自平衡机器人控制方法、系统、自平衡机器人及介质转让专利
申请号 : CN202010426657.X
文献号 : CN111547176B
文献日 : 2021-09-14
发明人 : 王帅 , 崔磊磊 , 张正友
申请人 : 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种自平衡机器人控制方法,其中,所述自平衡机器人包括车架、动量轮及动量轮控制器,该动量轮控制器为该动量轮提供转矩,且该方法包括:确定所述自平衡机器人的当前自平衡状态;
基于所述当前自平衡状态,根据第一非线性函数,确定用于所述动量轮的第一转矩分量,其中所述第一非线性函数是基于所述自平衡机器人的动力学特性确定的;
基于所述当前自平衡状态,根据第二非线性函数,确定用于所述动量轮的第二转矩分量,其中所述第二非线性函数是基于所述自平衡机器人的动力学特性确定的,并且所述第二非线性函数与所述第一非线性函数不同;
基于所述第一转矩分量和第二转矩分量,生成所述动量轮的转矩;以及通过动量轮控制器,将该转矩提供给所述动量轮。
2.如权利要求1所述的自平衡机器人控制方法,其中,所述当前自平衡状态包括该自平衡机器人的侧倾角、侧倾角速度、侧倾角加速度、质心位置、前进速度中的至少一部分。
3.如权利要求2所述的自平衡机器人控制方法,其中,所述第一非线性函数为基于所述自平衡机器人的主体部分的质量和质心位置、所述自平衡机器人的动量轮的质量和质心位置、以及所述自平衡机器人的侧倾角所构造的非线性函数。
4.如权利要求3所述的自平衡机器人控制方法,其中,所述第一非线性函数为:其中, 为第一转矩分量,λ=(m1L1+m2L2)g,其中m1为自平衡机器人的主体部分的质量,m2为自平衡机器人的动量轮质量,L1为自平衡机器人主体部分的质心高度,L2为该动量轮的质心高度,g为重力加速度,q1=θ,θ为自平衡机器人的侧倾角,α1、α2为常数,且满足α1+α2<0。
5.如权利要求2所述的自平衡机器人控制方法,其中,所述第二非线性函数为所述自平衡机器人的总机械能、所述自平衡机器人的侧倾角速度以及所述自平衡机器人的动量轮转动角速度所构造的非线性函数。
6.如权利要求5所述的自平衡机器人控制方法,其中,所述第二非线性函数为:T T
且其中, 为第二转矩分量,kv为常数参量,G=[‑1,1] ,G为的转置矩阵,Hd为闭环系统所具有的总机械能, θ为自平衡机器人的侧倾角, 为自平衡机器人的动量轮的转动角度,为q的一阶导数, 其中α1、α2、α3为根据实际情况选取的常数参量,且其满足α1>0,
7.如权利要求2所述的自平衡机器人控制方法,其中,所述第一非线性函数和第二非线性函数是基于所述自平衡机器人的动力学特性及运动特性而确定的,其中,所述第一非线性函数和第二非线性函数的确定包括:基于所述自平衡机器人的动力学特性及运动特性,构造该自平衡机器人的非线性动态模型;
基于所述非线性动态模型,生成用于该动量轮控制的哈密顿模型;
基于所述哈密顿模型,确定用于该自平衡机器人动量轮控制的能量整形函数,并将该能量整形函数作为所述第一非线性函数;以及基于所述第一非线性函数以及所述哈密顿模型,确定用于该自平衡机器人动量轮控制的阻尼注入函数,并将该阻尼注入函数作为第二非线性函数。
8.如权利要求7所述的自平衡机器人控制方法,其中,基于所述自平衡机器人的动力学特性及运动特性,构造该自平衡机器人的非线性动态模型包括:根据该自平衡机器人的动力学特性,构造该自平衡机器人的动力学模型;
根据该自平衡机器人的平移运动特性,得到该自平衡机器人的平移运动特征模型;
根据所述平移运动特征模型和该动力学模型,生成该自平衡机器人在平移运动下的非线性动态模型。
9.如权利要求7所述的自平衡机器人控制方法,其中,在所述自平衡机器人的转向角小于预设角度阈值时,将所述转向角设置为0,并且哈密顿模型为:其中,H为自平衡机器人的总机械能,I2×2为二维单位矩阵,02×1为二维零阶向量,T
