两轮自平衡机器人速度跟踪的神经网络算法优化

本文主要探讨了两轮自平衡机器人的速度跟踪控制问题，这是一个在复杂动态环境中具有挑战性的课题。自平衡机器人系统因其高阶次、不稳定、非线性和多变量特性，以及车体和车轮之间的强耦合关系，对精确控制提出了高要求。作者采用拉格朗日力学方法对其动力学进行建模，这是一种经典的方法，用于描述系统的运动状态和力的相互作用。 在控制策略上，文章聚焦于将神经网络自组织算法应用于这个模型。神经网络自组织算法以其自我学习和适应性特点，被用来解决非线性系统的控制问题，特别是针对两轮机器人速度跟踪中的动态变化和不确定性。这种算法旨在使机器人的运动准确跟随预设的速度指令，包括移动速度和旋转速度，从而实现稳定平衡和高效运动。 与传统的优化控制算法如观测器反馈控制（OBS）进行比较，神经网络自组织算法展现出更快的响应速度和更好的跟踪性能。通过仿真实验，研究结果证实了自组织算法的有效性，它不仅提高了系统的动态响应能力，还具有较高的实际应用价值。因此，本文的研究不仅深化了我们对两轮自平衡机器人动态行为的理解，也为实际机器人设计和控制提供了新的控制策略。 本文的关键点在于结合神经网络自组织算法对复杂系统进行控制，以及通过实验证明其在速度跟踪方面的优势。这对于推动两轮自平衡机器人技术的发展，提高其在自动化导航、物流搬运等领域的能力具有重要意义。此外，研究结果还可能启发其他领域的研究人员探索如何利用类似的自组织策略来优化其他类型的动态系统。