本文關(guān)鍵詞：兩輪自平衡機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：兩輪自平衡機(jī)器人作為單級倒立擺的延伸,具有高階次、不穩(wěn)定、多變量、非線性、強(qiáng)耦合等特性,這使得其成為各種運(yùn)動控制算法的理想驗(yàn)證平臺。同時(shí),兩輪自平衡機(jī)器人具有機(jī)械結(jié)構(gòu)靈活,運(yùn)動控制多變等特點(diǎn),使得其在工作環(huán)境變化大、任務(wù)復(fù)雜的場合具有廣泛的應(yīng)用,如在軍事領(lǐng)域可進(jìn)行空間探索、戰(zhàn)地偵查和排雷,在日常生活中可作為短途交通工具。開展兩輪自平衡機(jī)器人的研究與設(shè)計(jì),對于發(fā)展我國在實(shí)驗(yàn)機(jī)器人學(xué)及其相關(guān)學(xué)科的科學(xué)研究具有重要價(jià)值。本文所采用的兩輪自平衡機(jī)器人采用兩個(gè)直流電機(jī)作為動力來源,建立了直流電機(jī)的線性化模型。使用牛頓力學(xué)方法分析兩輪自平衡機(jī)器人運(yùn)動規(guī)律,建立了運(yùn)動學(xué)模型。通過分析兩輪自平衡機(jī)器人在運(yùn)動過程中的能量關(guān)系,采用歐拉-拉格朗日方程法建立機(jī)器人的動力學(xué)模型。綜合運(yùn)動學(xué)模型和動力學(xué)模型,得到了兩輪自平衡機(jī)器人的狀態(tài)空間表達(dá)式,為研究兩輪自平衡機(jī)器人的運(yùn)動控制方法提供了理論基礎(chǔ)。兩輪自平衡機(jī)器人姿態(tài)檢測準(zhǔn)確性將直接影響后續(xù)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。為了提高機(jī)器人的控制精度,分析當(dāng)前慣性傳感器的誤差特點(diǎn),建立了加速度計(jì)和陀螺儀的數(shù)據(jù)融合模型,并使用互補(bǔ)濾波器和卡爾曼濾波器分別對機(jī)器人的姿態(tài)信息進(jìn)行融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,互補(bǔ)濾波器結(jié)構(gòu)簡單、運(yùn)算量小,但有零點(diǎn)漂移�？柭鼮V波器對陀螺儀的零點(diǎn)漂移具有較強(qiáng)的抑制作用。針對兩輪自平衡機(jī)器人狀態(tài)方程的不穩(wěn)定性,設(shè)計(jì)了傳統(tǒng)的PID控制器和LQR控制器。使用Matlab/Simulink對兩種控制器進(jìn)行對比分析,結(jié)果表明,PID控制器大范圍動態(tài)效果顯著,但在平衡位置容易震動;而LQR控制器動態(tài)效果不明顯,但在平衡位置控制效果顯著。最后,建立了兩輪自平衡機(jī)器人的實(shí)驗(yàn)平臺。實(shí)現(xiàn)了兩輪自平衡機(jī)器人靜止實(shí)驗(yàn)、穩(wěn)定性實(shí)驗(yàn)和動態(tài)跟隨實(shí)驗(yàn)。驗(yàn)證了新提出的算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：兩輪自平衡機(jī)器人 動力學(xué)建模 數(shù)據(jù)融合 運(yùn)動控制器
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第1章 緒論13-23
• 1.1 研究背景與意義13-17
• 1.1.1 輪式機(jī)器人概述13-16
• 1.1.2 兩輪自平衡移動機(jī)器人16-17
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-20
• 1.2.1 單級直線倒立擺17-18
• 1.2.2 兩輪自平衡移動機(jī)器人18-20
• 1.3 兩輪自平衡移動機(jī)器人研究的關(guān)鍵問題20-21
• 1.3.1 兩輪自平衡移動機(jī)器人的系統(tǒng)設(shè)計(jì)20-21
• 1.3.2 兩輪自平衡移動機(jī)器人的數(shù)學(xué)建模21
• 1.3.3 兩輪自平衡移動機(jī)器人的姿態(tài)獲取21
• 1.3.4 兩輪自平衡移動機(jī)器人的運(yùn)動控制21
• 1.4 本文所研究的內(nèi)容21-22
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)22-23
• 第2章 系統(tǒng)建模分析23-31
• 2.1 坐標(biāo)系建立23-24
• 2.2 運(yùn)動學(xué)模型24
• 2.3 動力學(xué)模型24-27
• 2.3.1 直流電機(jī)的線性建模25-26
• 2.3.2 兩輪自平衡機(jī)器人動力學(xué)建模26-27
• 2.4 系統(tǒng)狀態(tài)方程27-29
• 2.5 系統(tǒng)能控性和能觀測性29-30
• 2.5.1 系統(tǒng)狀態(tài)能控性29-30
• 2.6 小結(jié)30-31
• 第3章 姿態(tài)信息采集與融合31-38
• 3.1 引言31-32
• 3.2 姿態(tài)信息融合32-37
• 3.2.1 基于互補(bǔ)濾波器的姿態(tài)信息融合32-34
• 3.2.2 基于Kalman濾波器的姿態(tài)信息融合34-37
• 3.3 小結(jié)37-38
• 第4章 運(yùn)動控制算法設(shè)計(jì)38-48
• 4.1 兩輪自平衡機(jī)器人的PID控制算法38-42
• 4.1.1 PID控制器原理38-39
• 4.1.2 兩輪自平衡機(jī)器人PID控制器設(shè)計(jì)39-40
• 4.1.3 仿真分析40-42
• 4.2 兩輪自平衡機(jī)器人的LQR控制算法42-46
• 4.2.1 LQR控制器原理42-43
• 4.2.2 兩輪自平衡機(jī)器人LQR控制器設(shè)計(jì)43-44
• 4.2.3 仿真分析44-46
• 4.3 兩種算法對比分析46-47
• 4.4 小結(jié)47-48
• 第5章 系統(tǒng)平臺設(shè)計(jì)與測試48-56
• 5.1 系統(tǒng)平臺硬件設(shè)計(jì)48-53
• 5.1.1 總體設(shè)計(jì)48
• 5.1.2 主控制器模塊48-49
• 5.1.3 電機(jī)驅(qū)動模塊49-50
• 5.1.4 編碼器測速模塊50-51
• 5.1.5 MEMS傳感器姿態(tài)獲取模塊51-52
• 5.1.6 系統(tǒng)平臺52-53
• 5.2 實(shí)際平臺算法測試53-54
• 5.2.1 靜止測試實(shí)驗(yàn)53
• 5.2.2 抗沖擊擾動實(shí)驗(yàn)53-54
• 5.3 小結(jié)54-56
• 結(jié)論56-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 附錄A 部分硬件設(shè)計(jì)電路圖62-65
• 附錄B 部分程序代碼65-68
• 致謝68

【參考文獻(xiàn)】

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