机器人技术基础结课报告--单球自平衡移动机器人的运动控制和稳定平衡控制系统设计.docx

机器人技术基础结课报告机器人技术基础结课报告学院：电气工程与自动化学院 题目：单球自平衡移动机器人的运动控制和稳定平衡控制系统设计班级：自动化132班学号：14学生姓名：蔡一能指导老师：刘飞飞 2016年5月27日摘 要近年来，球形机器人成为机器人领域的研究热点之一。球形机器人的种类较多，形状各异。有的球形机器人是具有球形外壳，所有机械结构、控制器件和能源供给部件均密封在球壳之内。这种球形机器人具有摩擦小、耗能低、结构紧凑、空间利用率高、密封性好、防尘、防震、不易跌倒、可以实现全向滚动等优点。与传统的移动机器人，如轮式、脚式和履带式机器人等相比，具有良好的发展潜力，在军事、交通、监控、搜救、玩具、娱乐等领域具有广泛的应用前景。本项目研究另一种独特的球形机器人，称为单球自平衡移动机器人，又名单球轮移动机器人。单球自平衡移动机器人是一种全新概念的移动机器人，可以在单一的球形驱动轮上达到动态稳定，并且能够通过球形驱动轮灵活、全方位的进行移动，是一种具有动态稳定性的移动机器人。移动机器人按移动机构划分主要有轮式、履带式、腿式、蛇形式、跳跃式和复合式1。不同驱动形式的移动机器人根据各自的特点都有各自相应的应用场合，其中履带式机器人由于接地压力小的特点，在松软的地面附着性能和通过性能好，适用于爬楼梯、越障；腿式机器人可以满足某些特殊的性能，能适应复杂的地形；蛇形式和跳跃式机器人一般在复杂环境、特殊环境和机动性等方面具有其独特的优越性。这些机器人虽然在各自的应用领域都有很大的优势，但是却都有着一个共同的弊端无法进行灵活自由的转向和全方位的移动，在与人协作时，不能快速的跟随人的动作对运行方向做出改变，从而限制了人机协作的应用场合。倒立摆的控制问题就是使摆杆尽快地达到一个平衡位置，并且使之没有大的振荡和过大的角度和速度。当摆杆到达期望的位置后，系统能克服随机扰动而保持稳定的位置。关键字：球形机器人，稳定性，倒立摆目录第一章 绪论11.1课题研究背景及意义11.1.1课题背景11.1.2课题研究意义11.1.3单球自平衡移动机器人的国内外发展2第二章 倒立摆系统建模与控制方法32.1 倒立摆发展历史与现状32.2 倒立摆的控制原理32.3倒立摆系统数学建模42.3.1 一级倒立摆数学建模42.3.2 单球自平衡模型分析6第三章 硬件设计113.1硬件总体设计113.2硬件选择123.2.1 处理器选择123.2.2 姿态传感器选择123.3 主要硬件电路设计123.3.1 电源电路133.3.2 主芯片电路133.3.3 姿态检测电路133.3.4 电机驱动电路14第四章 传感器与控制系统检测154.1系统总体结构154.2传感器164.2.1位姿传感器164.2.2视觉传感器164.2.3听觉传感器174.2.4声纳传感器174.3 控制系统184.3.1 组织级194.3.2协调级194.4电源系统20第五章 软件设计225.1 软件总体设计225.1.1 epc中的监控软件235.1.2 dsp中的控制软件245.1.3 mcu中的控制软件255.2 软件详细设计265.2.1 系统初始化265.2.2接口通讯275.2.3姿态数据采集285.3小结29第六章 单球轮模糊控制及仿真326.1控制目标326.2模糊控制器的结构设计326.3基于融合函数的模糊控制器设计336.3仿真实验356.4实验分析376.5小结38结论39参考文献40致 谢41第一章 绪论1.1课题研究背景及意义1.1.1课题背景由于单球自平衡移动机器人的动力学特性是一种复杂的、非线性系统，建立力学模型的传统方法难以适用；单球自平衡移动机器人的高耦合、复杂的非线性特性，也使得单球自平衡移动机器人的控制成为富有挑战性的研究课题，因此，单球自平衡移动机器人的驱动和控制是当前研究的热点。移动机器人按照静态平衡性可分为两种类型：静力学上的稳定平衡型和不稳定平衡型。前者往往是指具备三个（或三个以上）轮子的机器人，后者多为只有两个或一个轮子的机器人。对于只有一个（或两个） 轮子的机器人，在静止状态下不能稳定平衡，若要其稳定移动必须采用动态平衡技术， 称之为动态平衡移动机器人或自平衡机器人。自平衡机器人，最显著的一般特征为质心高于支点，在重力作用下机身姿态本身不稳定，在运动中需要自身控制姿态维持平衡。典型的自平衡机器人有：人型机器人、独腿机器人、两轮自平衡机器人、独轮自平衡机器人等。1.1.2课题研究意义本项目的研究对象是单球自平衡移动机器人，该机器人是一种依靠圆球体进行移动的机器人，通过圆球体的滚动来实现全方位的移动，可以在狭窄区域中进行灵活的工作。实用性上，该种机器人具有以下几个优点：1）以圆球体为支撑，不需要改变方向便可以灵活的向各方向移动；2）运动轨迹灵活，可以任意半径改变自己的运动方向，能很好的弥补传统多轮布局的缺点；3）所需要的驱动功率较小，供电电池可以长时间供电。