双轮自平衡机器人行走伺服控制算法

为解决双轮自平衡机器人行走伺服控制问题,针对其动力学特性,提出使用分层模糊控制的方法对双轮自平衡机器人运动进行控制,并且设计一种基于mamdani型模糊推理规则的模糊控制器.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2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,设计的模糊控制器模糊规则简洁,可以很好地解决双轮自平衡机器人行走伺服控制问题.     

基于Skinner操作条件反射的两轮机器人自平衡控制

针对两轮自平衡机器人的运动平衡控制问题,采用了基于Skinner操作条件反射理论的自回归神经网络学习算法作为机器人的学习机制,利用自回归神经网络对评价函数进行逼近,以实现对行为决策的优化,从而使机器人能够在无需外部环境模型的情况下,通过学习和训练,获得像人或动物一样的自主学习技能,解决了两轮机器人的运动平衡控制问题.最后分别在无扰动和有扰动的两种状态下设计了仿真实验并进行了比较.结果表明,该操作条件反射学习机制具有较快的自主平衡控制技能和较好的鲁棒性能,体现了较高的理论研究意义和工程应用价值.     

双超声波数据融合的两轮机器人平衡行进策略研究

针对移动轮式自平衡机器人在生产应用中存在的问题,对其结构特点与姿态平衡的控制策略进行了研究。为了保障机器人的平衡与协调运动,提出了基于双超声波测距数据融合的平衡和行进策略。采用双超声波数据融合平衡算法,在Arduino主控的机器人上实现了自平衡姿态的控制,对双超声波传感器数据信息进行处理,从而保证了机器人的自平衡运动;同时,在机器人的运动过程中加入了PID控制算法,以调整机器人的运动状态及加快机器人对信号误差处理的速度。试验与仿真结果表明,该策略设计有效可行,双超声波自平衡机器人可以保持较好的平衡姿态,行进控制与基本方向控制也有效可靠,体现了较好的平衡稳定性和平衡协调性。在平衡算法控制下,双超声波机器人不仅实现了平衡行进,还实现了行进策略下的平衡后退以及方向控制下的平衡转弯,具有广阔的应用前景。     

基于单神经元控制器的独轮自平衡机器人双闭环自适应控制

针对竖直飞轮的独轮自平衡机器人系统,提出了一种基于自适应单神经元控制的双闭环(DLSN)控制方法.根据对独轮自平衡机器人动力学模型的分析,将独轮自平衡机器人分成两个子系统,提出了一种具有俯仰倾角和横滚倾角内环、前向位移外环的双闭环自适应控制结构,其中每个控制环均由单神经元自适应控制器构成.仿真实验结果表明:所设计的基于双闭环单神经元自适应独轮自控制方法是有效的.     

独轮自平衡机器人双闭环非线性PID 控制

针对竖直飞轮独轮自平衡机器人系统,提出一种用于独轮自平衡机器人的平衡及运动控制的双闭环非线性PID控制方法(DLNPID),并给出了该控制方法稳定性的证明.该控制方法是具有横滚倾角内环、俯仰倾角内环和前向位移外环的双闭环控制,其中每个控制环均由非线性PID控制器(NPID)构成.实验结果表明,所提出的基于非线性PID的双闭环独轮自平衡机器人控制方法具有比线性方法更好的鲁棒性能.     

两轮自平衡机器人的无源控制器设计

以两轮自平衡机器人为研究对象,基于其状态空间模型,利用线性矩阵不等式的方法,设计两轮自平衡机器人平衡的无源控制器,并给出了两轮自平衡机器人无源控制器存在的充分条件。仿真结果表明,设计的无源控制器对于机器人的平衡是有效的。     

两轮自平衡机器人的LQR实时平衡控制

两轮平衡机器人已经成为能够为日常机器人提供未来运动方式的一个研究领域.两轮平衡机器人区别于传统形式的机器人,它需要必须具有一个独特的稳定控制系统来保持其直立.为了平衡系统该文利用平衡机器人的动态模型设计控制器,测试LQR在平衡系统的实用性并评估其性能.仿真结果表明LQR控制器可以稳定系统,并且在平衡基于倒立摆模型的两轮自平衡机器人时表现出满意的结果.     

两轮自平衡机器人多传感器数据融合方法研究

为了对机器人运行状态进行有效的识别,提出一种基于支持向量机的多传感器数据两级融合方法,从分类的角度实现了运行状态识别,解决了识别正确率较低的问题.将此方法应用于两轮自平衡机器人进行运行状态识别实验,当每种状态采集的独立样本数超过20个时,正确率可以达到98%以上.实验结果表明应用该方法可以对两轮自平衡机器人的运行状态进行有效、可靠的识别,能够满足两轮自平衡机器人快速机动过程中的实时性要求.     

自平衡两轮机器人的参数自整定模糊控制

为解决具有强耦合、非线性和不确定性等特点的自平衡两轮机器人的平衡控制问题,提出一种参数自整定模糊控制器.该控制器通过比较系统响应与给定的差别来对控制参数进行自整定,降低了控制器设计过程中对设计者经验的要求.该控制器采用零阶Takagi Sugeno模型,易于在嵌入式系统中实现.搭建了自平衡两轮机器人硬件本体,建立了相应的数学模型,并给出仿真与实验结果,验证了该控制器的有效性.     

两轮自平衡机器人控制系统的设计

针对自行设计的两轮自平衡机器人Opyanbot建立了动力学模型,应用最优控制和两轮差动等控制方法设计了控制器,提出了针对两轮自平衡机器人平衡和行进的新策略。为了提高两轮自平衡机器人的控制效果,利用基于DSP数字电路的全数字智能伺服驱动单元IPM100分别精确控制左右轮电机,并利用上位机实时控制机器人的运动状态,提高了控制精度、可靠度和集成度,得到了很好的控制效果。