一種兩輪自平衡機器人滑模自適應(yīng)控制系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種兩輪自平衡機器人滑模自適應(yīng)控制系統(tǒng)，包括傳感器測量模塊、主控芯片和電機系統(tǒng)，其中，傳感器測量模塊用于采集自平衡機器人運動參數(shù)，電機系統(tǒng)用于驅(qū)動兩輪自平衡機器人運動；主控芯片與傳感器測量模塊和電機系統(tǒng)相連接，用于根據(jù)傳感器測量模塊采集的運動參數(shù)控制電機系統(tǒng)的運動；主控芯片中設(shè)置滑模自適應(yīng)控制器，滑模自適應(yīng)控制器的輸出方程為：U＝?(K+φ)X。采用本發(fā)明的技術(shù)方案，能夠?qū)ν饨绛h(huán)境進(jìn)行自適應(yīng)同時能夠最大程度降低外界環(huán)境中各種干擾對兩輪自平衡機器人的影響并且不損失魯棒性，同時本發(fā)明還會利用機器學(xué)習(xí)對一些長期積累因素進(jìn)行磨合使兩輪自平衡機器人具有最優(yōu)的性能，從而保證了安全性與穩(wěn)定性。
【專利說明】
一種兩輪自平衡機器人滑模自適應(yīng)控制系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ]本發(fā)明涉及兩輪自平衡機器人控制領(lǐng)域，尤其涉及一種兩輪自平衡機器人滑模自 適應(yīng)控制系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 兩輪自平衡機器人是一種利用傳感器感知自身狀態(tài)，然后通過控制算法控制馬達(dá) 轉(zhuǎn)動，從而實現(xiàn)自平衡。近年來，隨著兩輪自平衡機器人技術(shù)不斷完善以及成本不斷降低， 逐漸成為更多人接受的代步工具，使兩輪自平衡機器人開始從實驗研究階段轉(zhuǎn)變?yōu)榇蟊娦?的代步工具，其所面臨的環(huán)境和任務(wù)也越來越復(fù)雜。
[0003] 目前市場上有各種類型的平衡機器人，大多使用PID控制算法，該算法通過采集兩 輪自平衡機器人當(dāng)前角度并計算與目標(biāo)角度的偏差，在將這個偏差進(jìn)行比例、積分、微分運 算計算出馬達(dá)控制量從而實現(xiàn)兩輪自平衡機器人自平衡。這種算法簡單實用但并不是最理 想的控制器，因為在復(fù)雜的運行環(huán)境中，該算法在很多時候處理的并不是很好，比如，該方 法在外界存在干擾時，就會使控制出現(xiàn)抖震，在干擾特別大時，還會使平衡車失去平衡；同 時，PID算法使用比例、積分、微分這三個成員進(jìn)行線性組合也是不合理的，這種線性組合的 方式會使其在系統(tǒng)魯棒性和系統(tǒng)穩(wěn)定性上無法兩者兼顧，提高魯棒性會使穩(wěn)定性降低，反 之提高穩(wěn)定性則降低魯棒性。也就是說使用PID算法的平衡車如果把魯棒性調(diào)高，則它具有 很強的保持直立的能力但一旦角度偏差過大則容易使其失去控制，從而造成危險的結(jié)果， 如果把穩(wěn)定性調(diào)高則，則會使其魯棒性降低，從而導(dǎo)致平衡車承受負(fù)載的能力下降?？偠?之，PID算法魯棒性不夠好，響應(yīng)速度不夠快，面對較大的擾動時，系統(tǒng)不穩(wěn)定，當(dāng)外部路面 條件變化的時候，不能自適應(yīng)較復(fù)雜的外部環(huán)境以及大范圍負(fù)載的變化，使系統(tǒng)的抖振非 常大。