结构上，由于单球自平衡移动机器人与地面的只有一个接触点，所以不能保持静态稳定，只能处于动态的平衡当中，是一种典型的自平衡机器人，其动力学方程是一个多变量、强耦合、时变的非线性高阶微分方程组，特性复杂。同时，这种机器人系统还具有多自由度、多驱动器、多传感器的特点，是一个极为复杂的多输入多输出非线性系统，再加上其欠驱动的系统特性，可以为各种控制理论的应用和优化提供理想的研究平台。对单球自平衡移动机器人进行研究，不仅对于实现机器人与人之间灵活的人机交互有很大的现实意义，也对先进控制理论的研究具有重大的促进作用。1.1.3单球自平衡移动机器人的国内外发展移动机器人按照静态平衡性可分为两种类型：静力学上的稳定平衡型和不稳定平衡型。前者往往是指具备三个（或三个以上）轮子的机器人，后者多为只有两个或一个轮子的机器人。对于只有一个（或两个）轮子的机器人，在静止状态下不能稳定平衡，若要其稳定移动必须采用动态平衡技术（Dynamic Balance），称之为动态平衡移动机器人或自平衡机器人（Self-Balancing Robot）。自平衡机器人，最显著的一般特征为质心高于支点，在重力作用下机身姿态本身不稳定，在运动中需要自身控制姿态维持平衡。典型的自平衡机器人有：人型机器人（Humanoid Robot）、独腿机器人（Single-Leg Robot）、两轮自平衡机器人（Two-Wheeled Self-Balancing Robot）、独轮自平衡机器人（Single-Wheeled Self-Balancing Robot，SWSBR，SWR）等。单球自平衡移动机器人属于独轮自平衡机器人的一种，独轮自平衡机器人的发展为单球自平衡移动机器人的产生奠定了基础。独轮机器人的研究可以追溯到20世纪七八十年代。现在有文献记载的第一个独轮机器人是1980年日本的Ozaka等人发明的一个独轮机器人系统，机器人有一个长机械臂左右伸展，依靠沿机器人臂左右移动的质量块来维持左右平衡，前后平衡依靠机器人轮子的转动来维持，虽然没有取得良好的实验效果，但可以说开创了研究独轮机器人的先河4。斯坦福大学的Schoolwinkel等人于1986年模仿人骑独轮车研制出了第一个独轮机器人其由车轮、车架和水平转子三部分构成，其中车架用来模拟独轮车的车体和人的下半身，水平转子用来模拟人的腰部躯干和手臂。他们的研究主要集中于机器人的机械结构，平衡传感器的评价等，只实现了机器人的前后稳定控制，并没有实现机器人的左右平衡控制。但通过他们的研究可以得出一个结论：如果车轮速度为零，独轮机器人系统是无法控制的。第二章 倒立摆系统建模与控制方法2.1 倒立摆发展历史与现状倒立摆系统最初研究开始于二十世纪50年代，麻省理工学院（MIT）的控制论专家们根据火箭发射的原理设计出了一级倒立摆实验装置；20世纪60年代，人们逐渐开展对倒立摆系统的研究；1966年，Schacfer和Cannon应用Bang-Bang控制理论，将一个曲轴稳定在一个倒致位置；20世纪60年代后期，倒立摆作为一个典型不稳定、非线性的例证被提出，但当时主要集中在直线倒立摆系统的线性控制上面。 我国在倒立摆控制的研究方面也取得了一定的成果：1994年，北京航空航天大学张明廉教授提出了“拟人智能控制理论”，并成功的应用于用单电机对三级倒立摆的控制；2010年6 月18日，大连理工大学电子信息与电气工程学部控制科学与工程学院李洪兴教授领导的科研团队在世界上首次实现空间四级倒立摆实物系统控制，这是一项原创性的具有世界领先水平的标志性科研成果。2.2 倒立摆的控制原理以一级直线倒立摆控制系统为例，其硬件部分包括计算机、运动控制卡、电控箱、伺服系统、倒立摆本体和旋转光电编码器、位移传感器等几大部分，它们构成一个闭环系统。伺服电机通过同步皮带与小车相连接，并带动小车同步运动，以此来控制小车在水平轨道上做直线运动。匀质刚体摆杆与小车相连，由小车的水平移动来控制摆杆的稳定竖直倒立。旋转光电编码器是一种角位移传感器，其输出的检测信号是数字信号，因此可以直接进入计算机进行处理，而不需放大和转换等过程，使用非常方便。可以用它准确的测出倒立摆摆杆的偏转角度。将旋转光电编码器、位移传感器、以及状态反馈信息输入运动控制器，而运动控制卡中采集的这些信息经一定的控制算法会得出控制信息并将被输入伺服电机。通过这样一个闭环系统就能达到倒立摆的稳定控制。其中计算机从运动控制卡实时读取数据，计算并确定控制决策，即根据倒立摆的实时状态不断地调用相应的函数程序如速度、加速度等，经过电控箱内的转换电路产生相应的控制量，由此驱动伺服电机转动的。其原理图如下：图 2.1 直线一级倒立摆系统工作原理图其他种类的倒立摆系统大多都是基于此工作原理的。不同之处如：平面倒立摆系统的匀质摆杆运动轨迹不是一条直线，而是在二维平面内作自由运动，摆杆可沿垂直平面内的任一轴转动，其底部在二维平面内的运动轨迹不固定；旋转倒立摆的摆杆底部的运动轨迹在一个固定的圆周上；柔性倒立摆是在小车上加了一个弹性阻尼装置，这也也增大了控制难度。 