一种两轮自平衡机器人自适应滑模变结构控制方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及机器人控制领域，尤其涉及一种两轮自平衡机器人自适应滑模变结构 控制方法及系统。
【背景技术】
[0002] 近年来，随着移动机器人研究不断深入、应用领域更加广泛，所面临的环境和任务 也越来越复杂。机器人经常会遇到一些比较狭窄，而且有很多大转角的工作场合，如何在这 样比较复杂的环境中灵活快捷的执行任务，成为人们颇为关心的一个问题。两轮自平衡机 器人概念就是在这样的背景下提出来的。两轮自平衡机器人技术是一种横跨多个学科的综 合技术，其系统模型是一个相当复杂的非线性不稳定的动力学模型，并且两轮自平衡机器 人系统结构特殊，适应地形变化能力强，运动灵活，可以胜任一些比较复杂环境里的工作， 所以在控制理论和工程领域中备受关注，与它相关的理论知识包括：①物理体系结构的分 析；②运动学分析与动力学模型的构建，包括动力学特性和欠驱动的分析；③模拟和仿真 分析；④姿态检测技术和空间定位技术，包括克服惯性传感器的零点或温度漂移，滤波算法 的设计和理论分析，多传感器数据融合技术等；⑤运动控制和平衡控制的理论与控制方法 的研究。
[0003] 要对两轮自平衡机器人系统进行仿真处理，首先需要知道系统的数学模型，而后 才有可能对系统进行模拟，现有技术中两轮自平衡机器人的建模方式大多都是采用系统建 模方式中经典力学分析法或基于能量分析的Lagrange方法的其中一种，单独采用经典力 学分析法建模的后果是力学分析过程过于复杂；而单独采用基于能量分析的Lagrange方 法时忽略了系统中能量的变化情况。同时现有技术两轮自平衡机器人的控制算法大多为 PID控制算法、LQR控制算法、最优控制算法、模糊控制算法等，这些控制算法在两轮自平衡 机器人这种非线性、自然不稳定系统难以达到满意的控制效果，鲁棒性不够好，响应速度不 够快，面对较大的扰动时，系统不稳定，当外部路面条件变化的时候，不能自适应较复杂的 外部环境以及大范围负载的变化，不能够自动检测负载的加入与否；在数据处理方式上不 够智能；速度控制方式仅靠倾角的变化，方式过于单一；系统的抖振非常大。
[0004] 故，针对目前现有技术中存在的上述缺陷，实有必要进行研究，以提供一种方案， 解决现有技术中存在的缺陷。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的是一种两轮自平衡机器人自适应滑模变结构控制方法及系统，使建 模过程更加精简且全面、增强系统的鲁棒性、提高系统的响应速度；能够应对较大的外部扰 动；能够自适应外部环境以及大范围负载的变化；能够自动检测负载的加入；系统中参数 的值更加精确；速度控制方式多样化。
[0006] 为了克服现有技术存在的缺陷，本发明的技术方案为：
[0007] -种两轮自平衡机器人自适应滑模变结构控制方法，包括以下步骤：
[0008] 根据经典力学分析法和基于能量分析的Lagrange算法建立如下两轮自平衡机器 人的动力学方程：
[0010] 并根据上述动力学方程设计出滑模变结构控制器；
[0011] 其中，U为滑模变结构控制器的输出控制信号，Θ为两轮自平衡机器人的车体偏 角，ev= V-V r为当前速度V和参考速度V r的速度差，a p V Cl、山、a2、b2、c2、d2为两轮自平 衡机器人的模型参数；
[0012] 采集传感信号并以此作为滑模变结构控制器的输入参数；
[0013] 所述滑模变结构控制器根据其输入参数输出控制信号；
[0014] 根据滑模变结构控制器输出控制信号，对系统进行平衡以及速度控制，以及利用 转向电位器信号，对系统进行转向控制，两者共同控制电机运动；
[0015] 检测两轮自平衡机器人的当前速度信息并将其反馈至滑模变结构控制器的输入 端，作为滑模变结构控制器的输入参数之一。
[0016] 优选地，所述滑模变结构控制器包括速度滑模变结构控制器和角度滑模变结构控 制器，所述速度滑模变结构控制器和所述角度滑模变结构控制器相互反馈，其反馈方程为： βν，其中，θ 1^为速度滑模变结构控制器反馈给角度滑模变结构控制器的参量，V为 当前速度，β为常量，其值的范围值-〇. 15至0. 15之间；
