两轮机器人自平衡研究 ppt课件

用以在线学习两足机器人的平衡控制的CTRNN和BPTT算法的即时实现：站立姿态实验摘要：为了学习机器人控制规则，本文描述了CTRNN算法和BPTT算法的即时实现实验的结果。

实验的目的是为了控制一个两足步行机器人模型在站立姿态下保持平衡。

机器人通过神经控制器控制其关节运动来补偿外界扰动的影响。

在机器人的即时电子单元中嵌入程序算法。

同时，文中详细介绍了在线学习的实现。

最后，实验结果的学习行为和控制性能证明了所提方法的可行性和效率。

1、介绍随着技术的发展，人们得以将来自人体或动物形体的启发应用于机器人制作。

因此，最新的仿人机器人是一种集成了高端机械技术与电子技术的复杂系统。

这些机器人具有完整的感知系统，能够进行人机交互，且能够在人们的日常生活环境中运动。

如何控制机器人在行走或站立时的平衡是控制仿人机器人的一大难题。

解决这一问题的一种方法是根据零力矩点理论设计控制器；另一种方法是利用仿生控制器，即具备适应能力，且能够通过训练获得所需反应的方法。

为了能够了解如何“正确”控制机器人保持平衡，利用诸如神经网络等仿生架构是一个很有希望的途径。

为此，人们在过去提出了几个基于神经元控制器的设想。

其中，Albus（1975）在1975年提出的小脑模型关节控制器（CMAC）设想在控制腿式机器人领域仍为人们所研究。

近期的研究主要涉及CMAC的建模及其泛化性能（Horvath&Szabo,2007），或是CMAC与其他诸如模糊逻辑（Su，Lee&Wang,2006），计算力矩控制（Lin&Chen,2007）等的联系。

CMAC 已被应用于控制两足步行机器人的平衡（Kun&Miller,1996）、鲁棒动态行走仿真（Lin&Chen,2007）及两足步行机器人实验（Sabourin&Bruneau,2005）等领域。

多年以来，循环神经网络（即动态神经网络）在复杂系统的控制领域被广泛研究（Marcua,Köppen-Seligerb,&Stücher,2008;Song&Tahk,2001）。

摘要两轮自平衡小车是一个高度不稳定两轮机器人，本质不稳定两轮小车是一种特殊轮式移动机器人，其动力学系统具有多变量、非线性、强耦合、参数不确定性等特性，是研究各种控制方法的一个理想平台。

两轮自平衡小车就像传统的倒立摆一样，其本身是一个自然不稳定体，必须施加强有力的控制手段才能使之稳定。

其工作原理是系统以姿态传感器(陀螺仪、加速度计)来监测车身所处的俯仰状态和状态变化率，通过高速中央处理器计算出适当数据和指令后，驱动电动机产生前进或后退的加速度来达到车体前后平衡的效果。