[0004] 故，針對目前現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述缺陷，實有必要進(jìn)行研究，以提供一種方案， 解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是一種兩輪自平衡機器人滑模自適應(yīng)控制系統(tǒng)，使建模過程更加精 簡且全面、增強系統(tǒng)的魯棒性、提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度;能夠應(yīng)對較大的外部擾動;能夠自適 應(yīng)外部環(huán)境以及大范圍負(fù)載的變化;能夠自動檢測負(fù)載的加入;系統(tǒng)中參數(shù)的值更加精確； 速度控制方式多樣化。
[0006] 為了克服現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷，本發(fā)明的技術(shù)方案為：
[0007] -種兩輪自平衡機器人滑模自適應(yīng)控制系統(tǒng)，包括傳感器測量模塊、主控芯片和 電機系統(tǒng)，其中，所述傳感器測量模塊用于采集自平衡機器人運動參數(shù)，該運動參數(shù)至少包 括角速度信號和加速度信號;所述主控芯片根據(jù)角速度信號和加速度信號能夠獲取角度參 量Θ和角速度<
[0008] 所述電機系統(tǒng)用于驅(qū)動兩輪自平衡機器人運動；
[0009] 所述主控芯片與所述傳感器測量模塊和所述電機系統(tǒng)相連接，用于根據(jù)所述傳感 器測量模塊采集的運動參數(shù)控制所述電機系統(tǒng)的運動；
[0010] 所述主控芯片中設(shè)置滑模自適應(yīng)控制器，所述滑模自適應(yīng)控制器根據(jù)實時輸入的 角度參量Θ和角速度^控制輸出電壓U從而驅(qū)動電機系統(tǒng)運動；
[0011 ]所述滑模自適應(yīng)控制器的輸出方程為：
[0012] υ = -(Κ+Φ )X；
[0013] 其中，X為角度參量Θ和角速度力的集合，K是通過極點計算出來的參數(shù)矩陣；Φ取值 是根據(jù)以下公式?jīng)Q定：
[0014] γ是自適應(yīng)速率，e為角度誤差參數(shù)，C取[0 0 1 1]。 ，
[0015] 優(yōu)選地，所述滑模自適應(yīng)控制器中還設(shè)置機器學(xué)習(xí)表（Map)，所述機器學(xué)習(xí)表 (Map)用于根據(jù)輸入的角度參量Θ和角速度g調(diào)節(jié)輸出電壓U。
[0016] 優(yōu)選地，所述滑模自適應(yīng)控制器還包括機器學(xué)習(xí)模塊，所述機器學(xué)習(xí)模塊用于根 據(jù)輸入的角度參量Θ和角速度^更新所述機器學(xué)習(xí)表(Map)。
[0017]優(yōu)選地，所述滑模自適應(yīng)控制器的輸出方程為：
[0018] υ = -(Κ+Φ)Χ+Μ&?(Χ):其中，
[0020] 優(yōu)選地，所述傳感器測量模塊至少包括陀螺儀和加速度計。
[0021] 優(yōu)選地，所述陀螺儀的型號為L3G420D。
[0022]優(yōu)選地，所述加速度計的型號為LSM303D。
[0023] 優(yōu)選地，還包括通訊模塊，所述通訊模塊用于實現(xiàn)自平衡機器人與外部設(shè)備進(jìn)行 數(shù)據(jù)通訊。
[0024] 優(yōu)選地，還包括轉(zhuǎn)向桿線性霍爾傳感器，所述轉(zhuǎn)向桿線性霍爾傳感器用于實現(xiàn)自 平衡機器人轉(zhuǎn)向控制。
[0025] 優(yōu)選地，所述主控芯片采用DSP芯片。