λ=(m1L1+m2L2)g, G=[‑1,1] ,q1=θ,θ表示自平衡机器人的侧倾角,为q的一阶导数,为p的一阶导数,表征动量轮的转动角度, 为施加到动量轮的转矩, 且其中m1为自平衡机器人的主体部分的质量,m2为自平衡机器人的动量轮质量,L1为自平衡机器人主体部分的质心高度,L2为该动量轮的质心高度,I1为自平衡机器人主体部分的转动惯量,I2为自平衡机器人动量轮的转动惯量。
10.一种自平衡机器人控制系统,其中,所述自平衡机器人包括车架、动量轮及动量轮控制器,该动量轮控制器为该动量轮提供转矩,且该系统包括:当前自平衡状态获取模块,其被配置为确定所述自平衡机器人的当前自平衡状态;
第一转矩分量确定模块,其被配置为基于所述当前自平衡状态,根据第一非线性函数,确定用于所述动量轮的第一转矩分量,其中所述第一非线性函数是基于所述自平衡机器人的动力学特性确定的;
第二转矩分量确定模块,其被配置为基于所述当前自平衡状态,根据第二非线性函数,确定用于所述动量轮的第二转矩分量,其中所述第二非线性函数是基于所述自平衡机器人的动力学特性确定的,并且所述第二非线性函数与所述第一非线性函数不同;
转矩确定模块,其被配置为基于所述第一转矩分量和第二转矩分量,生成所述动量轮的转矩;以及
动量轮控制模块,其被配置为通过动量轮控制器,将该转矩提供给所述动量轮。
11.如权利要求10所述的自平衡机器人控制系统,其中,所述当前自平衡状态包括该自平衡机器人的侧倾角、侧倾角速度、侧倾角加速度、质心位置、前进速度中的至少一部分。
12.如权利要求11所述的自平衡机器人控制系统,其中所述第一非线性函数和第二非线性函数是基于所述自平衡机器人的动力学特性及运动特性而确定的,其中,所述第一非线性函数是基于该自平衡机器人的非线性动态模型确定的能量整形函数;
所述第二非线性函数是基于该自平衡机器人的非线性动态模型确定的阻尼注入函数。
13.如权利要求11所述的自平衡机器人控制系统,其中,所述第一非线性函数为:其中, 为第一转矩分量,λ=(m1L1+m2L2)g,其中m1为自平衡机器人的主体部分的质量,m2为自平衡机器人的动量轮质量,L1为自平衡机器人主体部分的质心高度,L2为该动量轮的质心高度,g为重力加速度,q1=θ,θ为自平衡机器人的侧倾角,α1、α2为常数,且满足α1+α2<0;
所述第二非线性函数为:
T T
且其中, 为第二转矩分量,kv为常数参量,G=[‑1,1] ,G为的转置矩阵,Hd为闭环系统所具有的总机械能, θ为自平衡机器人的侧倾角, 为自平衡机器人的动量轮的转动角度,为q的一阶导数, 其中α1、α2、α3为根据实际情况选取的常数参量,且其满足α1>0,
14.一种自平衡机器人,所述自平衡机器人包括车架、动量轮及动量轮控制器,该动量轮控制器为该动量轮提供转矩,且其中,该自平衡机器人包括如前述权利要求10‑13中任一项所述的自平衡机器人控制系统,且其通过如权利要求1‑9中任一项所述的自平衡机器人控制方法来实现对所述动量轮的控制。
15.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机可读的指令,当利用计算机执行所述指令时执行上述权利要求1‑9中任意一项所述的方法。
说明书 :
自平衡机器人控制方法、系统、自平衡机器人及介质
技术领域
背景技术
的要求。
人发生倾斜,通过动量轮在加速或减速转动时产生的回复力矩实现自平衡机器人的自平
衡。然而,在当前自平衡机器人中,通常采用线性控制器(例如设计线性动量轮控制器)来实
现对于自平衡机器人的自平衡控制,然而,由于自平衡机器人在运动过程中呈现非线性状
态,当利用线性控制器进行控制时,一方面,仅能够在可线性化的局部运动范围内实现良好
控制,其控制灵活度及鲁棒性较差;另一方面,在将自平衡机器人的非线性动态模型进行线
性化的过程中,牺牲了自平衡机器人的部分运动特性,由此设计的线性控制器的自平衡控
制可靠性及稳定性较差。
行灵活且高精度控制的方法,且该方法具有良好的可靠性及稳定性,且具有较高的鲁棒性。
发明内容
器对该自平衡机器人进行自平衡控制,从而在实现自平衡机器人良好自平衡的基础上,基
于该自平衡机器人的实际运动状态,实现灵活且高精度的控制,具有良好的可靠性及稳定
性,且该方法具有良好的鲁棒性。