2.3倒立摆系统数学建模倒立摆系统的数学建模一般有牛顿欧拉法和拉格朗日法两种。对于结构相对简单的一级直线倒立摆可以使用牛顿欧拉法，先对小车和摆杆进行受力分析，并分别求出他们的运动方程。将线性化后的两个运动方程进行拉普拉斯变换。最后整理后可以得到系统的状态空间方程。但在对二级、三级以上的倒立摆进行数学建模时，这种方法就显得有些复杂。牛顿运动定律来求解质点组的运动问题时，计算量会比较大。在许多实际的运算中，求解微分方程组会遇到较大的困难。有时，还需要确定各质点间的位移、相互作用力、速度、加速度等关系来解决质点组中存在约束情况，联立求解这些方程组就更为困难。为了简化倒立摆系统的数学建模过程，本章采用了分析力学中的拉格朗日方程推导直线倒立摆的数学模型，并对该系统的可控性进行了分析。 2.3.1 一级倒立摆数学建模 在各种摩擦和空气阻力等一些次要的因素忽略不计的条件下，直线一级倒立摆系统可简化为如图 2.2：图 2.2 倒立摆系统模型 其参数意义如表 2-1 所示。其矢量方向定义如图 2.3所示:图 2.3小车及摆杆受力分析2.3.2 单球自平衡模型分析模型如图所示：图2.4 简化的BallBot二维模型“BallBot”机器人采用的是拉格朗日方程法进行建模。拉格朗日方程法是分析动力学的一种重要方法，相比于使用矢量动力学进行建模，拉格朗日方程法建模只需要分析出系统的动能、势能和广义力，不需要进行复杂的受力分析，在系统自由度较少时可以明显的简化建模过程。拉格朗日方程的基本形式为：，j=1，N （2.1）其中T为质点系动能， 为广义主动力，为广义坐标。主动力有势的拉格朗日方程为： （2.2） 其中，即质点系动能与势能之差，称为动势，也叫拉格朗日函数。“BallBot”机器人使用拉格朗日方程建模时，简化了机器人模型，如图2-8所示。先分别计算了机器人球体的动能、主体的动能与势能，分别如式（2.3）、（2.4）、（2.5）所示。 （2.3） （2.4） （2.5）其中参数的含义如下：球体转动惯量球体质量球体直径主体相对球心的转动惯量主体质心到球心的距离主体质量重力加速度故得机器人的总动能和总势能分别是：，。设系统的广义坐标为，定义系统的拉格朗日函数。另外，设为球体和主体在相对平面的正常方向上的部分转矩，为描述粘滞摩擦力的矢量，其中和分别是球与地面之间、球与主体之间的粘性阻尼系数。由以上的公式可得“Ballbot”的拉格朗日方程为： （2.6）根据式（2.3）到（2.6）即可建立“BallBot”的动力学模型。图2.5 机器人倒立摆模型机械结构上，将机器人等效为前后、左右两个方向的倒立摆和一个全方向的球驱动装置，控制上，两个方向的独立控制方程可以看作两个一维倒立摆，倒立摆模型如图2-12所示，而输出即球体运动的加减速命令可以转化为对三个全向轮的转速命令。 “BallIP”机器人采用动力学分析建模，最终经过线性化和拉普拉斯变换后的两个传递函数分别如式（2.13）、（2.14）所示24。 （2.13） （2.14） 式中：、惯性力矩机器人主体质量球体质量球体直径摆杆质心到球心的长度摆杆倾角摆杆与球的相对角度作用在球上的力矩重力加速度“BallIP”机器人的控制问题本质上是对三个全向轮的控制问题，设计者将机器人模型分为三个坐标系x、y、z，如图2.6所示。图 2.6 坐标定义通过在x轴、y轴上安装的加速度计和陀螺仪来检测两个轴上的角度和加速度变化，进而计算出等效的两个虚拟轮上的速度、，、由相应的加速度、积分求得，、分别如式（2.15）、（2.16）所示。 （2.15） （2.16）由虚拟轮的速度、最终推导出三个全向轮的转速、分别如式（2.17）、（2.18）、（2.19）所示。 （2.17） （2.18） （2.19）其中，是绕垂直轴旋转运动的系数。由此实现对三个全向轮的转速控制。第三章 硬件设计3.1硬件总体设计机器人控制器是整个机器人的控制核心，负责机器人的供电、姿态信息的采集与滤波、步进电机控制、数据存储、通讯等功能，其硬件结构如图3-1所示。 图3-1 硬件结构图MCU是整个控制板的核心，主要功能有：接收和处理各个模块的数据、对各个模块进行管理和调用、协调各个模块之间的通讯、对系统的运动进行控制等。（1）六轴姿态传感器实时的采集机器人主体的X、Y、Z三个轴的加速度和角速度数据，然后通过I2C接口上传给MCU；（2）MCU接收姿态传感器上传的数据，对数据进行分析、处理和滤波，获得本时刻机器人本体的空间倾角和角速度，然后针对此时的倾角和角速度，计算出三个步进电机需要产生的转速和转向，生成相应的转速PWM脉冲和转向PWM脉冲，分别发送给三个步进电机驱动器；（3）步进电机驱动器接收到MCU下发的PWM脉冲以后，将PWM脉冲解析为步进电机A+、A-、B+、B-四相的激磁电流脉冲，控制步进电机转动，步进电机带动连接的全向轮，驱动下方的篮球移动。