本文选用适当的控制器、执行电机和传感器，设计出两轮自平衡小车的驱动电路，实现了两轮小车的硬件控制系统。

关键词：两轮自平衡小车，陀螺仪，加速度计，PID控制，极点配置1AbstractTwo wheels car is a since balance two rounds of robot highly unstable ,essence unstable two rounds of car is a kind of special wheeled mobile robots, its dynamics system has many variables, nonlinear and strong coupling, parameter uncertainty features, is the study of an ideal method of control platform. Two wheels cars like the balance of traditional inverted pendulum is the same, itself is a natural unstable body, must exert strong control means to enable them to stability. Its principle of work is system to posture sensor (gyroscopes, accelerometers) to monitoring body in pitch state and state rate, through high-speed CPU calculate the appropriate data and instructions, driving motor produce forward or backward in acceleration to achieve the effect of before and after the bodywork balance. This paper selects the appropriate controller, executive motor and sensor two rounds, and designed the car driver circuit since balance; realize the two rounds of car hardware control system.Keywords：two rounds of self balanced car；The gyroscope；Accelerometer；PID control；Pole placement2目录1绪论 (5)1.1两轮自平衡小车的研究意义 (5)1.2 两轮自平衡小车的发展历程和现状 (5)1.2.1 国外的研究成果 (5)1.2.2 国内的研究成果 (7)1.3 本论文的工作 (7)2 驱动硬件构建 (9)2.1 引言 (9)2.2 直流无刷电机 (9)2.2.1 直流无刷电机选择理由 (9)2.2.2 直流无刷电机工作原理 (10)2.2.3 直流无刷电机调速 (10)2.2.4 直流无刷电机控制方法 (12)2.3 驱动电路设计 (13)2.3.1 系统电源模块 (14)2.3.2 功率元件部分 (16)2.3.3 功率驱动电路 (16)2.3.4 CPU微控制器 (17)2.3.5 电流检测电路 (17)2.4 传感器元件 (17)2.5 硬件设计中抗干扰措施 (18)3 传感器数据处理 (19)3.1 引言 (19)3.2 光电编码器 (19)33.3 陀螺仪 (20)3.3.1 陀螺仪简介 (20)3.3.2 陀螺仪的漂移问题 (20)3.4 加速度计 (21)3.5 传感器数据处理的必要性 (22)3.6 数据处理 (22)4 自平衡小车控制策略研究 (23)4.1 引言 (23)4.2 平衡的实现 (23)4.3 系统数学模型 (24)4.3.1 车轮模型 (25)4.3.2 车身模型 (26)4.4 PID技术 (30)4.4.1 应用现状 (31)4.4.2 PID调节规律 (31)4.5 极点配置 (32)4.5.1 极点配置条件 (33)4.5.2 极点配置控制器 (36)5 总结 (38)致谢 (40)参考文献 (41)附录1 (43)附录2 (61)41绪论1.1两轮自平衡小车的研究意义移动机器人是机器人学的一个重要分支，对于移动机器人的研究，包括轮式、腿式、履带式以及水下式机器人等，可以追溯到20世纪60年代。

双轮自平衡机器人§1.2主要内容本课题重点从两方面入手进行探究。

它们分别是“高重心双轮自平衡机器人的实现”与“低重心双轮自平衡机器人的应用”。

下面就这两方面作具体介绍。

§1.2.1高重心双轮自平衡机器人的实现高重心双轮自平衡是指在重力场中，机体重心高于支点（这里具体是指机器人的轮轴）的动态平衡。

通过对两个车轮的控制，产生加速场，模拟物体平衡条件（∑F=0，∑M=0），产生回复力矩，使整个机体维持在重力势能的顶点。

平衡的流程是这样的：稳定—〉重心偏移—〉探测器探知情况—〉处理器计算校正办法—〉机器人加速—〉物体收惯性力—〉物体重新平衡—〉循环整个问题主要有三个方面组成：状态捕捉、控制算法、平衡能力。

※状态捕捉，是指获取机体瞬间的状态参数，以便计算出相应的马达输出功率，维持机体的平衡状态。

结合仿生学原理（参见“理论研究”），在传感器选择余地小等不利条件的制约下，目前设想的方法有如下几种：◎光（距离）传感器法☆：• 如图：• 原理：利用光传感器测量距离d，从而计算机体倾角。

• 优点：能够精确测定倾角，同时测量线速度V（=d d / d t），为控制通了可靠且有用的数据。

• 缺点：传感器的选择非常困难。

目前已知的超声波距离传感器大多在量程上不符合要求（近距离精度太低）。

而光传感器是反馈光的回射率，不能准确测得距离（只能借助试验积累的数据）。

同时易易受外界光照、接触面等因素影响。

• 注明：具体参见“实验报告”。

◎触脚传感法☆：• 如图：• 原理：利用角度传感器反馈机体的倾角及角速度ω（=dθ/ d t）。

• 优点：可靠，稳定，材料普及。

• 缺点：触脚有支撑的嫌疑，可能会引起歧义。

• 注明：具体参见“实验报告”。

◎应激发：• 如图：• 原理：测量机体的加速度（其实是加速率），当加速度（率）达到一定界限时自动调整。

（就像人在感觉就要向前摔倒时立刻像前一步作支撑）• 优点：材料普及，符合仿生学原理（条件反射conditioned reflex）。

双轮自平衡机器人行走伺服控制算法研究孙亮，王嶷然，于建均，阮晓钢(北京工业大学人工智能与机器人研究所, 北京 100022)摘要：为了解决双轮自平衡机器人行走伺服控制问题，本文设计了一种基于mamdani型模糊推理规则的模糊控制器。