括:确定所述自平衡机器人的当前自平衡状态;基于所述当前自平衡状态,根据第一非线性
函数,确定用于所述动量轮的第一转矩分量,其中所述第一非线性函数是基于所述自平衡
机器人的动力学特性确定的;基于所述当前自平衡状态,根据第二非线性函数,确定用于所
述动量轮的第二转矩分量,其中所述第二非线性函数是基于所述自平衡机器人的动力学特
性确定的,并且所述第二非线性函数与所述第一非线性函数不同;基于所述第一转矩分量
和第二转矩分量,生成所述动量轮的转矩;以及通过动量轮控制器,将该转矩提供给所述动
量轮。
侧倾角所构造的非线性函数。
动量轮的质心高度,g为重力加速度,q1=θ,θ为自平衡机器人的侧倾角,α1、α2为常数,且满
足α1+α2<0。
数。
自平衡机器人的动量轮的转动角度,为q的一阶导数, 其中α1、α2、α3为根据
实际情况选取的常数参量,且其满足α1>0,
定包括:基于所述自平衡机器人的动力学特性及运动特性,构造该自平衡机器人的非线性
动态模型;基于所述非线性动态模型,生成用于该动量轮控制的哈密顿模型;基于所述哈密
顿模型,确定用于该自平衡机器人动量轮控制的能量整形函数,并将该能量整形函数作为
所述第一非线性函数;以及基于所述第一非线性函数以及所述哈密顿模型,确定用于该自
平衡机器人动量轮控制的阻尼注入函数,并将该阻尼注入函数作为第二非线性函数。
人的动力学模型;根据该自平衡机器人的平移运动特性,得到该自平衡机器人的平移运动
特征模型;根据所述平移运动特征模型和该动力学模型,生成该自平衡机器人在平移运动
下的非线性动态模型。
λ=(m1L1+m2L2)g, G=[‑1,1] ,q1=θ,θ表示自
平衡机器人的侧倾角,为q的一阶导数,为p的一阶导数,表征动量轮的转动角度, 为
施加到动量轮的转矩, 且其中m1为自平衡机器人的主体部
分的质量,m2为自平衡机器人的动量轮质量,L1为自平衡机器人主体部分的质心高度,L2为
该动量轮的质心高度,I1为自平衡机器人主体部分的转动惯量,I2为自平衡机器人动量轮的
转动惯量。
括:当前自平衡状态获取模块,其被配置为确定所述自平衡机器人的当前自平衡状态;第一
转矩分量确定模块,其被配置为基于所述当前自平衡状态,根据第一非线性函数,确定用于
所述动量轮的第一转矩分量,其中所述第一非线性函数是基于所述自平衡机器人的动力学
特性确定的;第二转矩分量确定模块,其被配置为基于所述当前自平衡状态,根据第二非线
性函数,确定用于所述动量轮的第二转矩分量,其中所述第二非线性函数是基于所述自平
衡机器人的动力学特性确定的,并且所述第二非线性函数与所述第一非线性函数不同;转
矩确定模块,其被配置为基于所述第一转矩分量和第二转矩分量,生成所述动量轮的转矩;
以及动量轮控制模块,其被配置为通过动量轮控制器,将该转矩提供给所述动量轮。
的非线性动态模型确定的能量整形函数;所述第二非线性函数是基于该自平衡机器人的非
线性动态模型确定的阻尼注入函数。
动量轮的质心高度,g为重力加速度,q1=θ,θ为自平衡机器人的侧倾角,α1、α2为常数,且满
足α1+α2<0。
自平衡机器人的动量轮的转动角度,为q的一阶导数, 其中α1、α2、α3为根据
实际情况选取的常数参量,且其满足α1>0,
括如前所述的自平衡机器人控制系统,且其通过如前所述的自平衡机器人控制方法来实现
对所述动量轮的控制。
附图说明
领域普通技术人员而言,在没有做出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他
的附图。以下附图并未刻意按实际尺寸等比例缩放绘制,重点在于示出本发明的主旨。
具体实施方式
例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,也属于
本发明保护的范围。
括已明确标识的步骤和元素,而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列,方法或者设备
也可能包含其他的步骤或元素。
的,并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块。
