！苎丝皇鲨翌塑墅！丝芏！曼墨！竺堕！堂１绪论１１课题背景近年来，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。单轴双轮自平衡机器人概念就是在这样的背景下提出来的，进而增添载人功能就出现了双轮共轴自平衡代步车的概念。１２研究现状近年来．国内外多家科研单位和企业以及自平衡代步车的爱好者都对自平衡理论的发展做出了许多的有益的贡献．太大推进了自平衡技术的发展，同时也出现了一批有代表性的自平衡机器人和载人代步车作品。２００２年，美国ｋｇｏ公司的ＳｔｅｖｅＨａｓｓｅｎｐｌｕｇ砒［＂ｑ＂如图１１所示的两轮自平衡传感式机器人Ｌｃｇｗａｙ。这个设计引入了电机的差动驱动方式，它可以工作在倾斜面甚至不规则表面上，可遥控操作。通过对电动机进行遥控，Ｌｅｇｗａｙ可以在前行，后退和转弯时保持平衡，可以实现零半径转弯和ｕ型回转忆幽１１Ｌｅｇｗａｙ圈１２ＮＸＴｗａｙ２１３０７年，日本早稻田大ｑ啪ＲｙｏＷａｔａｎａｂｅ在Ｌｅｇｗａｙ的启发下设计制作了ＮＸＴｗａｙ，如图１．２所示。２００２年，三洋电机展示了可依靠上体倒立来保持平衡的双轮行走机器人“ＦＬＡＴＨＲＵ”，如图１３所示，大小为６０２ｘ４６３ｘ５６４ｍｍ，重２０ｋｇ。移动速度方面，平地行走时最大３０ｃｍ／Ｓ，可搬运重量最大为１０ｋｇ，运行时间约为１小时。车轮中嵌有一个输出功率为９０ｗ的直流电动机，头部则嵌入了两个相同的电动机。为了检测上体的平衡情况，使用了３个陀螺仪和１个３轴加速度传感器。苎苎墅苎星型型兰墨墅！墅！堑！！￡墅Ｅ型图１３日本三洋电机的双轮行走机器人深圳固高科技有限公司研制的教学用自平衡小车，如图１４所示，大小为２６０ｍｍｘ４５０ｍｍｘ７３０ｍｍ，使用８５Ｗ减速比１０：１的直流伺服电机，最大移动速度１＿６ｍ／ｓ，２４ｖ镍氢电池供电，电源持续工作时长大于１．５小时，最大爬坡角度２０度。◇一汹圈１４深圳固高科技教学用自平衡小车２００２年，美国Ｓｅｇｗａｙ公司开发了世界上第一部能够自平衡的两轮电动车，时速高达２０ｋｍ／ｈ，如图１．５所示。该电动车把人们从传统的“三点平衡”和以低重心、大而稳的底盘设计来避免倾斜的束缚中解脱出来．通过检测车体的角度和角速度，用适当的回复转矩来避免倾斜摔倒。Ｓｅｇｗａｙ使用的是航空级陀螺仪、一组倾斜传感器、一套复杂的“直觉软件”、一个加速度计、十个微处理器、两个镍氢电池组、一台电动机和每秒检测一百多次驾驶者重心的传感器。Ｓｃｇｗａｙ共有五个陀螺仪传感器，其中三个来检测前、后和左右方向的倾斜，另外两个传感器作为冗余，以增加安全性。传感器收集的信息被传送到主控芯片，它由两个电子控制器电路板构成。电路板包括一个微处理器的集群（德州仪器的ＤＳＰ芯片）。这种集群的运算效率是普通ＰＣ的三倍，以保证车身能得到及时而高度精确的微调来防止倾倒。如果一个电路板出了毛病，另一个会立即接管所有的功能，以便让驾驶者能够安全地停下。在最高层次，主控芯片运行“直觉软件”控制Ｓｅｇｗａｙ，软件会实时分析所有信息，调整电动机的速度。单艟＆轮自平艟代毒车的研究ｓ设＃｜ｃｚｈｎｓ２００９玉圈１６麻省理工学院学生的ＤＩＹ鞠Ｓｅｇｗａｙ以上是国内外两轮自平衡机器人和自平衡代步车的研究现状。这些机器人和代步车对本课题的研究提供了很好的指导作用．为下面的研究工作提供了很好的参考。１．３本文的研究内容本文的主要研究内容包括：１）传感器数据融台：采用一种简易互补滤波算法，将加速度计和陀螺仪检测到的车体姿态信息进行数据融合，得到可靠的倾角及变化率信息；２）电机控制算法研究：对ＰＩＤ控制方法进行详细的研究和介绍，把变积分ＰＤ控制方法应用在自平衡车系统中，并检验控制方法的有效性。３）惯性传感器的应用：对系统中用到的惯性元件（陀螺仪和加速度计）及其使用方法进行详细的介绍和研究；单轴双轮自平筏代步车的研究ｓ设计Ｊ．Ｃ，劢ａｎｇ２００９４）电机驱动器和系统控制器设计：设计制作出适合单轴双轮自平衡小车的无刷电机驱动器，设计制作系统控制器用以控制传感器检测车体姿态，通过状态反馈控制，ＰＩＤ控制等算法，驱动无刷电机使代步车实现动态自平衡；５）系统软件设计与实验研究：编制适合自平衡系统的控制软件，通过单轴双轮自平衡代步车样机实际测试，检验相应算法的有效性，不断改进算法。４单轴双轮ａ平衡代步车的研究与设计Ｊ．Ｃ．Ｚｈａｎｇ２００９２传感器数据融合与ＰＩＤ控制技术２．１传感器数据处理方法为进行实时控制，代步车系统控制器必须对工作环境和任务有足够的了解，这样就离不开相应的传感器。机器人姿态检测系统中通常使用的传感器为惯性传感器，代步车系统用到的惯性传感器有加速度计和陀螺仪，另外还要用到直流无刷电机中自带的霍尔元件，他们分别用于检测车身倾斜角、倾斜角速度和车体实时速度。这三种信号主要反应了机器人的位姿和运动状态。本节主要讨论如何对来自惯性传感器的数据进行融合处理，以得到最优的车体姿态信息。２．１．１加速度计数据处理为实现代步车平衡和运动控制，首先必须得到足够精确的机器人车身倾角信息。根据两轮自平衡机器人的应用环境，一般选择加速度计和陀螺仪两种传感器来采集代步车的姿态信息。加速度计可以测量动态和静态的线性加速度，静态加速度的一个典型例子就是重力加速度，用加速度计来直接测量物体静态重力加速度可以确定倾斜角度。当加速度传感器静止时，加速度传感器仅仅输出作用在灵敏轴上的重力加速度值，即重力加速度的分量值。加速度传感器输出值和重力之间的关系如图２．１所示。图２．１双轴加速度计的灵敏轴与重力场加速度计输出与重力的关系可表示为４Ｊｉｍｇ?ｓｉｎ０（２．１）（２?２）４－ｇ‘ｃｏｓ０－ｇ。ｓｉｎ（９０。－ｏ）式中ＡＸ和Ａｙ为加速度计ｘ灵敏轴ＮｙＮ敏轴的输出：ｇ为重力加速度；ｅ为倾斜角度，可见０通过反三角函数很容易求得。式子也可以由正切来表示：０一ｔａｎ。１（４／４）气（２．３）
单轴双轮自平衡代步车的研究与设计 - 图文
