多自由度两轮自平衡机器人技术研究

发布时间：2017-07-19 22:03

  本文关键词：多自由度两轮自平衡机器人技术研究

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【摘要】：两轮自平衡机器人是一种近些年发展起来的新式移动机器人，具有重量轻、结构紧凑、灵活机动、零转弯半径等优点，非常适合在狭小和拥挤的环境中使用，同时它可以作为一种便捷的运输和载人工具，有着广泛的应用前景。此外，两轮机器人是一种复杂的欠驱动非线性系统，深入开展两轮机器人的多种控制方法的研究，还可以为某些航空器或航天器、精密仪器和机器人等领域的非线性系统的控制提供技术方法指导，具有重要的学术价值。 当将传统两轮机器人作为代步工具时，使用者是站立驾驶的，长时间的骑行容易使驾驶者产生疲劳。另一方面，在加减速和上下坡时，传统两轮机器人本体无法保持始终直立，这将导致乘坐者感觉不舒适和不安全。当使用该平台运输液体或其他要求始终保持直立的精密设备时，还容易造成事故。此外，当机器人进行高速转向时，由于离心力的作用，机器人将面临倾覆的危险。针对传统两轮机器人的这些不足，本文提出了一种多自由度两轮机器人系统，围绕提高两轮自平衡机器人的稳定性、机动性和安全性来开展研究。本文的主要研究内容和取得的成果如下： 1）针对主动配置重心位置的要求，研制了一种多自由度两轮机器人，并详细给出了机器人的机械以及控制系统的构建方法和实现途径。所研制的机器人具有重心前后平移和左右摆动自由度，通过动态调整机器人重心的位置，有效地改善了传统两轮机器人的性能。 2）针对准确测量机器人姿态的要求，开展了机器人传感器的信号处理和融合方法的研究。在详细分析了传感器安装位置和测量方法对测量结果的影响规律的基础上，提出了一种针对测量结果进行补偿的方法，并采用卡尔曼滤波方法对多传感器信息进行了有效融合，从而以低代价手段实现了准确的姿态测量。 3）对多自由度两轮机器人的运动规律展开了深入研究，建立了机器人的运动学和动力学模型，其中，动力学模型解耦为直行动力学和转向动力学。在适当条件下对直行动力学进行处理，，使机器人复杂的动力学得到了简化，极大地方便了机器人控制器的设计。此外，在所获得的机器人动力学模型的基础上，对机器人的动力学特性进行了研究，得到了机器人运动稳态的规律。 4）对机器人传动机构的摩擦模型参数辨识问题展开了研究，建立了准确的传动机构的摩擦模型，并基于滑模控制方法，设计了带有摩擦补偿的鲁棒平衡控制器。然后，提出了机器人的直行和转向控制策略：利用降阶后的直行动力学模型，给出了机器人直行控制策略，即在机器人平衡控制的基础上，通过动态控制滑块来控制机器人行进；转向控制方面，设计了机器人的转向控制器，并通过对摇摆角度的控制，实现了对机器人转向的防倾覆控制，提高了机器人转向时的稳定性。采用ADAMS与MATLAB的动力仿真实验，验证了控制方法的有效性。 5）对多自由两轮机器人平台进行了物理实验研究。包括平衡控制实验、平地行走实验、坡面行走实验和转向行走实验，实验结果全面验证了机器人的平衡性能、移动行走性能、爬坡性能、机动性能，以及附加自由度对机器人性能的改善效果，同时也证明了动力学模型以及控制方法的有效性。
【关键词】：两轮自平衡机器人 多自由度 摩擦补偿 姿态测量 动力学控制
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 目录9-13
• 图表目录13-18
• 第1章 绪论18-43
• 1.1 两轮自平衡机器人概述18-19
• 1.2 国内外研究现状19-37
• 1.2.1 国外研究现状19-33
• 1.2.2 国内研究现状33-37
• 1.3 两轮自平衡机器人研究现状分析37-40
• 1.4 课题研究意义40-41
• 1.5 本文主要研究内容41-43
• 第2章 机器人的系统构建及姿态测量方法43-68
• 2.1 机器人的机械系统43-47
• 2.1.1 摇摆自由度机构44-46
• 2.1.2 平移自由度机构46-47
• 2.2 机器人的控制系统47-54
• 2.2.1 机器人的传感系统48-49
• 2.2.2 电机驱动系统49-51
• 2.2.3 机器人控制系统的软件体系51-54