或同时处理各种步骤。同时,也可以将其他操作添加到这些过程中,或从这些过程移除某一
步或数步操作。
论、方法、技术及应用系统。换句话说,人工智能是计算机科学的一个综合技术,它企图了解
智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能
也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法,使机器具有感知、推理与决策的功能。
函数计算并生成动量轮的转矩,通过动量轮控制器基于该转矩实现对动量轮的控制,从而
控制该自平衡机器人的侧倾角为0,实现其自平衡。
机器人的具体类型及其组成的限制。
说明。
衡。当自平衡机器人处于直线运动状态,若车体发生倾斜,利用自平衡动量轮系统产生的回
复力可实现自平衡机器人的动态平衡;当自平衡机器人处于曲线或圆运动状态(此时自平
衡机器人的车把具有转向角),若车体发生倾斜,利用前把转向系统的转向和自平衡动量轮
系统产生的回复力可实现自平衡机器人的动态平衡。
当利用线性控制器进行控制时,一方面,仅能够在可线性化的局部运动范围内实现良好控
制,其控制灵活度及鲁棒性较差;另一方面,在将自平衡机器人的非线性动态模型进行线性
化的过程中,牺牲了自平衡机器人的部分运动特性,由此设计的线性控制器的自平衡控制
可靠性及其稳定性较差。
实现该自平衡机器人的自平衡,即,使得该自平衡机器人的侧倾角为0。图1B示出了根据本
公开实施例的自平衡机器人控制方法100B的示例性流程图。
步骤S101中,确定所述自平衡机器人的当前自平衡状态。
刻下相对于竖直方向所具有的侧倾角)来表征,或者也可以经由其他参数表征。本公开的实
施例不受该当前自平衡状态的具体表现形式的限制。
特性确定的。
述自平衡机器人动力学特性的具体内容的限制。
机器人的动力学特性确定的,并且所述第二非线性函数与所述第一非线性函数不同。
的实施例不受该转矩的具体计算方式的限制。
输入,输入至该动量轮。
算得到第一转矩分量、第二转矩分量,根据该第一、第二转矩分量生成转矩,并经由该转矩,
通过动量轮控制器实现对动量轮的控制,使得能够基于非线性控制策略实现对自平衡机器
人的自平衡控制。相较于通过线性控制策略进行控制,本申请中的方法能够更好地贴合自
平衡机器人在运动过程中的运动特性,从而基于自平衡机器人的实际运动情况实现灵活地
自平衡控制,实现更高的控制精度,且该自平衡机器人控制方法具有更好的鲁棒性及稳定
性。
以上一个或多个参数量,使得能够全面且良好地反映出其自平衡状态。
侧倾角所构造的非线性函数。
数。
的过程,即设计该非线性策略的过程例如能够更具体的描述。图2中示出了根据本公开实施
例确定用于自平衡机器人控制的第一非线性函数及第二非线性函数的过程200的示例性流
程图。
动力学特征,例如其运动方式、运动速度、运动加速度等。本公开的实施例不受该自平衡机
器人的运动特性的具体组成的限制。下文中,将参照图3详细地说明构造该自平衡机器人的
非线性动态模型的具体过程。
线性函数。
为第二非线性函数。
哈密顿模型得到能量整形函数并进一步计算得到阻尼注入函数,据此得到第一非线性函数
及第二非线性函数的表达式,有利于后续基于该第一非线性函数及第二非线性函数计算得
到第一转矩分量及第二转矩分量,一方面,便于后续进一步地得到输入至该动量轮的输入
转矩并经由该输入转矩控制动量轮以实现该自平衡机器人的自平衡。另一方面,在进行控
制器第一、第二非线性函数的设计时,运用了非线性控制器的设计方式,保留了自平衡机器
人动态模型中的非线性参数及表达式,使得所计算得到的第一、第二非线性函数能够有效
地基于自平衡机器人的运动状态进行调整,从而使得该自平衡控制过程具有更好的鲁棒性
和精确度。
模型的过程S201的示例性流程图。在本发明实施例中,结合自平衡车来建立自平衡机器人
动力学模型。图4示出了根据本公开实施例的自平衡机器人的参数标注示意图。
型建立。本公开的实施例不受所述自平衡机器人动力学模型的具体建立方式的限制。
该自平衡机器人为自平衡车时,该平移运动特征模型例如包括平移运动的动能模型、平移