3.2硬件选择3.2.1 处理器选择MS320系列大容量芯片MS320F103ZET6的硬件资源如表3-2所示。从表中可以看出，MS320最大支持72MHz的工作频率，具有足以满足机器人工作需求的丰富的硬件接口，并采用KeiluVision作为开发工具，在硬件资源和开发的简易程度上都能够满足要求，所以选定MS320F103ZET6作为机器人的控制核心。3.2.2 姿态传感器选择姿态传感器作为机器人运动姿态检测的工具，对于机器人是否能够达到平衡起着至关重要的作用。本课题中选择InvenSense公司的融合了三轴加速度传感器和三轴陀螺仪传感器的六轴姿态传感器MPU6050作为检测装置。3.3 主要硬件电路设计根据硬件总体设计结构图，机器人控制器的硬件电路分为：电源电路、主芯片及其外围电路、姿态检测电路、电机驱动电路。 3.3.1 电源电路电源电路负责给整个机器人系统供电。经过筛选，选择LM2678S-5作为主电源芯片，AMS1117-3.3作为辅助电源芯片。3.3.2 主芯片电路控制器主芯片采用的是MS320F103ZET6，其主要硬件资源如表3-2所示。主芯片电路实际上就是MS320处理器的最小系统电路，其硬件结构如图3-8所示。复位电路用于复位系统，其原理图如图下所示。复位电路采用了芯片MAX811来产生低电平复位信号，MAX811具有消除按键抖动的功能，可以有效的从硬件层面消除复位按键受到干扰时对系统的影响。3.3.3 姿态检测电路姿态检测电路是姿态传感器与MS320通讯的通道。控制器采用的是集成好的MPU6050模块。3.3.4 电机驱动电路电机驱动电路主要用于连接步进电机驱动器，通过步进电机驱动器来控制步进电机的转速、转向和停止。第4章 传感器与控制系统检测4.1系统总体结构本文的独轮自平衡机器人被定义为一种智能机器人,智能机器人的基本特征是能够感知环境的变化并做出相应动作。因而实现这一特征所需的电气系统系统分为感觉系统,控制系统,电源三个系统。感觉系统是机器人的“眼睛”,“耳朵”等获取外界信息的组件,根据机器人的功能设定,主要包括：位姿传感器倾角传感器、陀螺仪与数字编码器组合,其中,倾角传感器用于检测机器人相对于竖直位置的机身俯仰倾斜角度,陀螺仪用于检测系统的倾斜角度的变化速度,二者为机器人提供了重要的平衡姿态信息,是实现运动平衡控制的基础数字编码器能够检测轮子转动的角度,通过转换能够获得机器人的直线位移、航向角度的位置信息,是实现机器人运动控制的基础。视觉传感器：用于检测前方的视觉图像。声音传感器：用于捕获声音。声纳传感器：用于检测前方的障碍物,实现避障功能。控制系统是机器人的“神经中枢”,它利用感觉系统提供的信号进行各种处理和映射,最终得到各种实时动作指令。控制系统按照实现功能的层次可分为三级,分别为机器人的大脑神经中枢系统组织级,小脑控制中枢神经系统协调级和肌肉驱动级。其中,嵌入式机宏观规划和管理中枢,相当于机器人系统的大脑神经中枢,是最高级别的控制系统数字信号处理器平衡和动作控制中枢相当于机器人系统的小脑控制中枢神经系统,是协同大脑工作的次级控制系统左右轮控制电机及其伺服驱动相当于机器人的肌肉,是机器人执行动作指令的底层控制系统。电源系统相当于机器人的“消化系统”,它为机器人提供感知、思考和动作的所有能源。电源系统主要包括电池,电源监控模块,电源分配模块以及各级开关等。4.2传感器4.2.1位姿传感器倾角计测量与重力方向相关的姿态角,输出频率低,实时性较差,而且输出信号易受噪声污染。通过对其相频特性进行分析发现倾角计相位有滞后,经系统辨识倾角计性能类似一个一阶低通滤波器。加速度计测量与惯性框架有关的加速度,包括旋转、重力和线性加速度。对测量数据积分可以得到线性速度,二次积分可以得到线位移,但积分产生的漂移误差将随时间累积而无限制的增长导致积分后得到的数据不准确。如果短期使用加速度计的积分数据准确度与精度能够保证,但长期使用无法保证准确性。加速度计通过三角函数运算能到倾斜角度,但是输出信号易受噪声污染。当加速度计垂直于俯仰轴安装时,通过反正切函数运算可以作为倾角计使用进行度的全方位测量,并且不会产生线性化误差。当机器人处于静态或者低速运动时可以用加速度计测量机器人的姿态除航向轴之外,此时能够提供准确的倾角信息,数据准确,角度估计误差很小,但机器人加速或者高速运动时误差很大。陀螺仪测量瞬时旋转角速度,由于温度变化、摩擦力和不稳定力矩等因素,会产生漂移误差。对陀螺仪测量数据进行积分可以得到与垂直方向相关的倾角信息,动态响应快,但漂移误差将随着时间累计而无限增长,因此姿态角短时间内准确精度高。陀螺仪具有足够的带宽,动态性能好,静态输出受漂移误差影响较大。罗盘通过测量相对于地磁场的方向,提供绝对姿态角信息,以阻止角度估计的长期漂移由于室内存在电源线和钢结构导致地磁场会产生畸变,因此不适于室内导航。4.2.2视觉传感器视觉系统是独轮自平衡机器人的“眼睛”。