[0026]與現(xiàn)有技術(shù)相比較，本發(fā)明能夠?qū)ν饨绛h(huán)境進(jìn)行自適應(yīng)同時能夠最大程度降低外 界環(huán)境中各種干擾對兩輪自平衡機器人的影響并且不損失魯棒性，同時本發(fā)明還會利用機 器學(xué)習(xí)的方法對一些長期積累因素（如兩輪自平衡機器人的機械特性或人為的操作習(xí)慣） 進(jìn)行磨合使兩輪自平衡機器人具有最優(yōu)的性能，從而保證了安全性與穩(wěn)定性。
[0027] 說明書附圖
[0028]圖1為本發(fā)明中兩輪自平衡機器人控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；
[0029] 圖2為為本發(fā)明中滑模自適應(yīng)控制器的結(jié)構(gòu)框圖；
[0030] 圖3本發(fā)明中采用的倒立擺模型結(jié)構(gòu)；
[0031] 圖4為本發(fā)明中兩輪自平衡機器人控制系統(tǒng)的執(zhí)行流程圖；
[0032]圖5為仿真運行一段時間后地機器學(xué)習(xí)庫的狀態(tài)圖；
[0033]圖6為仿真時本發(fā)明在一定仿真條件的角度誤差圖；
[0034]圖7為仿真時本發(fā)明沒有機器學(xué)習(xí)模塊情況下在一定仿真條件的角度誤差圖；
[0035]圖8為與在同樣的仿真條件下傳統(tǒng)PID算法的角度誤差圖。
【具體實施方式】
[0036]參見圖1，所示為本發(fā)明一種兩輪自平衡機器人滑模自適應(yīng)控制系統(tǒng)的原理框圖， 包括傳感器測量模塊、主控芯片、通訊模塊、轉(zhuǎn)向桿線性霍爾傳感器和電機系統(tǒng)，其中，傳感 器測量模塊采用于集自平衡機器人運動參數(shù)，至少包括陀螺儀和加速度計，分別用于采集 角速度信號和加速度信號，其中，陀螺儀的型號為L3G420D，加速度計的型號為LSM303D;電 機系統(tǒng)用于驅(qū)動兩輪自平衡機器人運動，電機系統(tǒng)為兩輪自平衡機器人的動力執(zhí)行系統(tǒng)， 至少包括無刷電機及其驅(qū)動電路;通訊模塊采用串口通信模塊或者無線數(shù)據(jù)傳輸模塊，用 于與外部設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)通訊，以便于系統(tǒng)調(diào)試和維修檢測;轉(zhuǎn)向桿線性霍爾傳感器用于實 現(xiàn)自平衡機器人轉(zhuǎn)向控制；主控芯片與傳感器測量模塊和電機系統(tǒng)相連接，用于根據(jù)所述 傳感器測量模塊采集的運動參數(shù)控制所述電機系統(tǒng)的運動;進(jìn)一步的，主控芯片采用DSPS 片，在其中設(shè)置滑模自適應(yīng)控制器，參見圖2,所示為本發(fā)明中滑模自適應(yīng)控制器的原理框 圖，其中，滑模自適應(yīng)控制器的輸出方程為：
[0037] U = -(K+ Φ )X；
[0038] 其中，滑模自適應(yīng)控制器根據(jù)實時輸入的角度參量Θ和角速度^控制輸出電壓U從 而驅(qū)動電機系統(tǒng)運動；電機系統(tǒng)運動使角度參量Θ和角速度力發(fā)生改變并反饋至滑模自適應(yīng) 控制器，從而運動參數(shù)的反饋量可以調(diào)節(jié)輸出電壓U，并不斷循環(huán)該過程，使兩輪自平衡機 器人能夠最大程度降低外界環(huán)境中各種干擾。
[0039] 上式中，X為角度參量Θ和角速度^的集合，K是通過極點計算出來的參數(shù)矩陣；Φ取 值是根據(jù)以下公式?jīng)Q定：