运动的势能模型、平移运动中的外部力模型,且求取该平移运动特征模型的过程例如能够
更具体地描述。
态模型。
该自平衡机器人的动力学模型及平移运动模型生成其非线性动态模型,使得该非线性动态
模型能够良好地反映该自平衡机器人的力学特性及其在平移运动过程中的特性,从而有利
于后续基于该非线性动态模型求取相应的动量轮转矩以实现自平衡控制,且有利于提高该
自平衡控制的精确度及灵活度。
平衡机器人(此处为自平衡车400)的示意图。且其中标示了基础三维坐标系Oxyz,并基于该
自平衡车与地面的接触点P1构建了基于该自平衡车的自平衡车三维坐标系P1‑xyz,其中直
线P1z沿竖直方向延伸,直线P1x沿该自平衡车的车身方向延伸,直线P1y垂直于直线P1x且垂
直于直线P1z延伸,且其中经由直线P1z及直线P1x限定了基准平面R1。
旋转角 该自平衡车的车把实际转向角δ(车把相对于侧倾平面R2所具有的夹角),经由该
车把实际转向角限定了与该侧倾平面R2具有夹角δ的转向平面R3;综合该自平衡车的车把
实际转向角δ、侧倾角θ之后能够计算得到该自平衡车的车把有效转向角δf(该自平衡车的
车把相对于基准平面R1所具有的夹角);该自平衡车的前进速度V,自平衡车的主体部分(除
动量轮之外的部分)的质量m1,自平衡车的动量轮质量m2,则该自平衡车的总质量m=m1+m2,
自平衡车主体部分的转动惯量I1,自平衡车动量轮的转动惯量I2,自平衡车主体部分的质心
高度L1,自平衡车的动量轮的质心高度L2,重力加速度g,其例如可以取为9.8N/kg,自平衡车
的车把的中轴与自平衡车的车架横梁之间的夹角α,自平衡车后轮与地面的接触点P1沿P1x
方向距离该自平衡车主体部分的质心在P1x方向上的投影点的水平距离b,自平衡车的前轮
与地面的接触点及自平衡车的后轮与地面的接触点沿P1x方向的距离L,自平衡车车把的中
轴与地面的交点和自平衡车的前轮与地面的接触点之间的距离为Δ。且下文中,将采用uδ
表示自平衡车的车把转向角速度 采用 表示施加到自平衡车的动量轮的转矩,
采用uv表示施加到自平衡车的推进力。
接触点沿P1x方向的距离。
维),i为大于等于1且小于等于3的正整数;τ为外部作用力并且为三维向量,τi表征转矩向
量τ中对应于三维角度向量的第i个子元素的转矩,i为大于等于1且小于等于3的正整数。据
此得到该系统的动力学模型表达式6)。
衡机器人为自平衡车时,该平移运动特征模型例如包括平移运动的动能模型、平移运动的
动能模型、平移运动中的外部作用力模型,且求取该平移运动特征模型的过程例如能够更
具体地描述。
动能模型及外部作用力模型,据此得到其运动特征模型。
4中P1z方向所具有的垂直前进速度。且其中,V为该自平衡车所具有的前进速度,σ表示自平
衡车进行圆运动的曲率,b为自平衡车后轮与地面的接触点P1沿P1x方向距离该自平衡车主
体部分的质心在P1x方向上的投影点的水平距离,L1表示自平衡车主体部分的质心高度,θ表
示自平衡车的侧倾角,表示自平衡车的侧倾角速度。
且其中,V为该自平衡车所具有的前进速度,σ表示自平衡车进行圆运动的曲率,b为自平衡
车后轮与地面的接触点P1沿P1x方向距离该自平衡车主体部分的质心在P1x方向上的投影点
的水平距离,L2表示动量轮的质心高度,θ表示自平衡车的侧倾角,表示自平衡车的侧倾角
速度。
角, 为动量轮的旋转角速度,为自平衡车的侧倾角速度。
衡车的动量轮质量,I1为自平衡车主体部分的转动惯量,I2为自平衡车动量轮的转动惯量,
Vx1为该自平衡车的主体部分沿图4中P1x方向所具有的纵向前进速度,Vy1为该自平衡车的主
体部分沿图4中P1y方向所具有的横向前进速度,Vz1为该自平衡车的主体部分沿图4中P1z方
向所具有的垂直前进速度,Vx2为该动量轮沿图4中P1x方向所具有的纵向前进速度,Vy2为该
动量轮沿图4中P1y方向所具有的横向前进速度,Vz2为该动量轮沿图4中P1z方向所具有的垂
直前进速度。
下:
力加速度,其例如可以取为9.8N/kg。
于此,该自平衡车的外部作用力τ可以表示为方程组12)的形式:
前所示出的。
