两轮自平衡机器人动力学模型分析及PID 控制方法研究

针对两轮自平衡机器人高阶次、不稳定、多变量、非线性、强耦合的特点，以其为研究对象，采用Lagrange方法建立状态方程，并对其平衡控制进行了研究，采用STM32单片机设计了控制系统进行验证，以寻求最优的系统动态性能，提高系统稳定性和鲁棒性。根据机器人俯仰角度和速度等输入参数，采用 PID算法输出 PWM 占空比可变的脉冲对驱动电机进行控制。仿真实验证明，本方法具有较好的动态性能和快速性。通过实际测试，证明了本方法的有效性。
     

独轮车机器人驱动关节特性的分析及实验研究

为了研究独轮车机器人驱动关节的特性,针对一台3驱动独轮车机器人样机,采用多种方法对其关节驱动电机的电流跟踪响应(正弦电流、指数衰减电流、阶跃电流)、速度跟踪响应(正弦速度、指数衰减速度)、力矩系数辨识以及车体俯仰平衡控制进行了实验和分析。研究结果表明,驱动关节对不同电流和速度曲线的跟踪响应在时域上存在一定滞后,但在幅值和频率上体现了良好的动态性能,且关节驱动电机的电流与关节的输出力矩具有较好的线性关系(τi=2.47I)。利用该关系并引入了基于部分反馈线性化设计的PD控制器即可达到一定的俯仰平衡控制效果。本研究明确独轮车机器人驱动关节特性对系统平衡控制的意义,可为独轮车机器人的其他平衡运动提供理论参考。     

两轮自平衡避障机器人

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。     

自适应卡尔曼滤波器在机器人控制中的应用

机器人控制系统在实际工作中不可避免地要受到随机噪声的影响,当噪声的统计特性已知时,可以考虑采用常规Kalman滤波以抑制随机噪声对控制性能的影响;但当噪声的统计特性不完全已知时,常规Kalman滤波的滤波性能会下降甚至会引起发散。根据机器人的动态特性,设计了一个自适应Kalman滤波器,并对该滤波器应用于机器人控制系统进行了仿真实验研究。仿真结果表明,所设计的滤波器能够较好地抑制方差和均值未知的测量噪声对机器人控制系统的影响,控制系统的动态性能得到了较大的改善。     

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。     

仿人服务机器人的平衡控制

仿人机器人具有复杂的耦合非线性特性,因此仿人机器人的平衡控制具有重要的研究意义。针对仿人服务机器人系统,研究智能仿人服务机器人的平衡控制。首先,研究智能双足仿人机器人HUBO的行走与站立时平衡模式,分析HUBO基于ZMP的步态规划方法,并分析HUBO内部各个关键控制器的控制方式,以保证机器人行走时的平衡。然后,通过这些信息,使用Simulink对各控制器进行仿真,验证控制效果。最后,通过仿真分析、改进各项控制参数,进一步改善了仿人机器人步态平衡控制,达到较好的步态平衡控制效果。     

工业机器人的多微机自适应控制算法

本文应用参数辨识和动态递阶控制方法研究工业机器人轨迹控制问题,提出了一种采用多微机系统的自适应控制算法,其在线执行时间短,便于实现。计算机仿真结果表明,本算法其有良好的控制效果。     

基于MATLAB/SimMechanics工业机器人惯量前馈仿真研究

根据当今工业生产过程中的需求,对工业机器人控制系统做了简要介绍.在普通的伺服控制系统的基础上,引入了惯量前馈技术以提高系统控制性能.为了验证引入惯量前馈技术后的机器人系统动态特性,运用了SimMechanics模块建立了机器人模型,并且进行了运动学仿真.结果表明,引入惯量前馈技术的机器人控制系统相对于普通伺服控制系统拥有更好的控制效果和动态特性.     

机械手动态T-S神经模糊H∞控制器设计

机器人是强耦合的非线性动力学系统.为了设计其控制器,利用动态神经模糊系统对非线性H∞控制问题进行了研究.在传统的T-S神经模糊系统基础上,将延迟反馈和记忆单元引入其中,并针对此网络推导了相应的动态BP训练算法.利用此网络可以有效反映机器人等非线性系统的动态性能,克服了静态神经网络无法有效表示动态系统映射关系的缺点.在此模糊模型的基础上,采用H∞方法研究了系统控制器的设计.最后以倒立摆为例的仿真试验表明此控制器具有良好的鲁棒性.     

工业机器人伺服控制系统建模及仿真

基于工业机器人伺服控制系统原理,研究了永磁同步电机的位置、转速、电流三闭环伺服控制系统。首先阐述了系统的结构,分析了永磁同步电机的动态数学模型,其次研究了伺服系统矢量控制和空间矢量脉宽调制的机理,最后依据结构及原理在Matlab/Simulink中对系统进行建模和仿真。仿真结果表明,工业机器人伺服系统在转速、电流内环的辅助下,位置环具有良好的位置跟随性能,系统仿真模型为研究高性能工业机器人奠定了基础。     

基于移动变长倒立摆的四足机器人对角支撑的稳定性控制

四足机器人系统复杂,运动自由度多,其动态稳定性一直是机器人控制领域的难点与热点。为使四足机器人能够在复杂多样的自然环境中运动自如,针对四足机器人特殊的对角双足支撑动态稳定性问题进行探究。将足式机器人简化为可移动变长倒立摆模型,对其进行运动学和动力学分析,设计了一种运动稳定控制算法,使四足机器人能在对角双足支撑的情况下保持稳定,在受到外力的干扰时可自动调整,并再次恢复到平衡稳定状态。以搭建的四足仿狗机器人为实验平台,开展了对角支撑的平衡实验,实验结果表明四足机器人能够在对角支撑下精确控制自身的稳定,验证了该控制算法的可行性,为后期四足机器人动态稳定性行走奠定重要基础。     