[0040] 一 =-處γ是自適應(yīng)速率，e為角度誤差參數(shù)，C取[0 0 1 1]。 :，
[0041 ] 上述滑模自適應(yīng)控制器的設(shè)計原理如下：
[0042]兩輪自平衡機器人的系統(tǒng)可以等效看作是一個倒立擺模型，參見圖3,所示的倒立 擺模型結(jié)構(gòu)為現(xiàn)有技術(shù)通用的動力模型。從能量和動量角度分析，利用拉格朗日動力學(xué)理 論，可以得到以下描述：
(1)
[0044] U = -mgl+mglcosB (2)
[0045] (1)式和(2)式中，m為車身質(zhì)量，Mw為轉(zhuǎn)子(輪胎)質(zhì)量，1為擺桿長度、為平衡車轉(zhuǎn) 動慣量、Jm為轉(zhuǎn)子(輪胎)轉(zhuǎn)動慣量，這些參量都為自平衡機器人的固有參量，取決于自平衡 機器人機械架構(gòu);在倒立擺模型下的不同機械架構(gòu)，上述參量會發(fā)生變化。
[0046] 其中，Xw為路程、尤為速度、Θ為角度和涹為角速度為自平衡機器人的運動參量，這 些數(shù)據(jù)可以通過傳感器采集到。
[0047] 在兩輪自平衡機器人控制中，Θ變化范圍很小所以COS0可以近似為l，sin0可以近 似為Θ，然后根據(jù)(1)、（ 2)兩個方程聯(lián)立可以得到：
[0050]寫成狀態(tài)空間形式：
[0052]然后我們可以另

2于是動力學(xué)模型可簡化為 .， (6)
[0054] 即簡寫形式：
[0055] M = AX + BU (7)
[0056] 由公式(7)可以選擇合適的系統(tǒng)控制極點設(shè)計出控制器(一般p = [ vl，v2，v3，v4]， ￥1，￥2，￥3，￥4〈0利用11^1：1313中口13〇6函數(shù)計算出1(，1( = 口13〇6(厶，13，口）），從而得到下式：
[0057] U = _K · X (8)
[0058] 其中，K是通過選擇合適極點計算出來的參數(shù)矩陣，X為
[0059] 式(8)的控制器輸出方程能夠很好的實現(xiàn)直立自平衡，并且在控制精度上遠(yuǎn)優(yōu)于 PD控制，在極端情況中不易失控，但這個控制器缺少對外界條件的適應(yīng)力，因此，本發(fā)明在 此基礎(chǔ)上還對控制器進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。
[0060] 為了提高控制器的自適應(yīng)能力，根據(jù)滑模控制理論在控制器加入滑模參量?；?的最大優(yōu)點在于魯棒性強并且對于外界條件變化引起的參數(shù)攝動具有很強的免疫力。于是 將控制器設(shè)計為：
[0061] υ = _(Κ+Φ)Χ (9)
[0062] 其中K= [ki k2 k3 k4]，Φ = [ Φ 1 Φ 2 Φ 3 Φ4]，Φ取值是根據(jù)以下公式?jīng)Q定：
[0063] ^-signilK^reC1 X (1〇)
[0064] 滑模參量Φ會根據(jù)實際采集值與誤差進(jìn)行不斷累加和更新，當(dāng)控制力度不足或過 渡時Φ就會發(fā)生變化增大或減少，從而一直保持控制器輸出最優(yōu)結(jié)果，從而實現(xiàn)對參數(shù)攝 動的抵抗作用。其中，sign為符號函數(shù)，γ是自適應(yīng)速率，為常量，實際調(diào)試中選取合適值;e 為角度誤差參數(shù)，采集角度和期望角度的差值。
[0065]為了使控制器輸出方程穩(wěn)定，必須符合李雅普諾夫穩(wěn)定性原理，證明如下：
[0066] (7)式動力學(xué)方程可簡化為：
[0067] X = Α·Χ + Β·?
