两轮自平衡机器人的控制方法研究

由于两轮自平衡机器人在工业和社会的应用日益广泛,结合传统的机器人控制理念,提出了两种思路新颖、效果更优的控制方法.在数学建模基础上对自平衡机器人的运动进行分析,把非线性模型线性化.并针对两轮自平衡机器人平衡点线性化模型,采用现代控制理论经典的极点配置方法设计状态反馈控制器,对初始倾角及初始位移控制进行了仿真分析,同时也运用了LQR方法,对现代控制理论中的状态空间方程给出的线性系统进行研究,对倾角控制和位移控制进行仿真.     

滑模变结构方法在两轮自平衡机器人上的应用

研究了滑模变结构理论在两轮自平衡机器人系统的稳定控制.将滑膜变结构控制应用于具有非线性及强扰动性的两轮自平衡机器人.设计了滑模控制器,利用滑模控制器的特点实现对被控对象快速、有效的控制;针对滑模控制器本身的抖动问题,提出了一种模糊控制和滑模控制策略相结合的模糊滑模控制器,推导出模糊滑模控制律,根据Lyapunov稳定性定理,建立模糊逻辑规则库.通过仿真验证,控制方法有可行性和有效性,结果表明,本文提出的方法不仅保留了滑模控制系统所具有的较强的鲁棒性,而且消除了系统的高频颤动.     

两轮自平衡机器人系统建模与模糊自整定PID控制

针对不稳定、非线性、强耦合的两轮自平衡机器人系统,运用牛顿力学方法建立了转向运动的数学模型.介绍了用模糊控制进行PID参数整定的原理和方法,并用该方法实现对两轮自平衡机器人系统的控制.仿真结果和实际应用均表明,该方法能使系统有更好的快速性和稳定性.     

Kalman滤波算法在自平衡机器人中的应用

针对两轮自平衡机器人系统的单一惯性传感器采集数据不够准确,且极易受到外界噪声信号的干扰的问题,提出了基于片上可编程系统的卡尔曼滤波算法来实现多惯性传感器的数据融合系统.介绍了卡尔曼滤波器的基本原理、特点和应用环境.利用FPGA控制器的硬件可重构特性,搭建了Nios软核处理器的SOPC系统硬件平台,在硬件平台上采用C语言实现多姿态传感器的卡尔曼滤波算法,为两轮自平衡机器人的多传感器姿态数据融合提供了有效工具,获得了自平衡机器人姿态数据的最优估计,解决了陀螺仪和加速度计惯性传感器的数据补偿问题.测试结果表明,采用FPGA硬件平台实现卡尔曼滤波算法效率高,姿态数据融合准确、可靠,能够满足自平衡机器人控制系统的姿态最优估计和倾角数据实时反馈要求,系统工作稳定.     

两轮自平衡机器人运动控制研究

轮式移动机器人是典型的不完整控制系统,其自身的不确定性影响控制的性能.以两轮自平衡机器人为研究对象,建立了机器人的运动学与动力学模型.利用多惯性传感器信息融合建立的基于T-S模糊模型的模糊控制器有效地解决了两轮自平衡机器人平衡控制的问题,并同时对轨迹跟踪的问题进行了探讨.仿真结果表明,通过多惯性传感器的信息融合建立的控制器对于机器人的平衡和跟踪问题是有效的,并在实际的实验中得到了验证.     

基于Kinect视觉功能的机器人控制方法

介绍了一种基于Kinect装置的机器人控制方法,该方法涉及机器人控制领域,并且具体应用于两轮自平衡机器人运动控制和人机交互系统。该方法针对两轮自平衡机器人的运动控制系统利用Kinect与DTW手势识别算法对其进行控制。实验结果表明：该方法能够实现人与两轮自平衡机器人的自然交互控制,并且具有良好的实时性和鲁棒性。     

两轮直立式自平衡移动机器人的控制系统设计

研究了两轮直立式自平衡机器人的系统组成,并利用动力学原理建立系统的数学模型,在Matlab环境下设计了状态反馈控制器(LQR),并进行了仿真和机器实体的实验,系统具有良好的鲁棒性.表明了系统建模和控制器设计的合理性和有效性.这种机器人两轮共轴、独立驱动,车身重心倒置于车轮轴上方,通过运动保持平衡,可直立行走.由于特殊的结构,其适应地形变化能力强,运动灵活,可以胜任一些复杂的工作.为机器人的自主控制、自学习提供了可靠的实验平台.     