• 2.3 基于加速度计和陀螺仪的姿态测量方法54-60
• 2.3.1 利用加速度计测量机器人的倾角56-58
• 2.3.2 利用陀螺仪测量机器人的倾角58-59
• 2.3.3 传感器安装位置对测量的影响及补偿59-60
• 2.4 基于卡尔曼滤波的多传感器信息融合技术60-67
• 2.4.1 传感器信号的预处理60-62
• 2.4.2 卡尔曼滤波器原理62-65
• 2.4.3 两轮自平衡机器人的卡尔曼滤波器设计65-67
• 2.5 小结67-68
• 第3章 机器人的运动学与动力学研究68-89
• 3.1 建模假设条件及参数说明68-70
• 3.2 机器人的运动学70-72
• 3.3 多自由度两轮机器人的动力学72-82
• 3.3.1 多体动力学建模方法72-73
• 3.3.2 多自由度两轮机器人的直行动力学73-80
• 3.3.3 多自由度两轮机器人的转向动力学80-82
• 3.4 动力学特性分析82-87
• 3.4.1 运动稳态分析——受力分析角度82-84
• 3.4.2 运动稳态分析——微分方程角度84-86
• 3.4.3 线性化及系统状态空间能控性分析86-87
• 3.5 小结87-89
• 第4章 带摩擦补偿的机器人滑模平衡控制研究89-111
• 4.1 摩擦模型概述89-94
• 4.1.1 静态摩擦模型90-92
• 4.1.2 动态摩擦模型92-94
• 4.2 两轮机器人若干参数的辨识94-101
• 4.2.1 基于库仑—黏性摩擦模型的参数辨识95-97
• 4.2.2 基于 Stribeck 摩擦模型的参数辨识97-99
• 4.2.3 车轮转动惯量的辨识99-101
• 4.3 机器人的平衡控制器设计101-104
• 4.3.1 滑模变结构控制概述101-102
• 4.3.2 两轮机器人的滑模控制器设计102-104
• 4.4 机器人的平衡控制仿真104-110
• 4.4.1 ADAMS 与 MATLAB 联合仿真环境的构建104-107
• 4.4.2 动力学仿真107-110
• 4.5 小结110-111
• 第5章 机器人的行走及转向控制研究111-147
• 5.1 平移自由度伺服控制111-115
• 5.2 多自由度两轮机器人的直行控制方法115-133
• 5.2.1 直行控制策略115-117
• 5.2.2 基于模糊逻辑的多自由两轮机器人速度控制方法117-122
• 5.2.3 多自由度两轮机器人直行控制仿真122-133
• 5.3 多自由度两轮机器人转向控制方法133-136
• 5.3.1 滑模转向控制器设计133-134
• 5.3.2 转向控制仿真134-136
• 5.4 多自由度两轮机器人的转向防倾覆控制136-145
• 5.4.1 力学分析136-139
• 5.4.2 摇摆自由度对转向稳定性的改善分析139-142
• 5.4.3 防倾覆控制及仿真142-145
• 5.5 小结145-147
• 第6章 多自由度两轮机器人的实验研究147-165
• 6.1 机器人实验系统147-148
• 6.2 机器人平衡实验148-153
• 6.2.1 带初始角度的平衡实验148-151
• 6.2.2 摩擦补偿平衡实验151-152
• 6.2.3 冲击下的平衡实验152-153
• 6.3 机器人平地行走实验153-158
• 6.3.1 行走控制策略一153-154
• 6.3.2 行走控制策略二154-156
• 6.3.3 行走控制策略三156-158
• 6.4 机器人坡面行走实验158-161
• 6.5 机器人转向行走实验161-163
• 6.6 小结163-165
• 结论165-168
• 参考文献168-181
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单181-184
• 学术论文181-182
• 发明专利182
• 参加科研项目182-184
• 致谢184-185
• 作者简介185

【参考文献】

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本文编号：564996