基于非线性PD控制的独轮自平衡机器人建模与控制研究

本文主要探讨了人工智能领域中的机器学习在独轮自平衡机器人建模与控制方面的深入研究。独轮自平衡机器人作为一种仿生机器人，其设计和控制技术具有挑战性，因为它是一个非完整、非线性且存在静不平衡的系统。研究重点围绕以下几个关键部分展开： 1. 独轮自平衡机器人系统设计：本文创新地设计了一种独特的机器人系统，配备有竖直惯性飞轮和下行走轮，这两大组件协同工作，竖直飞轮用于控制横滚稳定性，行走轮则确保俯仰平衡。这种设计模仿了人类骑独轮车的行为，使得动力学模型更为复杂。控制结构采用分层递阶架构，包括嵌入式PC进行信息处理、决策，DSP负责姿态感知和运动控制，而电机伺服系统则负责执行实际运动。 2. 动力学建模与分析：作者运用拉格朗日法构建了独轮自平衡机器人的动力学模型，并通过实验验证其准确性。研究发现机器人在直立平衡点的稳定性是不稳定的，但可以通过局部控制手段改善。此外，还分析了不同参数（如质量、重心高度、飞轮惯量）对运动平衡控制的影响，借助虚拟样机技术进行了三维模型的建立，验证了数学模型的正确性。 3. 非线性PD控制方法的应用：针对运动平衡控制难题，文章提出了一个基于非线性PD控制的三环控制策略，包括电机伺服驱动环、姿态平衡控制环和运动位移控制环。通过这种多层控制结构，能够有效地稳定机器人并实现精确的位姿控制。 本文的工作不仅深化了我们对独轮自平衡机器人动态特性的理解，也为实际的设计和控制提供了重要的理论基础和方法论。通过机器学习算法优化控制策略，研究人员有望开发出更高效、稳定的独轮自平衡机器人，从而推动人工智能在机器人领域的进一步发展。