它接收视觉信号,使独轮自平衡机器人能够看到周围的世界。负责接收、处理视觉信号的组织级系统有USB接口,所以选择通用的网络摄像头作为机器人视觉传感器。参数如图4.1所示：图4.1 摄像头参数4.2.3听觉传感器听觉系统是独轮自平衡机器人的耳朵。它使独轮自平衡机器人能够听到声音,并且响应特定的声音指令。独轮自平衡机器人采用集成于摄像头上的mic作为机器人的耳朵。4.2.4声纳传感器智能移动机器人在市内等环境较为复杂的场所内运动时,需要能够感知空间的结构信息,从而做出合理的运动规划。其中,最简单的任务就是机器人运动中的自主避障行为,即机器人识别其行进路线上的障碍物,判断自身与障碍物之间的空间距离,然后选择规避的时机和路线。人类通过双目立体视觉和触觉的反馈信息实现这一目标,而蝙蝠、海豚等动物是利用识别声波的反射的声纳方式来感知障碍物。超声波传感器就是仿照生物声纳器官原理的定位、测距传感器,是机器人系统常用来实现自主避障功能的声纳传感器。前文曾提到,目前超声波传感器的优点是测量速度快,但缺点是一般测距范围较小,另外,声波反射面的结构对测距的线性度影响很大。所以,一般检测面积较大的智能机器人均采用超声波传感器阵列作为避障传感器。本文的独轮自平衡机器人,选用5个超声波传感器组成的阵列作为避障传感器。超声波传感器选用parallax公司的ping),如图4.2所示。采用5v直流供电,具有一个超声波发射模块和一个接受模块,通过测量超声波脉冲遇到物体反射后的回波传播时间来测量距离,即利用公式:Ping)在复用i/o引脚接收到触发脉冲后,经保持750us时间,超声波脉冲发生器生器产生40khz的超声波并经发射模块发射,i/o脚跳变输出高电平,当接收模块收到回波后,输出电平跳变为低电平,输出电平宽度就对应于目标的距离。Ping)的测量范围一,分辨率1cm。图 4.2 超声波传感器ping)4.3 控制系统独轮自平衡机器人的控制系统采用分层递阶结构,这是一种典型的智能控制系统结构。优点是整个系统并行有序工作,高层级处理器调度底层级处理器司职任务体系中的一部分,这与人类的感觉运动系统的结构相似。在人类的感觉运动系统中,最高的组织级为大脑皮层,中间的协调级（控制级）包括小脑、脑干等组织,最低的执行级（驱动级）为脊髓、运神经元控制的肌肉一骨骼。独轮自平衡机器人的控制系统是机器人的整个神经中枢系统,它利用感觉系统提供的信号进行各种处理和映射,最终得到机器人的各种实时动作指令。它主要包括机器人的驱动级的肌肉伺服驱动控制器及电机,控制级的小脑控制中枢神经系统运动控制器和组织级的大脑神经中枢系统主控制器。其中,飞轮、独轮电机及其伺服驱动控制器相当于系统的肌肉数字信号处理器平衡和动作控制中枢和辅助管理系统相当于系统的小脑控制中枢神经系统,即运动控制器和辅助控制器工业控制计算机一作为宏观规划和管理中枢相当于机器人的大脑神经中枢,即主控制器。控制系统的工作过程为主控制器接收来自输入设备遥控接收器的用户操作指令监测各传感器反馈信息定时参照用户操作指令和传感器反馈信息,通过运动行为决策算法计算机器人的直行和偏航速度控制命令,下达给运动控制器执行在一个运动控制周期内,运动控制器读取机器人底座上的惯导系统的反馈信号,与零位值比较得出倾角和倾角速度的误差信号运动控制器读取电机上编码器的反馈信号,计算机器人直行和偏航速度,与主控制器给定的控制命令对比得出误差信号根据误差信号,运动控制器按预定的运动平衡控制算法计算电机的控制量,发送给伺服驱动控制器执行伺服驱动控制器控制飞轮、独轮电机运动,电机带动惯性飞轮、行走轮运动,使机器人维持机身平衡以及按指定方式运动,其中：组织级主控制器接收的用户指令,既可以是即时指令,如遥控器键入等,也可以是预存的指令,如程序存储的动作顺序表等既可以是动作指令,如前进、转弯等,也可以是任务式指令,如自主避障运行等组织级主控制器通过与运动控制器通信间接获取倾角、倾角速度和编码器的反馈信息,通过与辅助控制器通信间接获取超声波传感器反馈信息和遥控输入的指令。控制级运动控制器通过端口多次采集倾角、倾角速度信号,并经过滤波等信号处理算法形成一个控制周期计算所用的反馈信号。驱动级伺服驱动控制器通过电机电枢电流反馈闭环,实现电机的转矩控制,伺服控制周期远小于机器人运动控制周期。4.3.1 组织级组织级是独轮自平衡机器人的大脑神经中枢系统,主要由高性能嵌入式计算机,（epc）构成。组织级经协调级接收并处理来自各感觉系统的检测信号,包括:1、ahrs惯导系统(通过dsp)、超声波传感器(通过mcu)、遥控信号(通过mcu)、语音控制信号(通过mic)、视觉信号(通过视觉传感器)等。组织级对这些信号进行处理,完成管理和规划,向各执行机构协调级发出控制命令,例如协调级dsp、mcu等。组织级主控制器接收的用户指令,既可以是即时指令,如遥控器键入等,也可以是预存的指令,如程序存储的动作顺序表等既可以是动作指令,如前进、转弯等,也可以是任务式指令,如自主避障运行等。