两轮自平衡机器人最终doc.doc

摘 要

两轮自平衡机器人作为一种本征不稳定轮式移动机器人，具有多变量、非线性、

强耦合和参数不确定等特点，这使得它成为验证各种控制算法的理想平台。同时它运

动灵活、结构简单，适于在狭小的空间工作，有着广泛的应用前景。两轮自平衡机器

人能够完成多轮机器人无法完成的复杂运动及操作，特别适用于工作环境变化大、任

务复杂的场合。开展两轮自平衡机器人的研究对于提高我国在该领域的科研水平、扩

展机器人的应用背景等具有重要的理论及现实意义。

由于机器人的结构对于自平衡及运动控制具有重要的影响，因此本文研制了一种

质量均布式两轮自平衡机器人，该机器人运动灵活、抗干扰能力强。通过分析两轮自

感器的误差，从而得到机器人位姿的最优估计，保证了波精度和实时性。

关键词：两轮自平衡机器人；非系统误差；卡尔曼；组合导航；运动状态识别

ABSTRACT

As a kind of intrinsicly instable wheeled mobile robot, two-wheeled self-balanced

robot (TSR) has multi-variable, non-linear, strong coupling and parameter uncertainty

characteristics which make it to be an imagine platform to verify many kinds of control

algorithms. TSR has flexible movement and simple structure, suitable for small space, so it

has a broad prospect. TSR could perform complicate motion and manipulation tasks which

the multi-wheeled robot could not do, and it is very adaptable to the great-change

practical. Through kinematics analysis of TSR, The PID controller was designed by PID

algorithm. The dynamic self-balanced is realized and the anti-jamming performance is

increased. Simulation results verify that the algorithm has advantages in self-balancing,

anti-jamming and adjusting time.

For decreasing error of position and attitude estimation from inertial sensors and

improving positioning accuracy, error mechanism and drift characteristic were analyzed,

this paper proposed two-graded decentralized isomeric Kalman Filter algorithm. It realizes

integrated navigation of TSR, improves navigation’s performance, and compensates for the

inertial sensor error. Thus, an optimal estimation for position and attitude is achieved.

Experimental results demonstrate that the method is effective and feasible.

目 录

1 绪论 .................................................................1

1.1 课题背景 ....................................................1

1.2 两轮自平衡机器人系统的分类 ..................................2

1.3 国内外研究现状 ..............................................3

1.3.1 典型两轮自平衡机器人系统性能分析与比较 ................3

1.4.1 机器人系统设计及自平衡算法研究 ........................5

2.2.1 机械结构设计 ........................................10

3.2 惯性传感器误差建模 .........................................19

3.3 卡尔曼滤波理论 .............................................20

3.3.1 被估计的过程信号 ....................................20

3.3.2 滤波器的计算原型 ....................................21

3.3.3 滤波器的概率原型解释 ................................22

3.3.4 离散卡尔曼滤波器算法 ................................22

3.3.5 滤波器系数及调整 ....................................24

3.4 数据融合实验 ...............................................25

4 两轮自平衡机器人实验研究............................................26

4.1 实验系统的建立 .............................................26

附录一: 原理图.....................................................32

附录二: 程序.......................................................33

1.1 课题背景

机器人作为一种新型的生产工具，应用范围已经越来越广泛，几乎渗透到各个领

域，是一项多学科理论与技术集成的机电一体化技术。机器人在减轻人的劳动强度、

提高劳动生产率、减少作业危险性等方面都显示出极大的优越性。由于机器人要代替

人进行作业，根据代替人的哪一个器官可以把机器人主要分为两大类：操作机器人

(手)，利用相当于手臂的机械手、相当于手指的手抓来使物体运动；移动机器人(腿)，

步行机器人或用车轮进行移动的器人。移动机器人由于其广阔的应用前景，已经成为

出高度的灵活适应性，成为一个值得重点研究的课题。

在这种应用背景下两轮自平衡机器人应运而生。两轮自平衡机器人系统的两个车

轮位于同一轴线，并分别由直流伺服电机独立驱动，机器人的重心在两车轮轴上方，

通过运动保持动态自平衡。两轮自平衡机器人作为一个新兴的研究方向，结合了轮式

与自主移动机器人的特点，为传统的机器人技术注入了新的生机与活力。随着作业任

务实时性、复杂性的提高及工作环境的不可预知性，传统意义上的轮式机器人在许多

应用领域存在着诸多局限性，

与传统的轮式移动机器人相比，两轮自平衡机器人具有许多优点：

1. 转弯半径为零：机器人能绕本体中心旋转，因此有利于在狭窄场所改变方向，

可以在小空间范围灵活运动，移动轨迹更为灵活易变，弥补了传统多轮布局的缺点；