暗网下载 两轮自平衡机器人设计详述

1 引言

近年来，移动机器人的研究持续深入，以此状况为基础其应用领域变得更为广泛。在此种情形下，它所面临的环境以及任务愈发显得复杂起来。于某些特定时刻，机器人所遭遇见的工作场合呈现出比较狭窄的明显特征，不仅仅如此该工作场合还存在着许多的大转角。那么，怎样在如此样态的环境当中能够灵活且及时地执行相应任务，则成为了人们相当关注的一个问题。两轮自平衡机器人的概念正是在这样的背景之下被提出来的，对这类别机器人而言两者的车轮是共轴的，并且是独立进行驱动的，整个车身的重心是倒置在车轮轴的上方位置的，经由运动达成保持平衡的目的，最终能够实现直立行走 。因其结构特殊，适应地形变化能力突出，运动具备灵活性可言，进而能够胜任某些复杂环境之中所需要做的工作。早先的时候，针对两轮自平衡机器人的运动控制开展了相关的研究工作，如果从理论上来看确实收获了诸多创下先河的进展情况哦！可是呢，如此一类算法深切依赖的是精确的模型以及完整无缺的信息，大多数情况下仅仅停留在理论研究以及仿真的阶段罢了，在实际应用领域当中是比较少见的哟。而大部分实际用于各种地方的移动机器人，其左右轮的运动控制均是依据双闭环的电机控制来作为基础策略的，直接把电压当作控制量，借助模拟电子电路实施控制这一系列操作呢。这样控制策略存在着精度低、可靠度差、效率低等缺点。

针对存在相关问题的两轮自平衡机器人于实际应用之时，依靠运用最优控制以及属于两轮差动类别等各项控制方法，设计出了可用作控制的装置操控器，还提出了能用于两轮自平衡机器人处理其平衡与行进问题的全新应对策略。为了达成提升两轮自平衡机器人控制成效这个目的，借助基于DSP数字电路的有全数字这种性质的呈智能 servo驱动格式装置单元ipm100，分别对左右轮对应的电机进行精确调控，同时利用上位机在机器人运动的环节进行着实时控制，如此一来，提升了控制的精准程度、可靠程度以及集成程度，最终达成了相当不错的控制成效。

2 两轮自平衡机器人的动力学模型

两轮自平衡机器人，其结构中，车身是一部分，双轮也是一部分，构成主要部分，机器人的两轮参数，也就是质量、转动惯量、半径，这些参数是相同的，两条轮是共轴的，并且是独立驱动的形式，车身的重心是倒置于车轮轴上方位置的，借助运动来达成保持平衡的状态，能够实现直立行走，车轮不仅会受到电机输出转矩的影响，还会受到地面支持力的影响，以及摩擦力的影响除此之外，同时还会通过电机轴受到机器人车身给予的作用力 机器结构呈现如图1所示的样子，。

图 1两轮自平衡机器人机械结构图

先以车轮作为研究对象，去列出车轮相应方程，接着以车身作为钻研目标，再列出车身的方程，并且左右两轮二者身上存在对称性，然后左轮方程是这样子的：

（1）

m  ——车轮质量(kg)；

J，即为，电机转子以及车轮等效到电机轴之上的转动惯量（ ） 。

r   ——车轮半径(m)；

wL——左轮转速(rad/s)；

TmL——左轮电机电磁转矩(  )

HL——左轮承受的车身水平作用力(N)；

由车身得到方程：

（2）

nv、 av——分别为质心水平、竖直位移；

V，即车轮从水平方向施加给车身的力，单位为牛顿（N），H则是车轮从竖直方向施加给车身的牛受力（N） 。

l——质心距车轮轴距离；

——车身竖直倾角；

mp——　车身重量；

两轮自平衡机器人达成平衡状况之后，能够假定车身的倾角处于正负5这个范围以内。选取近似值（正弦等于某个值，余弦等于1），把式子（1）代入式子（2）当中，进而获得车身前进运动的模型 。

（3）

这样我们建立了关于角度和加速度微分方程。

3两轮自平衡机器人的控制系统设计

3.1控制系统的硬件设计

两轮自平衡机器人Opyanbot的硬件，主要是由电源管理模块构成的，还有测量单元，以及运动控制单元，再加上伺服电机和主控机组成，如图2所示。

图 2：两轮自平衡机器人硬件结构图

为各单元供应所需电压的是电源管理模块，测量单元涵盖倾角传感器、陀螺仪以及电机码盘，其中，倾角传感器用于测量机器人竖直倾斜角度，陀螺仪用于测量竖直水平转动角速度，电机码盘用于测量两个电机各自的位置和转速，测量单元会把数据传至运动控制单元。运动控制单元，是基于DSP的IPM100全数字智能伺服驱动单元。它内嵌高水平的Technosoft运动语言。能按照内部EEROM的程序独立运行。也可在主控制器的监督下，利用串口通讯运行命令程序。该单元通过内设闭合电流环、位置环和电流环，精确控制伺服电机的工作状态，如图3所示。

图 3：IPM100 闭环控制方框图

主控机里面写着控制算法模块，还有指令模块，它能够通过RS485，实时采集那些从运动控制单元传进来的测量信号。而且，它还会向运动控制单元发送命令， 。

3.2 控制算法的设计

3.2.1平衡控制

两轮自平衡机器人，属于一个多输入、单输出的系统，其输入分别是机器人的竖直角度，还有竖直方向的角速度，另外还有电机转速，而输出则是车轮转动的角加速度。

由上面得到的微分方程，得出状态方程：

（4）

其中：

（5）

依据线性系统的可控性秩判据，即rank(B AB A2B)=3，可知系统是可控的；凭借线性系统的可观性秩判据，也就是rank(C CA CA2)=3，获悉系统是可观的。所以，近似线性化系统状态是完全可控且可观的，该系统是满足最优控制使用条件的。