[0068] Y = C · X (11)
[0069] 將重新設(shè)計的控制器(9)式代入動力學(xué)方程，可以得到：
[0070] = A-X + B {-{K + φ) 1 j
[0071] Y = C · X (12)
[0072] 其中v為控制器輸入向量。
[0073] 定義矩陣P，若存在矩陣Q滿足ATP+PA = -Q，PB = C，C取[0 0 1 1]，這里只要滿足矩 陣A是滿秩，就可以證明Q存在。通過Matlab計算出r(A) = 4。
[0074]由此可見矩陣A為滿秩矩陣。然后構(gòu)造能量函數(shù)：
(13)
[0076] 對V求導(dǎo)并代入(11)式與（13)式可得： V = X' [PA + A1 p) X + 2Xl PB(K + φ) V -2X(K + φ)(Ψ = --Χι ΟΧ <{)
[0078]由此證明了該控制器滿足李雅普諾夫穩(wěn)定性原理。
[0079] 通過上述技術(shù)方案，顯著提高了自適應(yīng)能力，但對在使用過程中的長期變化會每 次都重新匹配，比如兩輪自平衡機器人的機械特性或人為的操作習(xí)慣，無法智能匹配。
[0080] 為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明根據(jù)機器學(xué)習(xí)的理論，對兩輪自平衡機器人的控 制器進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化使其能夠適應(yīng)人的各種習(xí)慣，在滑模自適應(yīng)控制器中設(shè)置機器學(xué)習(xí)表 (Map)，機器學(xué)習(xí)表(Map)是在出廠時根據(jù)運行環(huán)境和駕駛習(xí)慣針對各種輸入的角度參量Θ 和角速度力調(diào)試出來的一張參數(shù)表，在實際運行中，能夠根據(jù)輸入的角度參量Θ和角速度6 在Map表中查找所對應(yīng)的參數(shù)值，從而能夠調(diào)節(jié)輸出電壓U。
[0081 ]在一種優(yōu)選實施方式中，滑模自適應(yīng)控制器還包括機器學(xué)習(xí)模塊，機器學(xué)習(xí)模塊 用于根據(jù)輸入的角度參量Θ和角速度冷更新機器學(xué)習(xí)表(Map)，從而使機器學(xué)習(xí)表(Map)中的 參數(shù)始終保持最優(yōu)值，從而能夠適應(yīng)人的各種習(xí)慣。
[0082] 由此，控制器的輸出方程如下：
[0083] υ = -(Κ+Φ )X+Map(X) (16)
[0084] 式（16)是在(9)式控制器輸出方程的基礎(chǔ)上進(jìn)行擴展，其中Map(X)是通過機器學(xué) 習(xí)的方法對控制器進(jìn)行優(yōu)化的參數(shù)表。該優(yōu)化主要針對兩輪自平衡機器人系統(tǒng)在實際情況 中的非線性因素，例如人的主觀控制，從而改善駕駛操控。
[0085]該控制器前段已在之前通過穩(wěn)定性證明，只需要證明后端，定義能量函數(shù)：
(17)
[0087] 求導(dǎo)后得到：
(18)
[0089]其中 xb = Y = cX [0090 ]使用梯度優(yōu)化法?。?br>(19)
[0092] 這里P為梯度法步進(jìn)，可以使
當(dāng)e = 0是取"="。
[0093] Map本質(zhì)上是一張查找表，該方法會對每一個X根據(jù)誤差和能量進(jìn)行單獨修正，從 而使控制器在運行時能量I LI能夠收斂到區(qū)間（vmin，vmax)內(nèi)從而使控制不會產(chǎn)生過渡響應(yīng)， 實際調(diào)試中在平衡車加速和減速時，由于加速和減速不平滑因此會產(chǎn)生較大的I L I該方法， 該方法使直立車加減速平滑化，給人一種比較柔和的感覺尤其是在起步和停車過程中，這 種感覺會更加明顯。
[0094] 在一種優(yōu)選實施方式中，主控芯片獲取角速度信號和加速度信號，通過頂U算法計 算出4元數(shù)，再通過4元數(shù)還原出三個方位的歐拉角。從而計算得到角度參量Θ和角速度汐。
[0095] 參見圖4,所述為本發(fā)明兩輪自平衡機器人的系統(tǒng)執(zhí)行流程圖，通過傳感器模塊獲 取兩輪自平衡機器人姿態(tài)，通過轉(zhuǎn)向桿上的線性霍爾傳感器獲取轉(zhuǎn)向期望信號，然后通過 DSP芯片進(jìn)行運算處理，分別計算出兩只無刷電機的控制量，從而實現(xiàn)自平衡。在此同時本 發(fā)明還將一些系統(tǒng)參數(shù)通過通訊模塊發(fā)送出去，以便實時監(jiān)測與觀測。
