双轮自平衡机器人

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1、双轮自平衡机器人§1.2主要内容   本课题重点从两方面入手进行探究。它们分别是“高重心双轮自平衡机器人的实现”与“低重心双轮自平衡机器人的应用”。下面就这两方面作具体介绍。§1.2.1高重心双轮自平衡机器人的实现   高重心双轮自平衡是指在重力场中，机体重心高于支点（这里具体是指机器人的轮轴）的动态平衡。通过对两个车轮的控制，产生加速场，模拟物体平衡条件（∑F=0，∑M=0），产生回复力矩，使整个机体维持在重力势能的顶点。   平衡的流程是这样的：   稳定—〉重心偏移—〉探测器探知情况—〉处理器计算校正办法

2、—〉机器人加速—〉物体收惯性力—〉物体重新平衡—〉循环   整个问题主要有三个方面组成：状态捕捉、控制算法、平衡能力。   ※ 状态捕捉，是指获取机体瞬间的状态参数，以便计算出相应的马达输出功率，维持机体的平衡状态。结合仿生学原理（参见“理论研究”），在传感器选择余地小等不利条件的制约下，目前设想的方法有如下几种：◎ 光（距离）传感器法☆：   •如图：   •原理：利用光传感器测量距离d，从而计算机体倾角。   •优点：能够精确测定倾角，同时测量线速度V（=dd/dt），为控制通了可靠且有用的数据。   •缺

3、点：传感器的选择非常困难。目前已知的超声波距离传感器大多在量程上不符合要求（近距离精度太低）。而光传感器是反馈光的回射率，不能准确测得距离（只能借助试验积累的数据）。同时易易受外界光照、接触面等因素影响。   •注明：具体参见“实验报告”。         ◎ 触脚传感法☆：   •如图：   •原理：利用角度传感器反馈机体的倾角及角速度ω（=dθ/dt）。   •优点：可靠，稳定，材料普及。   •缺点：触脚有支撑的嫌疑，可能会引起歧义。   •注明：具体参见“实验报告”。               ◎ 应

4、激发：   •如图：   •原理：测量机体的加速度（其实是加速率），当加速度（率）达到一定界限时自动调整。（就像人在感觉就要向前摔倒时立刻像前一步作支撑）   •优点：材料普及，符合仿生学原理（条件反射conditionedreflex）。   •缺点：是被动平衡，控制难度太大。             ◎ 加速仪法☆：   •如图：   •原理：利用矢量合成，可以明确得知机体中某点的加速度，从而进行控制。   •优点：能够进行精确控制，材料普及。   •缺点：几乎没有缺点。   •注明：本课题因材料关系没有进

5、行实验，这是课题进一步提高的方向之一。             ◎ 重垂法：   •如图：   •原理：利用角度传感器获取重垂与机轴的夹角，从而获知机体倾角。   •优点：材料普及，易搭建。   •缺点：由于是动态平衡，易受加速场影响。一段时间后（即机体开始摆动后，约5秒左右）几乎无法控制。            ◎ 其他： u 水箱法：   •如图：   •说明：机体倾斜后，两个水           箱的水位发生变化，           利用水溶液可导电，           充当电键。         

6、    水箱导电水溶液断路导线侧视图  u电偶极子法：   •说明：需要外加的电场。u  磁针控制法：   •说明：需要外加的磁场。   ※ 控制算法，是指处理器在获取相关信息后如何处理并做出相应决策的。由于控制涉及的数据样本较大，且有很大的关联性，所以引进了神经网络（NeuralNetwork）和遗传算法（GeneticAlgorithm）。遗传算法和神经网络都是将生物学原理用于科学研究的仿生学理论成果，它们都是解决非线性、不确定性问题的较有力的工具，而将二者结合起来，可兼有NN广泛映射能力和GA快速、全局收

7、敛以及增强式学习能力等性能。进一步优化算法是我们一直在努力的方向之一。   ※ 平衡能力，是指机体动态平衡的可靠性和稳定性。我们选用了以下动作进行测试：   u 原地平衡（类似倒立摆，在一定空间内维持平衡，d∈[-0.1m，0.1m]）。    u平衡中行进（以相对稳定的速度，完成位移。同时通过重心的控制，从而在宏观上完成前进和后退的控制）。    u转弯（包括原地平衡时的扭动以及行进时的转弯。主要由双轮的转速差完成）。    平衡中上坡（tanα≤0.1左右）。u    u平衡中下坡（tanα≤0.1左右）。

8、    平衡中沿黑线循迹u      具体的操作及完成情况见“实验报告”。§1.2.2低重心双轮自平衡机器人的应用   低重心双轮自平衡机器人是指机体的重力势能已经达到所能达到的最低点，具体表现为机体重心低于支点（在这里具体是指轮轴）。在这种情况下，机体便能随时保持在稳定平衡状态。这样的双轮机器人弥补了高重心双轮自平衡机器人的先天不足——不稳定性，具有广阔的发展前景和应用潜力。   课