然后呢，我们去运用LQR控制算法针对它展开计算，接着咱们设定最优控制向量的矩阵K ， 。

（6）

ub(t)作为加速度能够使两轮自平衡机器人处于平衡状态，据此便得到了符合平衡控制要求的控制量。，。

3.2.2 直行、转弯控制

两轮自平衡机器人的别的运动，也就是直行、转弯，皆是于这个控制量之上开展加减操作的。具体的控制方法呈现于图４之中，如下所示：

图 4：两轮自平衡机器人控制结构图

在机器人平衡这个基础之上，机器人的行进得以实现，其通过针对两轮增添相同的控制量 us 来达成，两轮在此过程中是独立实施驱动的，即便说获得的是相同的直行信号 us，从而依据信号不能担保两轮自开 ，需要机器对而行进这就需要行进中行进需要机器人对于行进方向具有自动校正能力。进速度一直保持相同；并且行进路线一直维持是处于直线形式。

机器人直线行走模型，是这样一个系统，有两个输入，输出却是单一的，输入的是它以及水平转速，还有两轮行进距离的差值。

成线性关系：

（7）

可以借助陀螺仪的水平分量获取水平转速，能够依靠编码器读出两轮行进距离，可以利用最优控制算法得出系数h1、h2的值从而得到并用于校正行进方向的输出的。

机器人进行转向运动时，能够借助两轮差动方式达成，给机器人左轮与右轮各自添加一组等量的、方向却相反的控制量ur 。

这样就可以得到两轮自平衡机器人总输出：

（8）

3.3 机器人运动的精确控制

本机器人采用基于DSP数字电路的全数字智能伺服驱动单元IPM100作为运动控制器，它能够利用上位机编写控制复杂的控制指令，进而对机器人进行实时控制。如此一来，精确控制机器人的运动状态以及运动轨迹便成为了可能。

对机器人速度进行精确控制，能够借助改变（6）里的状态变量v得以达成。要是目标速度为vt，那么经由。

（9）

可以使移动速度稳定在vt。如果目标加速度是ut，只需令

“us”等于“ut” ，此乃式子(10)所表述的 。 。

机器人能够依照加速度ut进行加速，转动角度可借由对方程（7）做改变达成，要是有向右转动的需求，此情况这般 。

（11）

这样就实现了速度、加速度、转角控制的精确控制。

凭借读两轮编码器，能够获取机器人位置，能得到机器人朝向，能知晓机器人运动速度等信息。如此一来即可借助编写程序，使得机器人依照预先指定的运动状态去运动，让机器人按照预先指定的路线运行。

4 仿真与实验结果

可以利用Matlab函数

求得矩阵

通过调整对角矩阵Q当中的参数，也就是对输入量的加权值，得出了不同的仿真结果，从而得到了最终的参数。

在初始值为

时的仿真曲线如图5所示：

图 5 两轮自平衡机器人平衡仿真曲线

据仿真所见，竖直偏离角度于0.8秒之际归为零，角速度同样在5秒的时长里归为零，随后机器人再度回到稳态平衡状态。

图 6 两轮自平衡机器人Opyanbot

一种名为Opyanbot的，其上位机采用PC机，运用VC编写控制程序来进行控制，并且通过RS485进行传输信号。 ，。

平衡试验：

通过测试可知，从IPM板开始向上传输，一直到IPM接收到指令这一过程之中，会耗费一段大约存在50毫秒时长的时间，不过这并不会对平衡控制所产生的效果造成影响，而且在共计80毫秒之内这种总延迟的情况能够确保平衡控制的有效效果得以实现。

图 7  机器人有外部干扰时的竖直倾角曲线

当外界干扰致使机器人竖直倾角达到相应程度时，机器人能够于3秒内再度回归平衡状态，（上述情况）如图7所示，这表明机器人具备相当良好的鲁棒性。在处于稳定工作状态之际，其竖直摆动角度处于特定范围以内，且机器人的控制进程呈现出平缓柔和的态势 。

行进试验：

机器人，其最大时速能够超过10km/h，最大加速度为0.5m/s2。于直线行进实验里，行进20米的距离，其偏移角度在5%以内。

机器人可以以任何半径转弯，零半径原地转动最小需时2.1s。

5 结论

这里是针对两轮自平衡机器人于实际应用里出现的问题，运用了最优控制以及两轮差动等控制办法来设计一种装置，它能决定了控制器是怎样的，还提出了针对两轮自平衡机器人平衡与行进的全新策略。为了把两份两轮自平衡机器人地控制出来效果呈现得更好暗网下载，利用依靠作为与基于DSP数字电路的全数字智能伺服驱动单元这个东西，它被叫做IPM100，借助这个分别能够精确操控左右轮电机，并且利用上位机在同一时间可控制机器人出现了全新这样可以呈现出运动状态方面不同，这导致了提高了其中一些控制精度并且可靠度以及集成度的呈现，最终获得它带来的效果是很好的。而最终提高则是控制精密程度以及可靠度还有集成度同样有所提升使其变得更好 。本文可以为更为复杂的、具有其他用途的自平衡机器人提供借鉴。