基于参数寻优的自学习算法在两轮机器人控制上的应用

针对两轮机器人现有控制算法的弊端,基于自学习参数寻优算法设计自适应控制器.该控制器结构简单,无需依赖精确数学模型,经过多次学习训练,即可获得最优控制参数.将该控制器应用于两轮机器人的平衡控制中,并与线性二次型(linear quadratic regulator,LQR)最优控制器进行对比,仿真结果验证了该算法的正确性、有效性,凸显出较强的鲁棒性和仿生学习性;将该控制器应用于两轮机器人物理系统,取得了良好的控制效果.     

军转民推广技术

并列两轮自平衡电动交通系统制造技术技术开发单位中国电子科技集团公司第27研究所技术简介并列两轮自平衡电动交通系统是一种两轮同轴布置、重心在上、支点(踏板)在下、非控制状态下不稳定的单人电动交通系统。采用该技术制造的并列两轮     

两轮自平衡机器人动力学建模与运动控制

为兼顾低成本、小体积,可实现负重行走的运动控制,设计了一种基于姿态传感器的两轮桌面式小型机器人SmallRot-I.介绍了机器人的系统构成,包括机械结构部分和电气结构部分.使用Lagrange方程对此机器人进行了动力学建模,并采用双闭环PID算法对此机器人分别进行了系统仿真和实物的控制.机器人负重保持自平衡行走和转向运动时的仿真结果和实物控制结果证明了机器人物理系统和控制方法的合理性与有效性.     

变电站机器人视觉伺服系统研究

变电站巡检机器人替代人工巡检变电站设备,主要是机器人携带CCD摄像仪和红外成像仪,在固定点对目标设备的状态进行检测。由于机器人的定位误差和机器人本体自由度的误差,会造成机器人到固定点取图像时巡检目标偏移甚至丢失。采用Adaboost图像识别分类方法和光学成像原理组成视觉伺服控制系统,对机器人进行调整,使巡检目标保持在图像的中心位置。实验结果表明,机器人视觉伺服系统能有效避免机器人定位和自身误差带来巡检目标偏移和丢失的影响。     

基于切换增益调节的神经滑模控制的机器人位置跟踪

针对机器人的位置轨迹跟踪问题,提出一种基于切换增益调节的神经网络滑模控制方法。首先设计基于机器人位置的滑模控制器模块,然后通过神经网络来调节滑模控制器中的切换增益,使得切换增益能随着外界干扰作用等不确定项的改变而改变,从而能实时地估计切换增益,解决传统滑模控制中的抖振问题,最后,以双臂机器人为对象,采用MATLAB仿真软件对该控制算法进行了验证。结果表明,与传统的滑模控制相比较,该方法能使机器人更好地跟踪期望的位置轨迹,并有效地减轻了抖振。     

Research on Alternatively Moving Vacuum AbsorbingWall-climbing Robot

0~CAsitisverydifficultanddangeroustoworkonverticalandsteepwall,PeoplehavebeentryingforalongtimetodevelopakindofrobotWhichcanbothabsorbonthewallandworkwhenmoving(thiskindofrobotisabccalledHthelicit-workingrobot"),onthishackgIDund,walLclimbingrohatisdesigned.Thewall-climbingrohathasawideapplicationforopund,itcanbeappliedinthefieldofnuclearehecking,anti-erosioninoilindustry['],suifaceprocessinginshipbuildingandwall-workingonhighbuilding.Onthe,,c"umabsorbingwall-climbingroast,thesingle-suckeron.…     