基于领航跟随法和星系动力学的多机器人编队控制

针对机器人常规编队控制方法编队精度低、机器人易掉队,且当队形进行大角度变换时跟随者不能快速适应的问题,提出了一种基于领航跟随和星系动力学(LF-GD)机器人编队控制方法.该方法结合了领航跟随法控制简单、编队快速和星系动力学法编队稳定和动态均衡的优点.实现了机器人快速编队和动态避障的性能要求,避免了队形大角度变换时机器人相互之间的碰撞和掉队问题,提高了整个编队系统的智能性和环境适应性.通过仿真验证了该方法的可行性和有效性.     

一类二自由度并联机器人的动力学分析

为了准确评价机构动态性能,以模态试验为主要内容,采用LMS动态分析系统时并联机器人进行了动力学试验.通过简化模型的模态分析,对样机进行直接的动态性能评估,获得该时变机构的模态参数变换规律.同时分析了该机构在典型位姿处的整体模型的模态,得到影响动平台精度的关键模态,确认了需要改进的结构参数.试验结果可用于改善机构的动力学性能.通过对比分析验证了本研究中提出的试验方法适用于时变模态的试验研究.     

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。     

位姿闭环控制的高精度脑外科机器人

为解决现有脑外科机器人存在的绝对定位精度难于满足精细手术应用的问题,提出一种视觉伺服的系统方案,引入高精度光学跟踪手段,对机器人的末端位姿进行实时测量并反馈。采用一种基于关节空间控制和位姿空间动态补偿综合的机器人视觉闭环控制方法,并设计了动态校正控制算法。仿真结果表明:动态位姿闭环可以有效克服各种参数误差因素的影响,对机器人的绝对定位和跟踪误差具有校正作用,明显改善了轨迹跟踪精度,同时提高了鲁棒性能。绝对定位达到神经外科手术±1mm的精度要求,实际运用取得了令人满意的结果。     

一类欠驱动机械系统基于滑模的变结构控制

针对体操机器人这种欠驱动机械系统设计了滑模变结构控制律,变结构控制中采用了一种改进的指数趋近律·仿真结果表明对线性化模型所设计的变结构控制器应用在非线性系统中,仍能使机器人系统实现稳定·与极点配置方法相比较,采用滑模变结构控制方法设计的平衡控制器可使机器人系统具有更大的稳定范围(吸引域)和更强的鲁棒性·改进的指数趋近律可有效地降低变结构控制中所产生的抖动,并使系统迅速达到平衡稳定状态·     

基于单片机的多功能机器人设计

本文采用MSP430F149单片机为主控,对整体的系统硬、软件框架,系统性能需求分析及设计原理进行了介绍.硬件方面讨论WIFI路由模块、四自由度机械臂、减速直流电机的控制方法,研究WIFI无线通信、车载传感器的原理与应用;软件方面主要包括对WIFI路由器、机器人主控MCU、上位机控制端的编程.经测试,本系统的实时性、可控性强,且满足多领域内对移动控制的需求.     

基于自适应网络的动态双足机器人模糊控制

提出一种基于步态规划分级结构的自适应网络模糊推理系统控制策略,该方法不需要确定双足机器人运动学和动力学模型.以一种动态双足机器人为例,建立机器人的Sugeno模糊模型,对机器人系统的不确定上界进行自适应参数估计,采用自适应控制器逼近未知不确定界,解决了一类非线性系统的稳定控制问题.控制器的设计只要求不确定性满足匹配条件,而无需知道不确定界,能够处理不确定参数变化范围更广的情况,减少控制系统设计中的保守性.设计的分级控制系统可以学习试验的输入输出数据,从而在动态平衡下进行行走.同时,模糊控制器的进一步在线学习能力可以显著地改善步行机器人的动态性能.     

基于线性二次调节器算法的两轮自平衡机器人最优控制方法

两轮自平衡机器人作为一种多输入多输出系统,虽然已在许多日常使用中得到应用,但大多数研究只关注通过试验实验或使用简易的数学模型来达到平衡.为了研究两轮自平衡机器人完整数学模型建模和运动平衡控制器设计,首先,根据机器人的电机模型、车轮模型和摆体模型,推导机器人运动的状态空间模型;其次,分析系统的可控性和可观性,并结合状态估计和反馈控制设计具有状态估计的反馈控制器,同时引入线性二次调节器(linear quadratic regulator,LQR)控制方法以完善控制器在机器人运动中的控制效果.仿真实验结果表明:具有状态估计的反馈控制器和LQR控制方法对于这类自平衡机器人运动平衡控制具有良好的稳定性和鲁棒性.     

考虑负载时变的线路巡检机器人动态性能分析

巡检机器人进行越障时，受负载时变影响，会出现控制超调、振动等现象.在考虑负载惯量时变特性的情况下，研究了一种用于分析巡检机器人越障状态下动态性能的方法.对双臂线路巡检机器人的回转机构建立了基于双惯量模型的动力学方程，使用改进D-H法与拉格朗日法对机器人建模，具体包括分配坐标系，求解拉格朗日方程，利用惯性矩阵计算负载转动惯量等.通过选择合适的阻尼系数设计了控制器参数，利用阻尼系数与固有角频率的变化分析了机器人的动态性能变化.研究成果有助于对双臂巡检机器人越障时的动态性能进行分析，并可用于机器人的伺服控制参数调试.