作者:刘静; 肖家宝; 王晓; 钱雯 期刊:《电子技术与软件工程》 2019年第17期
本文对两轮自平衡机器人控制系统的相关问题进行了简要论述,简单介绍了自平衡机器人的平衡控制机理,对控制系统中主要的硬件设计问题进行一定阐述,在结合工作实践的基础上,提出了几点控制系统实现的注意事项,为以提升两轮自平衡机器人的控制系统的控制有效性,保证控制系统功能的实现提供参考。
作者:武凌宇; 王晓东; 吴建德 期刊:《传感器与微系统》 2018年第01期
针对两轮自平衡机器人线性二次最优控制器(LQR)中的权参数选择问题,提出了一种基于自适应蚁群算法的权矩阵优化参数策略。利用LQR控制器,采用自适应蚁群算法对LQR权矩阵Q的各位参数进行数字寻优,将得到的数字序列进行划分,寻找到最优参数值,从而对两轮自平衡机器人的俯仰属性进行有效的系统控制。仿真实验结果表明:采用蚁群算法优化后的控制器比人工选择参数策略有更好的控制效果,验证了方法的稳定性和有效性。
作者:夏国清; 陈华珍 期刊:《现代电子技术》 2018年第21期
针对两轮自平衡机器人控制系统的开发和研制普遍存在不足,易导致控制系统故障等问题,对两轮自平衡机器人进行研究并建立基于模糊理论与PID控制相融合的两轮自平衡机器人智能控制系统模型,将所得模型根据PID控制和模糊理论算法进行仿真实验,并对实验数据进行测量和分析。仿真结果表明,模糊理论和PID相融合的控制器有利于促进两轮自平衡机器人控制系统的稳定,实现对输入信号的跟踪。
作者:徐源; 刘维亭; 魏海峰 期刊:《信息技术》 2018年第04期
文中旨在实现两轮自平衡机器人更加稳定的姿态控制的研究,选择STM32作为开发平台,针对在对两轮平衡车姿态检测过程中存在一定的噪声干扰和测量误差的问题,设计了一种基于卡尔曼滤波的由多个传感器数据融合的方法。在更好地融合了多组陀螺仪与加速度计的数据,同时减少了存储量,得到更准确更稳定的角度值。控制结果表明,卡尔曼滤波方法下的多组传感器数据融合的姿态检测方案,能够更好地有助于系统抑制噪声,使得自平衡机器人的姿态调...
作者:戴福全; 李济泽; 朱悦涵; 阮玉镇 期刊:《机械设计与制造》 2017年第04期
由于两轮自平衡机器人具有占地小、可零半径转弯等特点,该类机器人被广泛用于个人交通工具和机器人移动平台。当两轮自平衡机器人快速转向时,由于重心较高,机器人受离心力影响容易侧向倾覆。针对两轮自平衡机器人转向稳定性进行了分析,在此基础上为传统两轮自平衡机器人增加了摇摆自由度。利用摇摆自由度,机器人可以在转向时主动配置重心位置,进而提高了机器人转向稳定性和安全性。在建立机器人动力学模型基础上,设计了摆动...
作者:王晓宇; 闫继宏; 秦勇; 赵杰 期刊:《传感技术学报》 2007年第04期
针对两轮自平衡机器人运行过程中遇到打滑、越障、碰撞等异常事件,测程法进行位置估计失效的情况,提出一种Accodometry方法,通过融合码盘与加速度计数据对位置进行估计,解决了非系统测程法误差对机器人位置估计的影响,降低了加速度计固有漂移的不利影响,提高了两轮自平衡机器人的定位精度.实验验证了Accodometry方法的有效性,结果显示位置误差降为原来的1/4.
作者:赵杰; 王晓宇; 秦勇; 蔡鹤皋 期刊:《机器人》 2006年第06期
针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)设计困难并且容易发散的问题,提出基于采样卡尔曼滤波(UKF)的方法解决滤波器设计及收敛问题,并补偿低成本的惯性传感器陀螺仪和加速度计的误差,从而得到机器人姿态的最优估计.将滤波后的模型应用到两轮自平衡机器人系统,实验结果表明UKF参数设计简单,姿态估计误差小于EKF,方差估计优于EKF,估计精度、计算量基本与EKF相当.因此,UKF能够满足两轮自平衡机器人快速机动过程中的实时姿态估计要...
作者:季浚涛 期刊: 2013年第34期
本文分析和研究了两轮自平衡机器人的平衡控制,速度控制与方向控制等问题,并且加入超声波避障功能。针对两轮自平衡机器人的姿态控制建立数学模型和动力学方程进行分析,并讨论了相应的控制方法。整个系统采用飞思卡尔公司的MC9S12XS128单片机作为系统的主控芯片,负责对各项传感器的数据进行处理与运算,并显示与发送控制信息量,完成两轮自平衡机器人的姿态控制。
作者:武俊峰 张继段 期刊:《哈尔滨理工大学学报》 2012年第06期
针对传统LQR最优控制器选取权阵的不确定性以及由此引发的响应速度慢的问题,对两轮自平衡机器人系统进行改进控制,使用传统LQR算法进行系统控制,并对存在的问题提出解决方法,选择一加权矩阵使系统稳定性得到进一步的提高,对比改进前后的LQR控制器,使用MATLAB进行仿真对比,可以得出优化后的LQR具有良好的控制效果,达到了预期效果,并具有良好的稳定性.
作者:华瑾 高嵩 秦刚 郭程飞 期刊:《西安工业大学学报》 2014年第10期
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.
作者:陈伟 延文杰 周超英 杜志江 期刊:《传感器与微系统》 2008年第04期
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。
作者:蔡建羡 阮晓刚 甘家飞 期刊:《北京工业大学学报》 2009年第12期
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.
平衡控制是两轮自平衡机器人运动中的关键。本文在研究了机器人动力学模型的基础上,设计了线性二次型最优跟踪控制器(LQR),来实现两轮自平衡机器人的平衡控制。通过仿真实验与实验验证,该模型和方法对于两轮自平衡机器人的自平衡、抗干扰和调整时间都是有效可行的。
作者:任红格 霍美杰 李福进 张磊 期刊:《计算机仿真》 2015年第04期
两轮自平衡机器人系统是一个高阶次,不稳定,非线性,多变量,强耦合的系统。系统采用Lagrange方程进行动力学建模,将神经网络自组织算法应用于此模型,并对两轮机器人的平衡和速度进行控制,其难点是对车体速度和车轮速度的控制。本文采用神经网络自组织算法,使输出准确地跟踪输入,使机器人按照指定的移动速度和转动速度运动。将该算法与OBS算法相比较,仿真实验结果表明,自组织算法使系统的跟踪速度更快,具有较高的实用价值。