为τΔ(θ,δf)。
动特征模型还能够包括其他的组成内容。
型。接下来将以自平衡车为例进行更具体的描述。
该自平衡车的动态模型方程组13):
衡机器人的动量轮的质心高度,I1为自平衡机器人主体部分的转动惯量,I2为自平衡机器人
动量轮的转动惯量,σ为该自平衡机器人圆运动的曲率,uσ为自平衡机器人运行圆轨迹的曲
率对时间的导数,θ为自平衡机器人的侧倾角,为自平衡机器人侧倾角速度,为自平衡机
器人的侧倾角加速度, 为动量轮的旋转角, 为动量轮的旋转角速度, 为动量轮的旋转
角加速度,b为自平衡车后轮与地面的接触点P1沿P1x方向距离该自平衡车主体部分的质心
在P1x方向上的投影点的水平距离,V为该自平衡机器人的前进速度, 为该自平衡机器人
的前进加速度,g为重力加速度, 为施加到自平衡机器人的动量轮的转矩,uv为施加到自
平衡机器人的推进力,τΔ(θ,δf)为由于该自平衡机器人的脚轮效应而产生的误差量,
δf为自平衡机器人的有效转向角。
述的自平衡车仅通过动量轮控制自平衡时,则此时其车把转向角δ为0,则对应地,此时其并
未处于曲线运动,其曲率σ也为0,则上述自平衡车的非线性动态模型例如能够进行简化为
方程组14):
(对角阵,且该对角阵的数值分别为Iθ, ), G=[‑1,1] ,
且相关参数的含义如前所述。
02×1表征二维零阶向量, G=[‑1,1] ,θ表示自平衡车的侧倾角,
表征动量轮的转动角度,其余参数的含义如上所述,据此得到哈密顿模型。
函数。
整形确定整形参数 (即第一转矩分量)的函数表达式,此时对该哈密顿模型进行整形并
得到能量整形函数的过程例如可以更具体地描述如下。
函数。 表征阻尼参数,即第二转矩分量,且该阻尼参数 与前述整形参数 具有如
下关系:
动量轮的质心高度,g为重力加速度,q1=θ,θ为自平衡机器人的侧倾角,α1、α2为常数,且满
足α1+α2<0。
控制的阻尼注入函数,并将该阻尼注入函数作为第二非线性函数。
且基于如上计算得到的能量整形参数uφ,s的表达式21),基于标准哈密顿模型的方
程组16),能够计算得到该闭环系统所具有的总机械能Hd的导数 为:
自平衡机器人的动量轮的转动角度,为q的一阶导数, 其中α1、α2、α3为根据
实际情况选取的常数参量,且其满足α1>0,
衡位置。
实施例不受该非线性动态模型所具有的具体形式的限制。
线性模型,该非线性动态模型使得能够更好地保留该自平衡车运动过程中的非线性特性,
更有利于基于不同的运动情况实现对其自平衡的灵活控制。
的形式。
的具体内容的限制。
值,则此时控制系统将自动将该自平衡机器人的转向角度设置为0,该自平衡机器人将不会
响应于该微小的转向角,并仍旧采取转向角度为0时的控制策略,即仅通过动量轮实现该自
平衡机器人的自平衡过程。
制,构建转向角为0情况下的哈密顿模型,使得当本申请中的自平衡机器人由于操作误差或
外部扰动而产生轻微偏差时,仍旧能够维持原自平衡控制策略,防止在自平衡机器人的自
平衡控制过程中由于外界扰动而导致频繁的自平衡控制策略切换,从而使得自平衡机器人
无法维持良好的自平衡状态。
架的质心高度、自平衡机器人动量轮的质心高度、自平衡机器人当前的侧倾角时,即能够根
据该第一非线性函数简单便捷地计算得到该自平衡机器人的第一转矩分量,便于后续得到
该转矩并调整该自平衡机器人的自平衡。
该自平衡机器人机架的质量、动量轮的质量、机架的质心高度、动量轮的质心高度及动量轮
的转动惯量时,即能够根据该第二非线性函数简单便捷地计算得到该自平衡机器人的第二
转矩分量,便于后续得到该转矩并调整该自平衡机器人的自平衡。
势能及受力情况,便于该平移运动特征模型更好地反映出该自平衡机器人的运动情况。
5B、图6、图7及图8,对于自平衡机器人为自平衡车时的自平衡控制过程及其效果进行更具
体地描述。
施例的自平衡车受到来自第一方向的外部干扰的示意图。图6示出了根据本公开实施例的
自平衡车在静止情况下经受第一干扰及第二干扰后进行自平衡控制的结果。
中该第一干扰作用力为图5B中所示出的。
0度。图6中的(b)图示出了自平衡车的侧倾角随时间的变化,从中可以看出,在20s和40s时