4.3.2协调级协调级也可以称为小脑控制中枢神经系统,它主要由dsp控制器,单片机(mcu)辅助控制单元等组成,其中dsp完成:1、自主进行控制平衡;2、执行组织级的各种命令。mcu完成:1、遥控指令接收与管理;2、声纳信号接收与管理、语音控制、简单语音输出等。协调级的dsp选用tms320c2000的处理器作为控制器正是基于其高速的运算速度,丰富的片上资源以及优异的电机控制功能考虑的。该处理器外设具有的事件管理器模块、模数转换模块和串行通讯模块为独轮自平衡机器人的设计提供了很多方便。事件管理器模块可以产生信号用来高效节能地控制电机,事件管理器模块中的正交编码脉冲电路能够接收编码器的正交脉冲电信号,因此可以计算电机的转速和转向,从而达到计算机器人速度和位移的目的。位模数转换模块能以较高的精度转换模拟量为数字量,从而为独轮自平衡机器人姿态传感器信号的处理提供方便,节省了繁琐的模数转换电路设计与成本。串口通信模块能及时向上位机传输数据,设计相应的通讯软件,便可以实时地观测到独轮自平衡机器人运行时所希望了解的状态量变化。4.4电源系统电源系统是独轮自平衡机器人的能量源。主要由小型便携式外挂埋离子直流电池、电源转接板、电压检测模块和各级开关组成。埋电池采用快速卡接方式设计,方便更换电池。如图4.3所示。在电池供电模式下,埋离子电池组输出直流电,一部分为电机供电,另一部分经过电源转接板变换为和直流输出以及电源输出,分别为系统中相应电子设备供电。电源检测系统实时监测电池输出电压,并通过指示灯显示当前电量。电池电量不足时,连接交流充电器充电,同时,充电器可为系统继续供电。电源系统示意图如图4.4所示。图 4.3 外挂电源图 独轮自平衡机器人电源系统示意图第五章 软件设计5.1 软件总体设计本文设计了机器人自主避障和遥控操作两种运动控制模式的软件。其中,运行模式通过遥控器按键选择,机器人运动指令以机器人动作集合描述,包含前进、后退、左转弯、右转弯、直立静止和左、右原地旋转。软件的结构和主要模块如图5.1所示。软件与机器人的控制系统硬件相对应,同样可以分为组织级、协调级和控制级三个层次。其中,比较重要的软件模块包括组织级与协调级间的串口通信、epc中的行为决策算法、dsp中的位姿检测和运动平衡控制算法、mcu中的遥控指令接收和超声波传感器检测、以及ajc55中的伺服控制算法。下面按照软件的层次从高到低来介绍相关模块。图5.1 独轮自平衡机器人的软件结构示意图根据功能需求，本课题中的程序可分为接口通讯程序、姿态检测及滤波程序、运动控制程序、数据存储程序几大部分。接口通讯程序主要包括串口通讯程序和I2C通讯程序。串口通讯程序主要功能有：（1）连接串口调试助手，调试系统参数；（2）连接姿态显示上位机，上传姿态数据；（3）连接WIFI模块，与控制上位机通讯。I2C通讯程序的主要功能是与MPU6050的I2C接口通讯，读取姿态传感器采集的原始数据。 姿态检测及滤波程序的主要功能有两个方面：姿态数据的采集；姿态数据滤波与姿态融合。姿态检测程序通过读写MPU6050内部的寄存器来实现对传感器的配置及数据的读取。滤波部分程序通过低通及均值滤波分别实现对加速度计和陀螺仪原始数据的处理，再通过互补滤波实现二者数据的融合，从而获得俯仰角和横滾角数据。 运动控制程序根据俯仰角和横滾角的大小，计算出主体相应的速度，并按照几何分析将主体速度等效为三个电机的转速和转向，发送相应的PWM脉冲控制三个步进电机的旋转。 5.1.1 epc中的监控软件组织级epc中监控软件为windows操作系统的应用程序。该程序可监测遥控命令遥控输入键值与机器人运行状态基座和躯干的姿态角和姿态角速度、直线速度、旋转角速度、超声波传感器测距信息,并实现机器人动作决策。程序的核心部分为epc与dsp、mcu的串口通信以及机器人动作的决策算法。5.1.2 dsp中的控制软件控制级dsp系统的程序采用TI公司的ccs软件开发,并固化在存储单元中。程序以sci接收中断的方式接收姿态信息。由于ahrs惯导系统以固定的频率发送姿态信息,因此以此中断实现机器人姿态平衡和行进的实时控制,并在每次定时中断后向发送状态数据。主程序流程如图5.2所示:首先进行必要的初始化,完成程序使用的变量的初始化和配置dsp各寄存器状态,主要配置控制中所需的io端口和a/d通道、通用定时器T1一T4(设置为中断周期计时器,设置、为编码器的计数器,设置为信号输出的比较计时器)、sci(设定波特率、位数据位、无奇偶校验、位停止位、使能收发仆缓冲等)。随后,初始化各变量,向伺服驱动器发送使能信号,使能sci接收端口,使能定时中断、接收中断。最后,进行无限循环等待中断到来。在每次循环中,判断定时中断程序运行标志变量是否为,若否则无操作,若是则将。等的数值按照串口通信协议经串口发送至。图5.2 主程序流程图当sci的接收FIFO缓存收到一个字节时产生中断,cpu响应该中断后,保存当前程序现场,转入sci接收中断程序。