[0096] 該系統(tǒng)在開始執(zhí)行后首先進(jìn)行初始化，然后分兩條不同頻率的任務(wù)，一條是方向 控制，執(zhí)行周期為20ms;另一條為本發(fā)明的平衡控制，執(zhí)行周期為5ms。其中平衡控制首先通 過傳感器(陀螺儀和加速度計)采集角速度信號和加速度信號，然后通過姿態(tài)計算計算出兩 輪平衡車角度，然后根據(jù)角度計算出自適應(yīng)律，并通過自適應(yīng)控制器計算出自適應(yīng)控制輸 出，接著根據(jù)Map查找出最優(yōu)的Map輸出，然后根據(jù)采集到的信號更新Map庫，再將Map輸出與 自適應(yīng)輸出進(jìn)行疊加從而計算出平衡控制輸出，最后將直立控制和方向控制的控制輸出進(jìn) 行疊加然后濾波從而控制電機輸出。
[0097] 采用本發(fā)明的技術(shù)方案，能夠?qū)ν饨绛h(huán)境進(jìn)行自適應(yīng)同時能夠最大程度降低外界 環(huán)境中各種干擾對兩輪平衡車的影響并且不損失魯棒性，同時還能利用機器學(xué)習(xí)的方法對 一些長期積累因素（如兩輪平衡車的機械特性或人為的操作習(xí)慣)進(jìn)行磨合最終使兩輪平 衡車具有優(yōu)秀的性能。
[0098] 參見圖5,所示為仿真運行一段時間后地機器學(xué)習(xí)庫的狀態(tài)圖，其中仿真條件是在 其輸入信號加載峰峰值為1頻率為3kHz的g高頻擾動和幅度為0.01的噪聲信號。在運行一段 時間后，其運行時出現(xiàn)的每個角度與角速度狀態(tài)都經(jīng)過機器學(xué)習(xí)、更新演化出如圖6所示的 機器學(xué)習(xí) Map表，可以看出在經(jīng)機器學(xué)習(xí)以后，Map表對改機器學(xué)習(xí)的高頻擾動和噪聲信號 的反應(yīng)更為均勻，從而實現(xiàn)對控制器進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。
[0099]參見圖6,所示為本發(fā)明在輸入信號加載峰峰值為1頻率為3kHz的g高頻擾動和幅 度為0.01的噪聲信號仿真時的角度誤差變化曲線，圖7為在同樣仿真條件下移除機器學(xué)習(xí) 功能時的角度誤差變化曲線，圖8為在同樣仿真條件下傳統(tǒng)PID算法的角度誤差變化曲線。 從圖6,圖7和圖8的仿真結(jié)果對比可以很明顯的發(fā)現(xiàn)本發(fā)明的性能明顯要優(yōu)于傳統(tǒng)PID算 法，從圖6和圖7的對比，可以清楚的算出本發(fā)明中的機器學(xué)習(xí)模塊可以對與控制中的細(xì)節(jié) 部分進(jìn)行進(jìn)一步地改善從而增強了本發(fā)明的自適應(yīng)控制性能。
[0100]以上實施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想。應(yīng)當(dāng)指出，對 于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以對本發(fā)明進(jìn)行 若干改進(jìn)和修飾，這些改進(jìn)和修飾也落入本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)。
[0101]對所公開的實施例的上述說明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本發(fā)明。 對這些實施例的多種修改對本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來說將是顯而易見的，本發(fā)明中所定義 的一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實施例中實現(xiàn)。