[发明专利]两轮机器人自适应模糊平衡控制器

说明书

技术领域

本发明涉及两轮机器人的平衡控制领域，特别是一种两轮机器人自适应模糊平衡控制器。 

技术背景

机器人在现代社会中起到了越来越重要的作用，其产品在工业、农业、医学、军事等领域都已得到了广泛的应用，而其控制器的设计则是制造机器人的关键技术之一。机器人系统属于比较复杂的非线性系统，容易受到自身和外界一些不确定因素的影响，因此其控制器的设计就成为一个难题。而两轮自平衡机器人结构简单，便于分析，并且是一种非线性、多变量、本质不稳定、强耦合的运动控制系统。因此，研究两轮自平衡机器人对整个机器人领域的控制器设计都具有十分重要的意义，同时也是检验各种控制算法的理想平台。目前，有关两轮机器人平衡方法的研发典型有：陈少斌等2009年提出一种移动机器人轨迹跟踪的最优状态反馈控制方法，采用卡尔曼滤波器对伴有高斯白噪声的系统状态方程进行了状态估计，提出一种基于李亚普诺夫稳定性的最优状态反馈控制策略。给出了补偿输入信号干扰的自适应算法。段学超等2013年提出了一种模糊进化型极点配置(FEPP)控制方法.采用拉格朗日方法进行了两轮自平衡机器人的动力学建模,通过将其在平衡位置进行微偏线性化,得到了系统的线性化标称模型。对该6阶欠驱动系统设计了FEPP控制器,分别实现了两轮自平衡机器人的动态镇定和行走控制。毛欢等2014年提出一种用于双轮自平衡机器人的改进PID算法，通过倾角传感器来检测系统在垂直方向的倾角，采用改进后的PID算法实施控制，利用PWM模块输出配合驱动电路，调整直流电机的运动,能够使系统达到动态平衡。李志超等2014年提出一种两轮自平衡机器人LQR-模糊控制算法，首先利用LQR方法生成的反馈矩阵来构造融合函数，通过融合函数降低系统的输入维数，然后通过模糊控制器来对系统进行控制。仿真和实验结果表明，采用该种控制策略既可以保证机器人的稳定，又可以控制机器人到指定位置和角度。

概括以上专利技术或者文献介绍的系统，两轮机器人自平衡方法大致可分为传统控制方法和智能控制方法：传统控制方法主要采用 PID方法、状态反馈和极点配置法等，主要处理线性已知系统；由于两轮自平衡机器人具有强非线性，因此对机器人模型进行线性化后将导致模型不精确、控制效果不能达到最优；而且传统控制方法动态响应不理想、抗干扰能力较差。智能控制主要采用模糊控制，能够处理非线性未知系统，不要求建立系统数学模型，动态响应性、抗干扰能力有所提高，但是模糊控制方法的控制精度取决于模糊规则库的建立，随着控制程度精确性的提高模糊规则数呈级数增长，控制系统的效果受专家经验的影响非常大。

发明内容

针对 PID、极点配置等传统控制方法，动态响应不理想、抗干扰能力较差，控制效果不能达到最优；模糊控制过分依赖专家经验，模糊规则随控制精度呈级数增长的问题；本发明采用的自适应控制方法，是建立在未知系统的基础上，通过实时地自动调节系统本身控制规律的参数，适应外界环境变化、系统本身参数变化、外界干扰等的影响，使整个系统能按某一性能指标运行在最佳状态下的控制。它不但能抑制外界干扰，适应环境变化、系统本身参数变化的影响，在某种程度上，还能有效地消除模型化误差等影响。因此，本发明采用自适应控制方法设计机器人自平衡控制器，能提高机器人的自平衡性能和抗干扰能力。

本发明便选用两轮机器人作为受控模型，接着以此两轮机器人的机械模型进行状态方程式的推导，并根据两轮机器人的状态方程式进行模糊控制器的设计，本发明推导出一个自适应定律，此自适应定律主要是让本发明所提出的模糊控制器可以近似一个理想控制器，使系统可以追溯响应并让误差收敛，以确保整个闭回路系统的稳定性。该自适应模糊控制器将根据两轮机器人所输出的各个变量值，控制左右伺服马达输出不同的功率(速度)或转动方向以修正车体位置，进而达到直立平衡控制之效果。

本发明的有益效果是： 

本发明所设计之自适应模糊控制器可让两轮机器人在直立状态下持续保持平衡，且其输出响应及平衡效能皆优于典型的PID控制器。 

附图说明

图1为本发明的两轮机器人自适应模糊平衡控制器流程图。

图2为本发明的两轮机器人陀螺仪倾斜角度定义图。

图3为本发明的两轮机器人平衡方法示意图。

图4为本发明的自适应模糊平衡控制系统架构图。

图5为本发明的自适应模糊控制器之前件部归属函数。

图6 为本发明的应用自适应模糊控制器及PID控制器的两轮机器人倾斜角度比较图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明两轮机器人自适应模糊平衡控制器做进一步详细阐述。