存在两个扰动,其分别对应于沿第一方向(如图5B所示出的)和沿与该第一方向相反的第二
方向的两个干扰作用力。图6中的(c)图示出了自平衡车的车把转向角随时间的变化,由于
此时该自平衡车处于静止状态,因此其车把转向角始终保持为0度。在图6中的(d)图中示出
了基于本申请上述自平衡车控制策略计算得到的该自平衡车的动量轮的扭矩输入量,参照
图6可知,对应于在20s和40s时存在的两个扰动,在20s和40s时,分别施加扭矩输入量至动
量轮,使得动量轮产生反作用扭矩以维持该自平衡车的自平衡。且从图6中的(e)图中示出
了该自平衡车动量轮的角速度随时间的变化,可知响应于该转矩,该动量轮的角速度在20s
和40s附近出现峰值,并最终收敛到零。
转矩,经由该动量轮控制器控制该动量轮转动,使得该动量轮能够调整该自平衡车的侧倾
角,并令侧倾角最终收敛至0。且该自平衡控制收敛速度较快,控制效果较佳,且能够在较短
时间内基于自平衡车的实际情况进行多次调整,具有较好的灵活性。
施例的自平衡车进行直线加速运动过程中的示意图。图8示出了根据本公开实施例的自平
衡车在直线运动状态下进行自平衡测试的结果的示意图。接下来将参照图8对其进行进一
步说明。
运动过程。图8中的(a)图示出了该自平衡车的目标侧倾角随时间的变化,由于此时在静止
状态下已设定其自平衡状态表征侧倾角为0的状态,因此,其目标侧倾角始终保持在0度。图
8中的(b)图示出了自平衡车的侧倾角随时间的变化,从中可以看出,在自平衡车进行加速
直线运动随后制动停止的过程中,其侧倾角在0度附近小幅度波动,并最终收敛于0度。图8
中的(c)图示出了自平衡车的车把转向角随时间的变化,由于此时该自平衡车处于直线加
速及制动运动,因此其车把转向角始终保持为0度。在图8中的(d)图中示出了基于本申请上
述自平衡车控制策略计算得到的该自平衡车的动量轮的扭矩输入量,参照图8可知,在该自
平衡车进行加速直线运动过程中,随着速度增加,基于该自平衡车的实际运动情况,将相应
地施加扭矩输入量至动量轮,使得动量轮产生反作用扭矩以维持该自平衡车的自平衡。且
图8中的(e)图中示出了该自平衡车动量轮的角速度随时间的变化,可知响应于该转矩,该
动量轮的角速度相应地进行变化以产生加速及减速力矩,并最终收敛到零。
偏移,呈现出短暂的非自平衡状态,此时该自平衡控制方法计算得到的自平衡车的动量轮
转矩将会相应地发生变化,从而使得该自平衡车到达侧倾角为0的目标自平衡状态,且该动
量轮的转速最终能够收敛到0。
轮转动,使得该动量轮能够调整该自平衡车的侧倾角,并令侧倾角最终收敛至0。且该自平
衡控制收敛速度较快,控制效果较佳,具有较好的灵活性。
制,能够良好地贴合其非线性运动特性,实现高精度、高灵敏度的自平衡控制,且该自平衡
控制的灵活性及鲁棒性较高。
根据本发明实施例的自平衡机器人控制系统600的示例性框图。
650。
该当前自平衡状态的具体表现形式的限制。
平衡机器人的动力学特性确定的。
述自平衡机器人动力学特性的具体内容的限制。
平衡机器人的动力学特性确定的,并且所述第二非线性函数与所述第一非线性函数不同。
输入,输入至该动量轮。
算得到第一转矩分量、第二转矩分量,根据该第一、第二转矩分量生成转矩,并经由该转矩,
通过动量轮控制器实现对动量轮的控制,使得能够基于非线性控制策略实现对自平衡机器
人的自平衡控制。相较于通过线性控制策略进行控制,本申请能够更好地贴合自平衡机器
人在运动过程中的运动特性,从而基于自平衡机器人的实际运动情况实现灵活地自平衡控
制,实现更高的控制精度,且具有更好的鲁棒性及稳定性。
以上一个或多个参数量,使得能够全面且良好地反映出其自平衡状态。
第一非线性函数及第二非线性函数。
664。
动力学特征,例如其运动方式、运动速度、运动加速度等。本公开的实施例不受该自平衡机
器人的运动特性的具体组成的限制。
为所述第一非线性函数。
数,并将该阻尼注入函数作为第二非线性函数。
型建立。本公开的实施例不受所述自平衡机器人动力学模型的具体建立方式的限制。
该自平衡机器人为自平衡车时,该平移运动特征模型例如包括平移运动的动能模型、平移