因此，本發(fā) 明將不會被限制于本發(fā)明所示的這些實施例，而是要符合與本發(fā)明所公開的原理和新穎特 點相一致的最寬的范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種兩輪自平衡機器人滑模自適應(yīng)控制系統(tǒng)，其特征在于，包括傳感器測量模塊、主 控忍片和電機系統(tǒng)，其中，所述傳感器測量模塊用于采集自平衡機器人運動參數(shù)，該運動參 數(shù)至少包括角速度信號和加速度信號;所述主控忍片根據(jù)角速度信號和加速度信號能夠獲 取角度參量Θ和角速度^; 所述電機系統(tǒng)用于驅(qū)動兩輪自平衡機器人運動； 所述主控忍片與所述傳感器測量模塊和所述電機系統(tǒng)相連接，用于根據(jù)所述傳感器測 量模塊采集的運動參數(shù)控制所述電機系統(tǒng)的運動； 所述主控忍片中設(shè)置滑模自適應(yīng)控制器，所述滑模自適應(yīng)控制器根據(jù)實時輸入的角度 參量Θ和角速度接控制輸出電壓U從而驅(qū)動電機系統(tǒng)運動； 所述滑模自適應(yīng)控制器的輸出方程為： υ = -(Κ+Φ 巧； 其中，X為角度參量Θ和角速度谷的集合，Κ是通過極點計算出來的參數(shù)矩陣；Φ取值是根 據(jù)W下公式?jīng)Q定：y是自適應(yīng)速率，e為角度誤差參數(shù)，C取[0 0 1 1]D ,2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的兩輪自平衡機器人滑模自適應(yīng)控制系統(tǒng)，其特征在于，所述滑 模自適應(yīng)控制器中還設(shè)置機器學(xué)習(xí)表(Map),所述機器學(xué)習(xí)表(Map)用于根據(jù)輸入的角度參 量9和角速度谷調(diào)節(jié)輸出電壓U。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的兩輪自平衡機器人滑模自適應(yīng)控制系統(tǒng)，其特征在于，所述滑 模自適應(yīng)控制器還包括機器學(xué)習(xí)模塊，所述機器學(xué)習(xí)模塊用于根據(jù)輸入的角度參量Θ和角 速度苗更新所述機器學(xué)習(xí)表(Map)。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的兩輪自平衡機器人滑模自適應(yīng)控制系統(tǒng)，其特征在于，所述滑 模自適應(yīng)控制器的輸出方程為：〇5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的兩輪自平衡機器人滑模自適應(yīng)控制系統(tǒng)，其特征在于，所述傳 感器測量模塊至少包括巧螺儀和加速度計。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的兩輪自平衡機器人滑模自適應(yīng)控制系統(tǒng)，其特征在于，所述巧 螺儀的型號為L3G420D。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的兩輪自平衡機器人滑模自適應(yīng)控制系統(tǒng)，其特征在于，所述加 速度計的型號為LSM303D。8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的兩輪自平衡機器人滑模自適應(yīng)控制系統(tǒng)，其特征在于，還包括 通訊模塊，所述通訊模塊用于實現(xiàn)自平衡機器人與外部設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)通訊。9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的兩輪自平衡機器人滑模自適應(yīng)控制系統(tǒng)，其特征在于，還包括 轉(zhuǎn)向桿線性霍爾傳感器，所述轉(zhuǎn)向桿線性霍爾傳感器用于實現(xiàn)自平衡機器人轉(zhuǎn)向控制。10. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的兩輪自平衡機器人滑模自適應(yīng)控制系統(tǒng)，其特征在于，所述 主控忍片采用DSP忍片。
【文檔編號】B25J5/00GK106078744SQ201610532075
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月30日
【發(fā)明人】陳龍, 胡華, 滿志紅, 黃明, 馬學(xué)條
【申請人】杭州電子科技大學(xué)