并且使用这种模糊控制器在双轮自平衡机器人硬件平台上完成了两个实验。

一是以恒定倾斜角行走为控制目标的行走伺服控制，二是以恒定速率行走为控制目标的行走伺服控制。

实验结果表明，本文设计的模糊控制器可以很好的解决双轮自平衡机器人行走伺服控制问题。

关键词：双轮自平衡机器人；行走伺服控制；模糊控制中图分类号：TP 文献标识码：AThe Motion Servo Control Algorithm Research on Equilibrate Robot(Institution of Artificial Intelligence and Robot, Beijing Polytechnic University, Beijing100022, China)SUN Liang, WANG Yi-ran, RUAN Xiao-gangAbstract: In this paper, the dual wheel equilibrate robot motion servo control is our concern. We design the controller which uses the fuzzy mamdani reasoning rule table. Based on the controller mentioned above, we focus on the constant tilt angle and constant motion speed control. From the results of the experiments, the fuzzy controller shows a good dynamic performance.Key words: Dual Wheel Equilibrate Robot; Motion Servo Control; Fuzzy Control1 引言移动机器人学是机器人学的一个重要分支，主要研究在复杂环境下机器人系统的实时控制问题。

两轮自平衡机器人的研究一、本文概述随着科技的不断发展，机器人技术已成为当今科技领域的研究热点之一。

其中，两轮自平衡机器人作为一种具有高度自主性和稳定性的机器人，其研究和应用受到了广泛关注。

本文旨在深入探讨两轮自平衡机器人的基本原理、技术特点、控制方法以及在实际应用中的挑战与前景。

本文将简要介绍两轮自平衡机器人的发展历程和现状，分析其在不同领域的应用价值。

接着，重点阐述两轮自平衡机器人的关键技术，包括传感器技术、控制算法、动力学建模等方面。

在此基础上，本文将探讨如何设计和实现一种稳定、高效的两轮自平衡机器人，并分析其在实际应用中可能遇到的问题和挑战。

本文还将对两轮自平衡机器人的未来发展趋势进行展望，探讨其在智能交通、物流运输、娱乐休闲等领域的应用前景。

通过本文的研究，旨在为相关领域的研究人员和爱好者提供有益的参考和启示，推动两轮自平衡机器人技术的进一步发展和应用。

二、两轮自平衡机器人基础理论两轮自平衡机器人，又被称为双轮自稳定车或自平衡电动车，是一种新型的个人交通工具。

其设计灵感来源于倒立摆的原理，通过复杂的电子系统和精密的机械结构，实现了无人驾驶下的动态平衡和稳定行走。

在理解两轮自平衡机器人的工作原理之前，我们首先需要了解几个核心的理论基础。

动力学模型：两轮自平衡机器人的动力学模型是理解其运动行为的基础。

它通常被简化为一个倒立摆模型，其中机器人被视为一个质点，通过两个轮子与地面接触。

这个模型需要考虑重力、摩擦力、电机扭矩等因素，以及机器人的姿态（如俯仰角和偏航角）和速度。

控制理论：为了保持平衡，两轮自平衡机器人需要实时调整其姿态和速度。

这通常通过控制理论来实现，特别是线性控制和非线性控制理论。

例如，PID控制（比例-积分-微分控制）被广泛用于调整机器人的姿态和速度，而模糊控制、神经网络控制等先进控制方法也被应用于提高机器人的稳定性和适应性。

传感器技术：传感器是两轮自平衡机器人感知环境和自身状态的关键。