机器人系统变结构模型跟随控制方法研究

把机器人本体与其驱动电机作为一个系统建立动力学方程，应用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法综合了该系统变结构模型跟随控制规律。在关节空间得到的控制规律不仅简单，而且可直接用于机器人控制。仿真结果表明，文中所提方案是可行的。     

自平衡立方体机器人动力学建模

针对立方体机器人自平衡控制问题,对其以棱边为支点的动力学建模问题进行了研究.以所设计的立方体机器人样机为具体研究对象,分别采用拉格朗日方法和凯恩方法建立起相应的动力学模型,通过比较2种方法的建模结果和数值仿真分析,从理论上验证了所建立模型的正确性.基于建立的模型设计了平衡控制器,并将其应用于立方体机器人样机控制,取得了预期的效果,再次验证所建立模型的正确性.所建立的动力学模型,为进一步研究立方体机器人的平衡控制奠定了基础.     

基于PD方法的不确定机器人神经网络变结构控制

针对不确定机器人轨迹跟踪控制,提出基于PD方法自适应神经网络变结构控制律,利用RBF神经网络补偿系统参数不确定性,用滑模变结构控制器消除神经网络的逼近误差.仿真结果表明,该控制律能保证轨迹跟踪误差的快速收敛性及对参数不确定性和外部扰动的鲁棒性.     

Robust State Feedback H∞Control for Dynamic Biped Robot Based on T-S Fuzzy Model

T-S fuzzy model was applied to describe nonlinear system and global fuzzy model was expressed by the form of uncertain system. Based on robust state feedback H∞control strategy, designed a global asymptotic steady fuzzy model. This control system can use the experimental input-output data pairs for the biped robot learning and walking with dynamic balance. It is proved by simulation result that robust state feedback H∞ control method based on T-S fuzzy model can effectively restrain the effect of model uncertainties and external disturbance acting on biped robot. From these works, we showed the satisfactory performance of joint tracking without any chattering.     

水轮机修复机器人焊接曲面空间建模

针对目前水轮机修复机器人在焊接过程中需要建立一套自动焊接系统的问题,依据B样条曲面构造原理,采用图像仿真技术,建立了机器人仿真系统．通过对插补算法的研究,系统解决了远程控制机器人焊接的问题．空间曲面建模可以使焊接机器人在有限示教的条件下自动建立焊接模型并精确完成焊接和磨削操作．     

下肢外骨骼机器人动力学参数辨识与步态跟踪

为了提高下肢外骨骼机器人步态轨迹跟踪的精度,对于下肢外骨骼二连杆动力学模型,提出一种静态与动态结合的参数辨识的实验方法,并结合穿戴者人体参数,得到人机协同系统精确的动力学模型。采用基于模型上界的滑模控制,并引入低通滤波器,进行MATLAB步态跟踪仿真。经仿真表明,髋关节和膝关节转矩的实验测量值与理论计算值的波形基本一致,动力学参数辨识结果正确;基于滑模控制的人机协同系统能够实现髋关节和膝关节对参考步态轨迹的精准跟踪,低通滤波器能够有效减小滑模控制引起的高频抖振。这为下肢外骨骼动力学参数辨识提供了一种解决方案,为基于模型的控制方法提供了一种参考模型,为下肢外骨骼人机协同系统的步态轨迹精准跟踪提供了一种参考方法。     

Remote Control Guidance Law Design Using Variable Structure Control

Variable structure control has been described byUtkinin the former Soviet literature since the earlysixties.The basic feature of variable structure control(VSC)isthe sliding motion.Thistype of methodolo-gyis attractiveinthe design of controlsfor nonlinear,uncertain,dynamic system with uncertainties andnonlinearities of unknown structure as long as theyare bounded and occurring within a subspace of thestate space[1,2].The purpose of a sliding mode controller(SMC)is to derive a nonlinear plan…