小摆角两轮机器人动力学建模及控制器设计

针对现有两轮机器人转弯速度较低问题,提出一种可轴向摆动的新型两轮机器人设计方法. 该方法使用连杆控制机构摆动来调整机构的重心分布,实现机器人在小转弯半径条件下稳定运动的目的. 基于拉格朗日方程方法,对机器人的小摆角自由度进行了动力学建模与分析,得到了系统动力学模型,并在此基础上设计了一种状态反馈控制器. 运用Matlab/Simulink进行控制器系统仿真,验证了控制器在机器人稳定控制方面的有效性. 结果表明,该两轮机器人机构设计思路及运动控制手段可有效提高系统运动稳定性.      

两轮机器人行走机构的建模与实验

研究两轮机器人行走机构的系统组成及数学模型的建立,并进行了仿真和样机实验.行走机构由机械行走装置、姿态监测传感器和控制器组成,左右车轮由2个直流伺服电动机分别驱动,姿态监测使用陀螺仪和倾角传感器.在建立系统结构模型的基础上,利用Lagrange方法建立系统的动力学方程.根据线性系统理论,在Matlab环境下设计了状态反馈控制器,通过仿真验证了系统的稳定性.采用样机进行实际行走控制实验,验证了系统建模和控制器设计的合理性和有效性.     

两轮自平衡机器人运动平衡控制研究

对两轮自平衡机器人的运动平衡控制进行研究。通过搭建两轮自平衡机器人实验平台,采用Newton-uler法建立动力学模型以及针对机器人的运动控制、平衡控制和伺服控制设计相应的PID控制器。物理实验表明,机器人在外界冲击干扰和阶跃干扰的作用下,能够维持自身平衡同时可以执行相应的运动控制命令。结果表明,提出的两轮自平衡机器人运动平衡控制的方法是合理有效的。     

基于复合控制器的两轮机器人平衡控制研究

两轮自平衡移动机器人是一种高阶次、不稳定、非线性的典型控制系统.以其为研究对象,采用Lagrange方程建立其动力学模型,经过线性化处理得到其一定约束条件下的线性化模型.采用线性二次型调节器与PID控制相结合的方法可有效克服线性化过程中约束条件对系统的影响,并且以数字信号处理器芯片TMS320LF2812为控制器核心,实现了两轮机器人较大倾角范围的动态平衡控制.物理实验表明：使用LQR与PID复合控制器对两轮机器人实体控制的有效性.     

两轮智能车跟踪控制系统的研究

自平衡式两轮机器人是多变量、强耦合对象,文章针对斜坡上的两轮智能车的目标跟踪问题,设计了基于T-S模糊控制器的跟踪控制系统,该系统包括底层平衡控制器、底层转弯控制器和全局运动控制器。底层的平衡控制应用T-S模糊控制器,并利用LQR线性控制器来简化控制器的参数设计。底层转弯控制器采用PI算法,在此基础上运用李雅普诺夫函数方法,进行了全局运动控制器的设计,得出了具有全局渐近稳定的控制律。最后通过仿真验证了该方法的正确性和可行性。     

自平衡两轮电动车控制系统设计与仿真

利用牛顿第二定律建立自平衡两轮电动车的系统动力学模型,对模型进行可控性及可观性校验.采用期望极点配置算法及线性二次型最优控制(LQR)算法设计两类自平衡控制器,并利用MATLAB进行仿真分析.结果表明,两种控制方法对自平衡两轮电动车的稳定性控制均有效,其中期望极点配置控制方法使系统的稳定性更好,具有较高的实际应用价值.     

带广义扩张状态观测器的柔性滚珠丝杠进给系统LQR控制

为了改善滚珠丝杠进给系统的跟踪性能,采用了带广义扩张状态观测器(GESO)的线性二次型调节器(LQR)进行控制.首先,针对具有轴向振动特性的滚珠丝杠进给系统建立了二自由度质量模型状态方程及传递函数;其次,根据模型的状态方程设计了系统的LQR控制器,为了消除系统受到的外部干扰和反馈中存在噪声影响设计了广义状态观测器;最后,通过仿真和对比试验对设计的控制器性能进行验证.仿真及对比试验结果表明,所设计的带GESO的LQR控制器具有较高的跟踪精度,对于外部干扰和反馈噪声具有抑制作用,能够保证进给系统的鲁棒性.     