运动的势能模型、平移运动中的外部力模型。
型。
该自平衡机器人的动力学模型及平移运动模型生成其非线性动态模型,使得该非线性动态
模型能够良好地反映该自平衡机器人的力学特性及其在平移运动过程中的特性,从而有利
于后续基于该非线性动态模型求取相应的动量轮转矩以实现自平衡控制,且有利于提高该
自平衡控制的精确度及灵活度。
实施例不受该非线性动态模型所具有的具体形式的限制。
线性模型,该非线性动态模型使得能够更好地保留该自平衡车运动过程中的非线性特性,
更有利于基于不同的运动情况实现对其自平衡的灵活控制。
架的质心高度、自平衡机器人动量轮的质心高度、自平衡机器人当前的侧倾角时,即能够根
据该第一非线性函数简单便捷地计算得到该自平衡机器人的第一转矩分量,便于后续得到
该转矩并调整该自平衡机器人的自平衡。
该自平衡机器人机架的质量、动量轮的质量、机架的质心高度、动量轮的质心高度及动量轮
的转动惯量时,即能够根据该第二非线性函数简单便捷地计算得到该自平衡机器人的第二
转矩分量,便于后续得到该转矩并调整该自平衡机器人的自平衡。
势能及受力情况,便于该平移运动特征模型更好地反映出该自平衡机器人的运动情况。
前所述的自平衡控制系统,能够执行如前所述的自平衡控制方法,实现如前所述的自平衡
控制功能。
霍尔传感器、激光位置传感器、或应变力传感器等。
器线接收的电信号的其他处理器件。这种处理器件可以包括可编程电子设备,例如PLC,可
编程中断控制器(“PIC”)、可编程逻辑器件(“PLD”)、可编程只读存储器(“PROM”)、电子可编
程只读存储器(“EPROM”或“EEPROM”)等。
域网(“WLAN”)收发器、或用于接入蜂窝电话网络的无线电接口(例如,用于接入CDMA、GSM、
UMTS或其他移动通信网络的收发器/天线)。在另一示例中,通信模块可以是有线的并且可
以包括诸如以太网、USB或IEEE 1394之类的接口。
数据输出到用户或其他外部设备。
括任何计算机、处理器、或类似设备或相关的模块所用到的内存或存储器。例如,各种半导
体存储器、磁带驱动器、磁盘驱动器或者类似任何能够为软件提供存储功能的设备。
软件元素的介质也可以被用作局部设备之间的物理连接,例如光波、电波、电磁波等,通过
电缆、光缆或者空气等实现传播。用来载波的物理介质如电缆、无线连接或光缆等类似设
备,也可以被认为是承载软件的介质。在这里的用法除非限制了有形的“储存”介质,其他表
示计算机或机器“可读介质”的术语都表示在处理器执行任何指令的过程中参与的介质。
此,应强调并注意的是,本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施
例”或“一替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外,本申请的一个或多个实施例中的
某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
他们的任何新的和有用的改进。相应地,本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全
由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软
件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外,本申请的各方面
可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品,该产品包括计算机可读程序
编码。
应当被解释为具有与它们在相关技术的上下文中的含义相一致的含义,而不应用理想化或
极度形式化的意义来解释,除非这里明确地这样定义。
提下可以对示例性实施例进行许多修改。因此,所有这些修改都意图包含在权利要求书所
限定的本发明范围内。应当理解,上面是对本发明的说明,而不应被认为是限于所公开的特
定实施例,并且对所公开的实施例以及其他实施例的修改意图包含在所附权利要求书的范
围内。本发明由权利要求书及其等效物限定。