自平衡轮式机器人：建模、传感处理与简化控制

"这篇论文详细探讨了自平衡轮式机器人的建模、传感处理和简化控制策略。作者使用Matlab的SimMechanics工具进行多体动力学建模，该模型能够从机器人的几何和拓扑描述自动派生。文章讨论了如何利用这种模型进行状态空间的局部线性化控制，以及测试非线性系统下的线性二次调节器（LQR）控制。此外，它还被用作全球反馈线性化的分析模型参考。论文中提出了一种双加速度计作为倾斜传感器的方法，并详述了相关的传感处理技术，该方法基于非线性方程的迭代求解。同时，论文还分析了传感器噪声和延迟对控制系统的影响，并在硬件在环（HIL）环境下验证了所提出的控制方案的可行性。关键词包括：仿真、动力学、Matlab-Simulink、SimMechanics、倒立摆、移动机器人、状态空间控制、反馈线性化。" 在自平衡轮式机器人领域，建模是实现稳定控制的基础。Matlab-SimMechanics作为一个强大的工具，能从机器人的几何结构和运动学描述中自动生成动力学模型。这个模型不仅可以用于测试状态空间的局部线性化控制策略，还能用于设计非线性系统的LQR控制器。LQR是一种优化控制方法，旨在最小化系统的性能指标，如能量消耗或轨迹跟踪误差。 倾斜传感器在自平衡机器人的姿态感知中起着关键作用，双加速度计在这里被用作一对倾斜传感器。通过迭代求解非线性方程，可以准确估计机器人的倾斜角度，从而调整电机的输出以维持平衡。传感处理方法对于减少噪声和延迟至关重要，因为这些因素会直接影响控制系统的性能和稳定性。 论文还深入讨论了传感器噪声和延迟对控制策略的影响。在实际应用中，传感器不可避免地会引入噪声，而信号传输的延迟可能导致控制响应的滞后。理解并补偿这些因素对于设计出能在真实环境中有效工作的控制算法至关重要。 硬件在环（HIL）测试是验证理论控制方案在真实硬件上的有效性的重要步骤。通过HIL测试，可以评估控制算法在实际物理系统中的性能，这有助于发现和解决理论模型与实际行为之间的差异，从而优化控制策略。 这篇论文为自平衡轮式机器人的建模、控制设计以及实际应用提供了深入的理解和技术指导，特别是在使用Matlab-SimMechanics进行仿真和LQR控制方面，以及如何处理传感器数据和实施硬件验证。这些内容对于研究和开发自平衡机器人具有很高的实用价值。