CN110109354B - 一种反作用轮平衡自行车机器人自适应滑模控制方法 - Google Patents

一种反作用轮平衡自行车机器人自适应滑模控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种反作用轮平衡自行车机器人自适应滑模控制方法，包括以下步骤：通过传感器测量模块采集自平衡自行车机器人运动参数；在主控芯片中设置自适应滑模控制器，该自适应滑模控制器根据实时输入的自行车倾斜角度参量
Figure DDA0002030686060000013
和前轮转向角速度
Figure DDA0002030686060000012
输出电压U驱动反作用电机系统运动；所述自适应滑模控制器的输出方程为：
Figure DDA0002030686060000011
采用本发明的技术方案，所使用的方法能够对外界环境进行自适应同时能够最大程度降低外界环境中各种干扰对平衡自行车机器人的影响并且不损失鲁棒性。

Description

一种反作用轮平衡自行车机器人自适应滑模控制方法
技术领域
本发明涉及自行车机器人平衡控制领域，尤其涉及一种反作用轮平衡自行车机器人自适应滑模控制方法。
背景技术
平衡自行车机器人是一种利用传感器感知自身状态，然后通过控制算法控制，从而实现无人的自平衡。近年来，无人驾驶导航系统正在被广泛研究。自行车机器人作为无人系统的一个类别，也被许多学者和工程师研究过。由于其较窄的结构，自行车机器人可以适应四轮车辆无法工作的特殊环境，例如狭窄的通道或管道。自行车实现无人驾驶的第一步是实现自主平衡。
目前有各种类型的平衡自行车机器人，最常研究的是使用前轮转向来保持自行车平衡。这种方法使自行车的结构变化最小化，但前轮驱动很难在低速和静止状态下平衡自行车。其次，还有用陀螺仪来保持平衡的设计，陀螺仪需要高功率电动机来高速旋转大质量物体。这意味着陀螺仪结构需要配备大容量电池以提供足够的功率，因此整个结构比一般设计更重。
对于以上类别的设计，最常用的控制方法为PID控制，通过采集自行车机器人的车身倾斜角度，对这个角度惊喜比例、微分、积分计算出反作用轮所需要输出的力矩。这种方法设计简单，因此被大范围的使用，但1)PID控制算法在受干扰时的鲁棒性不理想，受到扰动时平衡会出现较大震荡，甚至失去平衡，且其对于不确定的系统参数及变化的系统参数适应能力弱，难以适应参数未确定的自行车机器人。作为一种线性控制方法，PID控制没有针对具体系统模型进行控制，因此无法对非线性系统做出兼具鲁棒性和稳定性的控制
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
本发明的目的是一种反作用轮平衡自行车机器人自适应滑模控制方法，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；系统中参数的值更加精确；平衡控制更加稳定；
为了克服现有技术存在的缺陷，本发明的技术方案为：
一种反作用轮平衡自行车机器人自适应滑模控制方法，包括以下步骤：
通过传感器测量模块采集反作用轮平衡自行车机器人运动参数，该运动参数至少包括自行车机器人倾倒的角速度信号和角加速度信号；
根据角速度信号和加速度信号得出自行车倾倒的角度参量
Figure BDA0002030686040000021
和角加速度
Figure BDA0002030686040000022
在主控芯片中设置自适应滑模控制器，所述滑模自适应控制器根据实时输入的角度参量
Figure BDA0002030686040000023
和角加速度
Figure BDA0002030686040000024
控制输出平衡力矩τ从而驱动反作用轮运动，以保持自行车机器人的平衡；
所述滑模自适应控制器的输出方程为：
Figure BDA0002030686040000025
其中，s为滑膜变量，sign为符号函数，
Figure BDA0002030686040000026
是车体转动惯量的上界，k是一个常数参量，
Figure BDA0002030686040000027
为角度误差的绝对值，
Figure BDA0002030686040000028
为车体重量上界，g为重力常数，
Figure BDA0002030686040000029
为模型未定量的上界
Figure BDA00020306860400000210
为滑模自适应项，其定义为
Figure BDA00020306860400000211
优选地，所述的自适应滑模控制方法，所述自行车机器人所用的平衡方法为一个电机驱动的反作用轮。
优选地，所述的自适应滑模控制方法，所述自适应滑模控制器的自适应项
Figure BDA0002030686040000031
可以根据当前滑模变量的大小自适应的调整控制输出。
优选地，所述的自适应滑模控制方法，通过陀螺仪采集角速度信号，所述陀螺仪的型号为MPU6050。
优选地，所述的自适应滑模控制方法，通过加速度计采集加速度信号，所述加速度计的型号为MPU6050。
优选地，所述的自适应滑模控制方法，通过通讯模块实现自平衡机器人与外部设备进行数据通讯。
优选地，所述的自适应滑模控制方法，所述主控芯片采用STM32F103
优选地，所述的自适应滑模控制方法，所述通讯模块为无线蓝牙数据传输模块。