[0017] 所述的角度滑模变结构控制器的输出控制信号的输出方程为：
X = M'(i2) -和岁+ 461 - &]，Y = Pb2，，々(〇为自适应项；
[0019] 所述速度滑模变结构控制器根据所述速度信息和所述角度滑模变结构控制器的 输出控制信号，输出所述反馈信息，其输出量U由以下方程决定：
[0021] 在所述的角度滑模变结构控制器和所述速度滑模变结构控制器中，采用斜坡函数
[0022] 优选地，所述的角度滑模变结构控制器采用基于函数逼近方式来进行自适应控 制，其自适应项为： 为拉盖尔基函数。
[0023] 优选地，所述β值为-0· 14。
[0024] 优选地，还包括对传感信号进行数据融合的步骤，所述传感信号包括通过陀螺仪 采集的偏角信息和通过加速度计采集的加速度信息，并通过卡尔曼滤波算法对所述偏角信 息和所述加速度信息进行数据融合。
[0025] 优选地，所述传感信号还包括调速手把的油门信号，所述油门信号与参考速度的 关系符合以下公式=V1= k· (VRH-17160)，其中，k为比例系数。
[0026] 优选地，还包括负载检测的步骤，所述负载检测步骤中采用迟滞函数，通过设定阈 值来判断是否有负载。
[0027] 优选地，bp Cn山、a2、b2、c2、d2的值由以下公式确定：
[0029] 其中
为两轮自平衡机器人的质量，g为重力加速度，L为质 心离车轮中心的距离，J为自平衡机器人车体的转动惯量，t为参考速度，K t为电机转矩常 数，心为反电动势系数，RaS电机电枢两端电阻。
[0030] 为了解决现有技术的问题，本发明还公开了一种两轮自平衡机器人自适应滑模变 结构控制系统，包括电源模块、陀螺仪、加速度计、转向电位器、控制单元、第一电机驱动模 块、第二电机驱动模块、第一电机、第二电机、第一编码器以及第二编码器，其中，
[0031] 所述电源模块用于系统供电；
[0032] 所述陀螺仪用于检测自平衡机器人车体偏角信息，并将该信息发送给所述控制单 元；
[0033] 所述加速度计用于检测自平衡机器人的加速度信息，并将该信息发送给所述控制 单元；
[0034] 所述转向电位器用于检测自平衡机器人的转向信息，并将该信息发送给所述控制 单元；
[0035] 所述第一编码器和所述第二编码器用于检测自平衡机器人的速度信息，并将该信 息发送给所述控制单元；
[0036] 所述控制单元根据所述偏角信息、加速度信息、转向信息和速度信息计算出输出 控制信号，并发送给所述第一电机驱动模块和所述第二电机驱动模块；
[0037] 所述第一电机驱动模块和所述第二电机驱动模块输出PffM驱动信号使所述第一 电机和所述第二电机转动。
[0038] 优选地，所述控制单元包括卡尔曼数据融合模块、速度滑模变结构控制器和角度 滑模变结构控制器，其中，
[0039] 所述卡尔曼数据融合模块用于将所述偏角信息和所述加速度信息进行数据融合， 并将融合信息发送给所述角度滑模变结构控制器；
[0040] 所述角度滑模变结构控制器根据所述卡尔曼数据融合模块输出的融合信息和所 述速度滑模变结构控制器的反馈信息输出控制信号；
[0041] 所述反馈信息由以下反馈方程确定：
[0042] βν，其中，θ ι^为速度滑模变结构控制器反馈给角度滑模变结构控制器的反 馈信息，V为当前速度，β为常量，其值的范围值-0. 15至0. 15之间；
[0043] 所述角度滑模变结构控制器的输出控制信号由以下输出方程确定：
1 = +从I-￡·山 Y = 0b2, Z = b「Pc2b2, 々",(/)为自适应项；
[0045] 所述速度滑模变结构控制器根据所述速度信息和所述角度滑模变结 构控制器的输出控制信号，输出所述反馈信息，其输出量U由以下方程决定
[0046] 与现有技术相比较，本发明结合了经典力学分析法和基于能量分析的Lagrange 方法，避免了复杂的力学分析过程，而且考虑到系统中能量的变化，使建模过程更加精简 且全面；同时，滑模变结构控制器的输出控制信号，考虑了角度和速度之间的关系式= βν，通过选取β的值，从而使系统的速度和角度能够相互影响，当系统的倾角过大时，系 统会自动降速，速度降低的同时，会自动回到平衡位置，从而保证系统的安全与稳定。
[00