基于LMI的两轮自平衡机器人控制器设计

针对两轮自平衡机器人系统,提出基于线性矩阵不等式的控制器设计方法。首先,采用状态空间模型对两轮自平衡机器人系统进行描述。然后,通过线性矩阵不等式进行控制器的设计,并通过Lyapunov函数证明该方法的有效性,分析了基于观测器的控制器存在条件。最后,通过仿真进一步验证了该控制方法的有效性。     

两轮自平衡机器人平衡控制仿真与研究

针对两轮自平衡机器人的平衡不稳定问题,建立了机器人动力学数学模型,设计了一种基于变论域的模糊PID控制器,以ARM的微控制器STM32F103为核心,搭建硬件平台,详细阐述两轮自平衡机器人控制参数整定的原理和方法,实现了两轮自平衡机器人系统的平衡控制。仿真结果表明:基于变论域模糊PID控制的两轮自平衡机器人响应速度快、抗干扰能力强,能够更好的减小超调量,提高系统的动静态特性和鲁棒性。     

机器人系统中的状态反馈控制器设计

存在诸如参数误差和外界干扰等扰动情况下,基于线性矩阵不等式设计出了状态反馈控制器.首先,利用反馈控制技术把机器人动力学模型转化成一线性状态方程.然后,针对该线性状态方程,通过应用线性矩阵不等式,得到了状态反馈控制器.最后,给出了两关节机器人的仿真实验,仿真实验表明所设计的状态反馈控制器是有效的.     

基于改进模糊PID的轮式机器人速度控制器设计

针对轮式机器人在行走过程中存在速度平衡超调较大与调节时间较长、速度平衡效果较差的问题,采用Matlab/Simulink与Carsim仿真软件建立轮式机器人四轮差速运动模型,对于无刷直流电机(BLDCM)系统,在原有模糊PID的基础上,结合抗积分饱和算法与变速积分算法,提出一种改进模糊PID控制的调速方法。仿真结果表明,通过抗积分饱和与变速积分算法改进后的模糊PID控制器与传统模糊PID控制器相比,在机器人速度平衡控制过程中,超调降低30%,调节时间降低33%,具有速度响应时间短、速度响应曲线波动小的优点。搭建了轮式机器人实验验证平台,实验结果表明,改进后的模糊PID控制调速方法的速度响应快,满足轮式机器人速度控制需求。所提设计可为轮式机器人速度稳定系统调试提供理论指导,并可应用于以速度调控为主导的控制系统。     

轮式移动机器人大转向航向跟踪控制

为了防止轮式移动机器人在大弯道路跟踪时出现过度转向而引起较大跟踪误差或偏离预定路径,提出了种能适应大转向的航向跟踪控制方法,利用机器人前轮偏角的绝对方向作为控制器反馈航向,仿真实验结果表明,该方法与以机器人车体航向作为反馈量的常规方法相比,在大转向航向跟踪时能有效志改善系统的动态特性,减少超调和振荡,提高基于航向控制的轮式移动机器人大弯道路径跟踪性能。     

LQG/LTR控制在二级倒立摆系统中的应用研究

以二级倒立摆系统为例,采用LQR状态反馈与卡尔曼状态估计相结合的方法,通过回路传输恢复LTR技术弥补LQG设计的不足,完成了LQG/LTR全状态反馈控制器的设计,并运用MATLAB语言进行仿真分析,将其仿真结果与LQR控制器进行了对比。结果表明,LQG/LTR控制在二级倒立摆系统中有效地解决了在外界干扰和量测噪声等情况下出现的不稳定问题,且具有较好的鲁棒性。     