与现有技术相比较，本发明所使用的自适应滑模控制方法对于反作用轮平衡自行车机器人控制性能鲁棒性强，对于外部的干扰适应能力强，受到扰动时震荡小，对于不确定的系统参数及变化的系统参数适应能力强。根据系统模型设计的自适应滑模控制器非线性能力强，控制表现兼具鲁棒性和稳定性。
说明书附图
图1为本发明中反作用轮平衡自行车机器人控制系统结构框图；
图2为本发明中反作用轮平衡自行车机器人模型结构图；
图3为本发明中反作用轮自适应滑模控制方法的流程框图；
图4为本发明中反作用轮平衡自行车机器人模型的俯视图和后视图；
图5为本发明中反作用轮自适应滑模控制方法执行流程图；
图6为本发明中转向舵机控制方法执行流程图；
图7为本发明中前进轮驱动电机控制方法执行流程图；
图8为实验时反作用轮平衡自行车机器人平衡控制效果图；
图9为实验时反作用轮驱动电机平衡控制电压输出图；
具体实施方式
参见图1和2展示了本发明反作用轮平衡自行车机器人的系统结构模型。其中，图1为控制系统结构框图，可以看到反作用轮平衡自行车机器人控制系统主要由主控芯片，通讯子系统，转向子系统，前进子系统以及平衡子系统组成。其中通讯子系统包括用于与电脑通讯的串口模块及与手机APP通讯的蓝牙模块，前进子系统和平衡子系统都包括速度编码器和电机，而平衡子系统还包括姿态检测传感器。图2则展示了反作用轮平衡自行车机器人模型。其组成包括一个钢结构的车身。车身中间安装有用于平衡的反作用轮及其驱动的电机。反作用轮驱动电机上部安装有用于转向的舵机，舵机靠两根连接杆来控制前轮转向。前轮与车身的连接用3D打印的连接臂固定。反作用轮后侧是前进驱动电机，它用链条与后轮连接，电机转动待用车辆前进。后轮上方则是车辆供电的锂电池以及主控电路板。
本发明的控制系统分为三个部分，包括反作用轮的平衡控制，前进的速度控制，以及转向控制。其中对于反作用轮的平衡控制是本发明的核心部分。
参见图3为反作用轮自适应滑模控制方法的流程框图，包括以下步骤：
步骤S1：在反作用轮平衡自行车机器人主控芯片中设置用于控制反作用轮平衡输出的控制器。其中控制器的输出方程为：
Figure BDA0002030686040000041
其中
Figure BDA0002030686040000051
为滑模自适应项，其定义为
Figure BDA0002030686040000052
步骤S2：通过传感器模块采集自行车机器人的状态，主要是陀螺仪采集倾倒的角速度信号和加速度计采集的加速度信号，其型号为集成陀螺仪和加速度计的MPU6050。然后将两个信号进行滤波和融合最终得到控制器的输入角度参数。
步骤S3：自适应滑模控制器获取传入参数后，根据S1中设置的控制方程，计算得到需要的平衡输出力矩，然后通过反作用轮驱动电机转动反作用轮来获得反作用力矩，使自行车保持平衡。这样不断通过反馈角度得到输出，使得自行车机器人可以保持平衡状态。
在步骤1中采用的自适应滑模控制器的设计原理如下：
从飞轮自行车机器人俯视图可以看到，其结构包括自行车前后轮、车身、车把及用于平衡的飞轮结构。其中β表示自行车前轮相对车身方向延长线的偏转角度。传统的自行保持平衡运动是由自行车前进时车把转动提供的反作用力来维持。而在带有飞轮结构的自行车机器人中，自行车机器人的平衡力矩由飞轮转动产生的反作用力提供。因此，自行车机器人的前轮转动对于整体的平衡就不再提供作用，反而将干扰平衡，所以我们将这个力矩看成对平衡系统的干扰项Fc。而Fc的方向又与前轮转向的速度的方向相关。
从飞轮自行车机器人后视图可以看到，自行车机器人运动时受到扰动发生倾斜时的状态。其中
Figure BDA0002030686040000053
表示自行车机器人相对竖直状态所发生倾斜的角度。对参见图4经行受力分析可知，在水平方向上受到一个重力的水平分量。此外，整个车身可以看作一个以于地面接触点为圆心，以质心高度为半径的转动，因此还有一个转动力矩。
根据以上的力学分析可以得到一个自行车平衡力学的表达式：
Figure BDA0002030686040000061
Figure BDA0002030686040000062
Figure BDA0002030686040000063
其中：τ为平衡力矩，Jw为飞轮转动惯量，ω为飞轮转动角速度，Jh为自行车转动惯量，
Figure BDA0002030686040000064
为自行车倾斜角度，M为自行车所受重力，Fc为前轮转动摩擦力，d为未建模的其他力，h为自行车重心高度，β为自行车前轮转角，fc为前轮所受库伦摩擦力大小。
由于在自行车机器人运动过程中，其倾斜角度基本维持在一个较小的范围内，因此上文数学模型中的
Figure BDA0002030686040000065
可以近似为
Figure BDA0002030686040000066
这样就可以将模型写成如下形式：
Figure BDA0002030686040000067
自行车机器人保持稳定状态即
Figure BDA0002030686040000068
保持为0，这样就可以将控制期望定义为：
Figure BDA0002030686040000069
输出控制误差可以定义为：
Figure BDA00020306860400000610
滑模变量可以定义为：
Figure BDA00020306860400000611