sci接收中断程序的流程为:Step1:关闭接收中断。Step2:从接收FIFO缓存中读取一个字节。Step3:判断该字节是否为数据包末尾。若否,存储该字节,返回step2读取下一个字节;若是,则判断该数据包长度是否为16字节,若否,则放弃该数据包,执行step4,若是,则解析该数据包数据,取出姿态信息并存储。Step4:获取编码器信息。每个编码器输出信号为两组正交编码序列,中的正交编码脉冲电路对这两组信号的上升沿和下降沿均进行计数,因此产生的时钟频率是每组输入序列的四倍,所以读取通用定时器、的计数器数值后,需要除以四,才能得到一个周期内编码器输出的脉冲数。Step5:计算机器人的累积直线位移、直线速度。由编码器信息可知一周期内每个轮子转过的角度,由于控制周期T了很短(10ms),可近似计算轮子转速。其直线速度。其中为R轮子半径。由于控制周期了很短,因此将代与了相乘累加到上个控制周期的累积直线位移得到当前累积直线位移,即。Step6:通过sci端口直接获得姿态倾角和倾角速度信号。Step7:以控制命令为参考输入,以检测到为反馈量,通过运动平衡控制算法计算出两个电机控制转矩对应PWM的占空比。其中,转矩绝对值范围0,6(Nm),对应占空比为0100%。一,大于等于零时为正转,小于零时为反转。Step8:刷新输出至伺服驱动器的PWM占空比和电机转动方向。Step9:清空接收FIFO缓存。Step10:打开sci中断,退出中断程序。dsp中的运动平衡控制程序与epc中的行为决策控制程序组成了如图5.3中所示的独轮自平衡机器人的完整运动控制体系。需要指出的是,dsp中断程序中的运动平衡控制算法是本文后续章节的重点研究内容,将在后文详细论述。图 5.3 dsp中断处理程序流程图5.1.3 mcu中的控制软件辅助控制器mcu的软件在凌阳公司的集成开发环境中编写,通过串口下载并固化到它的存储器中。软件的功能是控制超声波传感器测距,检测遥控输入指令,并将结果发送给epc,其工作流程如图5.4图：所示程序开始时先进行必要的初始化,如完成程序中各个变量的初始化,设置串口、iO端口和定时器参数等然后开始无限循环,每次循环中按照超声波传感器的编号顺序,循环调用GetRemoteKey函数,控制超声波传感器测量与前方障碍物的距离并存储,待个传感器均测量完毕,将所有测量结果按照通信协议通过串口发送给组织级epc。在两个超声波传感器工作的间歇,调用GetRemoteKey函数读取遥控接收器的信息,根据返回结果更新遥控器指令代码,并按照通信协议经串口发至组织级epc。图 5.4 mcu主程序流程图5.2 软件详细设计5.2.1 系统初始化系统上电后，需要对处理器时钟、管脚分配、系统参数等进行初始化设置，以便程序运行时可以正常调用系统资源。5.2.2接口通讯本系统中的接口主要就是串口和I2C这两种，其中串口用于与上位机通讯及调试，I2C接口用于与MPU6050通讯、采集姿态数据。 MS320的串口数据发送程序比较简单，只需要将需要发送的数据存储到MS320的串口数据寄存器USART_DR中即可。USART_DR为32位寄存器，低8位为数据值存储器，可用于发送或接收数据，由两个寄存器组成，一个用于发送（TDR）一个用于接收（RDR），兼具读和写的功能。串口数据接收程序用于接收对端发送过来的数据。由于串口接收的数据都存储在串口数据接收缓冲区中，所以接收程序开始后先判断数据是否接收完成，数据接收完成后获取数据长度并将接收的数据再次输出，用于验证接收的数据是否正确，之后判断如果数据长度不为0，则调用数值处理函数对接收的数据进行处理，同时清除接收状态标志以便下次接收数据。串口数据接收程序流程图5.2.3姿态数据采集姿态数据采集程序主要功能是通过I2C总线从MPU6050传感器中读取原始的姿态数据。加速度计X轴高8位数据寄存器为ACCEL_XOUT_H，低8位数据寄存器为ACCEL_XOUT_L；陀螺仪X轴高8位数据寄存器为GYRO_XOUT_H，低8位数据寄存器为GYRO_XOUT_L。5.3小结本章设计了一种独轮自平衡机器人系统,目的在于以独轮自平衡机器人原型为基础,设计并实现具有竖直飞轮的机身结构,扩展机器人的环境感知能力和人机交互能力,构建一种的智能独轮自平衡机器人系统。其最重要的结构特征是单一行走轮平衡机构利用直流伺服电机控制机器人所骑行的充气轮,利用其前后的运动调节,实现机器人在前后方向的平衡以及完成前后方向的运动具有竖直飞轮横滚自由度调节机构利用上平衡组件中的直流伺服电机控制平衡飞轮沿着竖直方向旋转调节,实现横滚方向的平衡。并且机器人内部设计了模拟人类感觉运动系统架构的三层递阶式控制结构驱动级、控制级、组织级,使机器人拥有了相对强大的信息处理能力,能够在机器人内部对各种复杂信号,例如视觉信号、语音信号等,进行直接处理,并且可以在机器人内部完成任务的实时规划。