两轮自平衡机器人0 引言两轮自平衡机器人作为一种本征不稳定轮式移动机器人，具有多变量、非线性、强耦合和参数不确定等特点，这使得它成为验证各种控制算法的理想平台。

同时它运动灵活、结构简单，适于在狭小的空间工作，有着广泛的应用前景。

两轮自平衡机器人能够完成多轮机器人无法完成的复杂运动及操作，特别适用于工作环境变化大、任务复杂的场合。

开展两轮自平衡机器人的研究对于提高我国在该领域的科研水平、扩展机器人的应用背景等具有重要的理论及现实意义。

1 系统总体结构两轮自平衡机器人主要由车身和左右两个驱动轮组成，两个驱动轮的轴线位于同一条直线上，但由各自的电机独立驱动。

机器人倾斜角度由姿态传感器检测，速度检测系统由霍尔传感器和编码器组成，为控制系统提供反馈信号。

两轮自平衡机器人平衡控制的基本思想是：当测量倾斜角度的传感器检测到体产生倾斜时，控制系统根据测得的倾角产生一个相应的力矩，通过控制电机驱动两个车轮向车身要倒下的方向运动，以保持机器人自身的动态平衡。

系统主要由以下几个模块组成：瑞萨RL78/G13 单片机最小系统、电源模块硬、姿态检测模块、电机驱动模块、速度检测模块，如图1所示。

图1 系统总体结构图图2 平衡机器人力学模型图2 平衡机器人力学模型为了获得平衡机器人的平衡方程，需要分析其力学结构，平衡机器人的主要构成是车身和左右两个车轮，影响平衡的参数有：重心、质量、转动惯量、半径。

建立力学模型，如图2所示。

假设平衡机器人为刚体，左右两轮完全对称，并且忽略车轮与地面之间的滑动与侧向滑动，以左轮和车身为研究对象得到如下方程：左轮方程为：■RLMRL=HTL-HL（1）■RLJRL=GL+HTLR（2）其中，xRL为水平位移；MRL为左车轮质量；HL为车身施加于车轮的水平作用力；HTL为地面对车轮的水平作用力；θRL为左轮相对于垂直分量的倾角；JRL为左轮相对于Z轴转动惯量；GL为左轮电机产生的扭矩；R为车轮半径。

两轮自平衡机器人的研究两轮自平衡机器人作为一种具有挑战性的研究课题，已经吸引了国内外众多科研机构和企业的。

目前，研究者们在理论建模、控制算法设计、传感器融合等方面取得了显著的成果。

然而，在实际应用和商业化方面，两轮自平衡机器人的发展仍面临诸多挑战，如稳定性、续航能力、环境适应性等方面的问题。

两轮自平衡机器人的技术原理主要涉及动态控制算法、传感器技术和机械结构设计。

动态控制算法是实现机器人平衡的关键，包括基于模型的控制和无模型的控制。

传感器技术主要包括加速度计、陀螺仪和编码器等，用于实时监测机器人的姿态和位置信息。

机械结构设计则关系到机器人的稳定性和灵活性，涉及到轮子、电机、支架等多个部分。

两轮自平衡机器人具有广泛的应用前景，如机器人竞赛、医疗康复、建筑施工等。

在机器人竞赛方面，两轮自平衡机器人是各类竞赛的重要项目之一，涉及到机器人的速度、稳定性、灵活性等多个方面。

在医疗康复领域，两轮自平衡机器人可以辅助病人进行康复训练，提高康复效果。

在建筑施工领域，两轮自平衡机器人可以用于环境监测、地形勘测等方面。

随着科技的不断发展，两轮自平衡机器人的研究方向也将更加多元化。

未来，两轮自平衡机器人将朝着智能化、自主化和模块化的方向发展。

智能化将使得机器人具备更强的环境感知和决策能力，自主化则将提高机器人在复杂环境下的自适应能力，而模块化将为机器人的设计和应用提供更大的灵活性。

随着5G技术的普及，两轮自平衡机器人的远程控制和集群控制也将成为未来的研究热点。

两轮自平衡机器人作为机器人技术的一个重要分支，具有广泛的应用前景和挑战性。

本文对两轮自平衡机器人的研究现状、技术原理、应用领域及未来发展趋势进行了全面梳理。

目前，两轮自平衡机器人的研究已经取得了诸多成果，但仍存在诸多挑战性问题需要解决。

未来，研究者们需要不断探索新的理论和方法，以推动两轮自平衡机器人的发展，从而实现机器人在更多领域的应用价值。

在当今的高科技时代，智能机器人已经成为了人们的焦点。