根据模型表达式的各项，按滑模设计原则对各项取上界可以得到控制器的表达式
Figure BDA00020306860400000612
其中
Figure BDA00020306860400000613
为滑模自适应项，其定义为
Figure BDA00020306860400000614
这样自适应项就可以根据滑模变量来自适应的调整其大小，达到自适应前轮摩擦力的效果。
为证明所设计控制器的有效性，设计李雅普诺夫方程：
Figure BDA00020306860400000615
对李雅普诺夫方程求导可以得到表达式：
Figure BDA0002030686040000071
将模型与控制器的表达式代入李雅普诺夫方程之中，可以得到
Figure BDA0002030686040000072
即说明了本发明涉及的控制器的有效性。
参见图5，所述为本发明自行车机器人平衡控制的执行流程图。自行车机器人平衡控制分为两个部分，第一部分为反作用轮的速度控制，读取编码器值，用PID速度环让反作用轮保持匀速转动。当反作用轮匀速转动的时候，可以看成系统在稳态，没有反作用力产生。第二部分为用于平衡的反作用力速度输出，即输出平衡控制器中的平衡力矩，作为加速度叠加到速度控制输出上，得到最终的反作用轮输出。
参见图6和7，分别所述为自行车机器人转向控制和前进速度控制的流程图。其中转向控制的执行流程为，初始化系统后，根据输入的转向角度，通过PID算法得到转向舵机的输出，并由转向舵机输出方向。速度控制则是通过采集前进轮编码器值，在输入目标速度，经速度PID控制器的到前进输出的闭环控制。
参见图8和9为实际实验的信号图，展示了实验时平衡控制器输出以及平衡时自行车倾斜角度图。图2.5秒后为外部摩擦力参数变化后系统的状态。可以看到本发明所设计的控制器在实际表现中效果良好，车身来回摇摆幅度小，且对于外部参数的变化有非常高的鲁棒性。
以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本发明中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本发明所示的这些实施例，而是要符合与本发明所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种反作用轮平衡自行车机器人自适应滑模控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过传感器测量模块采集反作用轮平衡自行车机器人运动参数，该运动参数至少包括自行车机器人倾倒的角速度信号和角加速度信号；
根据角速度信号和加速度信号得出自行车倾倒的角度参量
Figure FDA0003269610730000014
和角加速度
Figure FDA00032696107300000112
在主控芯片中设置自适应滑模控制器，所述自适应滑模控制器根据实时输入的角度参量
Figure FDA0003269610730000013
和角加速度
Figure FDA0003269610730000015
控制输出平衡力矩τ从而驱动反作用轮运动，以保持自行车机器人的平衡；
所述自适应滑模控制器的输出方程为：
Figure FDA0003269610730000012
其中，s为滑膜变量，sign为符号函数，
Figure FDA0003269610730000016
是车体转动惯量的上界，k是一个常数参量，
Figure FDA0003269610730000017
为角度误差的绝对值，
Figure FDA0003269610730000011
为车体重量上界，g为重力常数，
Figure FDA0003269610730000018
为模型未定量的上界，
Figure FDA0003269610730000019
为滑模自适应项，其定义为
Figure FDA00032696107300000110
2.根据权利要求1所述的反作用轮平衡自行车机器人自适应滑模控制方法，其特征在于，所述自行车机器人所用的平衡方法为一个电机驱动的反作用轮。
3.根据权利要求1所述的反作用轮平衡自行车机器人自适应滑模控制方法，其特征在于，所述自适应滑模控制器的自适应项
Figure FDA00032696107300000111
可以根据当前滑模变量的大小自适应的调整控制输出。
4.根据权利要求1所述的反作用轮平衡自行车机器人自适应滑模控制方法，其特征在于，通过陀螺仪采集角速度信号，所述陀螺仪的型号为MPU6050。
5.根据权利要求1所述的反作用轮平衡自行车机器人自适应滑模控制方法，其特征在于，通过加速度计采集加速度信号，所述加速度计的型号为MPU6050。
6.根据权利要求1所述的反作用轮平衡自行车机器人自适应滑模控制方法，其特征在于，通过通讯模块实现自平衡机器人与外部设备进行数据通讯。
7.根据权利要求1所述的反作用轮平衡自行车机器人自适应滑模控制方法，其特征在于，所述主控芯片采用STM32F103。
8.根据权利要求6所述的反作用轮平衡自行车机器人自适应滑模控制方法，其特征在于，所述通讯模块为无线蓝牙数据传输模块。
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