所设计的独轮自平衡机器人是一种较为典型的自平衡机器人,功能较为丰富,注重机器人的实用性、扩展性和模块化,此机器人作为开放式智能机器人研究开发平台,可用于控制理论、机器人技术等领域的研究、教学。本文的设计具有以下特点第一,本文所设计的独轮自平衡机器人作为一种智能机器人,兼有移动式机器人的离散时间动作决策问题和较为复杂的连续时间姿态控制问题,因此可作为机器人学、控制科学和智能控制领域交叉的综合研究对象,满足多学科科研教学的需要。第二,本文所设计的机器人,因其具有独特的形态、结构和控制方法,具有新的应用价值,是一种与工程实际问题联系紧密,实用价值较高的研究、示教、展示、娱乐设备。并且,在一些实际应用中,如火箭发射,存在重心在支点之上的控制问题,本机器人很好的模拟了这类问题,可作为研究这类特定系统控制问题的理想对象。第三,本文中的机器人的动态特性是非线性的,而运动过程中两个自由的祸合更使得系统的非线性和不确定性增加,更加适合非线性控制、鲁棒控制、智能控制和学习控制的研究。第四,本文所设计机器人的电气系统采用模拟生物的控制级别的分级控制结构,各级控制器各司其职,使得机器人的处理能力和智能水平有所提高,能够有效进行各种复杂控制算法、运动控制技能及其他智能行为的学习等的运算。这种对生物体神经控制结构模拟,十分符合该机器人作为多用途研究平台的定位。此外,分层结构使得硬件系统具有良好的扩展能力。第五,本文所设计机器人的所有组件均采用模块化的设计思想,某种组件都可以拆卸更换,这位系统的维护、升级以及用户根据需求进行柔性组装都提供了极大的方便。第六,本文所设计机器人的控制架构基础为实现独轮自平衡机器人的姿态平衡控制和运动控制并能在此基础上进一步开发其他高级控制功能和智能行为。第七,本文所设计机器人配备遥控系统和避障系统,使得机器人具有遥控操作和自主避障运行的双重模式。第八,本文所设计机器人配备视觉传感系统和语音处理系统,可运行视觉识别、语音识别功能。第九,本文所设计机器人的可调式脚轮支架不仅可以根据机器人调试的需要改变脚轮的支撑高度,而且可以将其中一个自由度方向的脚轮拆除,这样就可以不用考虑有支撑的自由度的控制而只关心没有脚轮支撑的自由度的控制即可。并且在拆除前后脚轮后,机器人相当于三轮一线安装式移动倒立摆,或者两轮自平衡机器人拆除左右安装轮后机器人相当于能够自主骑行自行车的机器人,或者能够走平衡木的机器人。而且拆除脚轮之后的支架还可以作为保护装置,避免机器人在调试过程中的意外倾倒。第十,本文所设计机器人的上平衡组件中的控制用惯性飞轮为双对可更换结构,当一种惯性飞轮不满足控制要求或者需要更换其他类型飞轮进行相关实验时,可非常方便地将其拆卸,然后安装上需要的飞轮,在这个过程中不需要将上轴系拆下,有效增加了系统的灵活性和实用性。第6章 单球轮模糊控制及仿真大部分的非线性控制系统都是需要建立精确地数学模型，然后利用PID 等控制器对系统进行控制，建立精确地数学模型需要知道系统的各个参数，并且即使知道系统的各个参数，模型本身也十分复杂，有些甚至是不可能的。传统的控制理论对现代控制工程这些问题，很难甚至无法解决。在这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大，模糊控制可以不用建立精确地数学模型，根据实际系统的输入输出的结果数据，参考现场操作人员的运行经验，就可以对系统进行实时控制。自从提出模糊逻辑学以来，模糊逻辑已经应用在人们的很多应用中。在日本，模糊理论已经普遍应用在家用电器中，例如电饭煲、洗衣机等。根据衣物的重量，利用模糊逻辑可以得出需要多少水和时间可以高效率得洗干净衣服。日本在 1987年还成功的将模糊控制理论应用于地铁中，启动和制动极为平稳，而且停车位置能精确到10cm以内，在科技界引起轰动。6.1控制目标对于自平衡机器人而言，姿态平衡控制是所有控制任务中最基础的问题。独轮自平衡机器人平衡控制的目标是要令躯干能稳定在直立位置，并且要求系统具有一定鲁棒性，即在外界扰动情况下，或系统参数变化的情况下，系统依然能够保持稳定。独轮自平衡机器人姿态平衡控制任务的难度在于机身状态变量多、非线性程度大、躯干的俯仰自由度与横滚自由度存在耦合。下面给出姿态平衡控制的具体任务：1） 静止平衡 机器人能够在静止状态下保持机身姿态直立平衡，即躯干的俯仰和横滚自由度倾角达到稳态的控制范围为-20,+20，且当机器人遇到外力冲击时，即脉冲扰动下，能通过调节恢复稳态，调节时间小于2s。静止平衡时独轮自平衡机器人的最基本功能，其实现能够验证机器人系统设计的有效性，也为其他运动控制任务的研究和实现提供基础。 2）运动平衡机器人在行进运动过程中能够保持机身姿态平衡，躯干和底盘的倾角，的稳态范围。此任务是姿态平衡控制任务与运动控制相结合的任务，目的在于保证机器人运动状态的平稳。 6.2模糊控制器的结构设计模糊控制器的结构设计是确定究竟选择哪些变量作为模糊控制器的信息来源，这必须深入研究在手动控制过程中，人如何获