺(tái)的控制信息。
　　論文進(jìn)行了卡爾曼濾波實(shí)時(shí)傾角測(cè)量、系統(tǒng)的仿真以及實(shí)時(shí)實(shí)驗(yàn)?？柭鼮V波實(shí)時(shí)傾角測(cè)量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過濾波后的傾角與濾波前的傾角相比降噪比例較大并且擁有更好的動(dòng)態(tài)特性；系統(tǒng)的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果從理論的角度驗(yàn)證了基于LQR算法的兩輪自平衡巡檢機(jī)器人系統(tǒng)的可行性；系統(tǒng)的實(shí)時(shí)實(shí)驗(yàn)表明，基于卡爾曼濾波和LQR算法控制的兩輪自平衡巡檢機(jī)器人系統(tǒng)在保持正常直立行走的基礎(chǔ)上具有良好的動(dòng)態(tài)特性和穩(wěn)定性，并且能