基于扩张状态观测器的轮式移动机器人全阶滑模控制

针对存在模型参数摄动和外部有界扰动不确定因素影响下的非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种基于扩张状态观测器的全阶滑模移动机器人轨迹跟踪控制方法.通过坐标变换将耦合的系统动力学模型转化为2个独立的子系统,再将模型参数摄动和外部有界扰动不确定因素扩张为一个新的变量,进而分别对2个子系统设计扩张状态观测器用于估计并补偿系统的总和扰动,抑制其对系统控制性能的影响,结合滑模控制理论设计基于扩张状态观测器的全阶滑模控制器,保证系统输出稳定跟踪给定信号且消除传统滑模控制中抖振突出的问题,提高系统滑动模态的品质.仿真对比结果验证了所设计控制方法的优越性和有效性.     

小型四旋翼飞行器姿态的自抗扰控制

针对存在总扰动的小型四旋翼飞行器姿态控制问题,设计一种基于自抗扰技术的四旋翼飞行器姿态控制方法.首先,利用牛顿-欧拉建模方法建立小型四旋翼飞行器动力学系统模型,将其表示成二阶状态空间方程形式.然后,将系统的总扰动扩张为一个新的状态变量,并设计扩张状态观测器对系统总扰动进行估计.最后,在系统扰动估计的基础上设计非线性状态误差反馈控制律.仿真结果表明,所设计控制器对系统总扰动具有很强的鲁棒性能,实现了姿态的快速稳定控制要求.     

基于曲率跟踪方法的轴上拖挂轮式移动机器人的运动控制设计

目的 针对轴上拖挂轮式移动机器人中的挂车对目标轨迹精确跟踪控制问题,提出了一种能够跟踪挂车理想运动轨迹曲线相对曲率的双环控制方法。方法 首先通过梳理轴上拖挂轮式移动机器人受到的非完整约束建立出运动学模型,并通过欧拉-拉格朗日方程建立其动力学模型;然后利用运动学方程推导出挂车的理想运动轨迹曲线的相对曲率和拖车与挂车理想偏航角之差之间满足的重要函数关系式;最后基于该核心关系式,利用姿态误差系统的外环速度控制器和动力学模型的内环比例积分反馈控制器组成的双环控制方法来实现给定的跟踪任务。结果 仿真结果表明,对于外环系统,外环速度控制器使得姿态跟踪误差在经过一段时间的变化后全都趋近于零,实际的姿态变量最终稳定地趋近于目标姿态变量;对于内环系统,内环比例积分反馈控制器使得速度跟踪误差经过短暂的调整后趋近于零,实际速度值最终稳定地趋近于参考的速度值。结论 设计的双环控制器可以有效地实现姿态跟踪和速度跟踪,能够使挂车精确地跟踪理想运动轨迹曲线,由于在姿态跟踪过程中引入了挂车运动轨迹曲线的相对曲率,该方法可以极大地提高轨迹跟踪的精确度。     

移动机器人路径跟踪模糊整定的比例微分控制

针对数学模型复杂的移动机器人的路径跟踪问题,使用模糊整定的比例微分控制算法.该控制方法参考模糊控制的思想,将位置和方向误差分成若干个模糊集合,使比例微分控制器参数能够根据机器人的状态进行调节.仿真结果表明,该方法在机器人的路径跟踪控制中效果良好.     

连续工况下基于PID+LQR算法的自动驾驶车辆横纵向耦合控制

为提高自动驾驶车辆的路径跟踪精度,针对自动驾驶车辆横纵向耦合控制问题,提出了带有前馈控制的PID+LQR联合控制策略。首先,利用二自由度车辆动力学构建路径跟踪误差数学模型,制定横纵向控制流程。随后,设计了用于横向控制的LQR控制器和用于纵向控制的PID控制器,将横纵向控制器进行整合,使得车辆在接收到决策规划系统给出的期望指令后可以进行跟踪行驶。借助CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真平台,在连续工况下对该控制策略进行测试。结果表明,提出的横纵向耦合运动控制策略可以控制车辆沿着规划的轨迹行驶,且可将跟踪误差控制在较小的范围内。