两轮自平衡机器人斜坡动态建模与LQR控制

本文主要探讨了两轮自平衡机器人在斜坡上的动力学建模与控制技术，由阮晓钢、彭奎和左国玉三位作者合作完成。他们的研究基于Lagrange方法，这是一种经典的动力学建模工具，用于描述复杂机械系统的运动和力的交互。他们首先构建了一个精确的斜坡面上动力学模型，这个模型考虑了机器人在斜坡上的运动特性，包括车身倾角和偏航角的变化。 在建模过程中，作者对机器人在斜坡上的平衡状态进行了深入分析，通过数学推导，揭示了平衡时车身倾角和偏航角之间存在的关键关系。这一发现对于理解和控制机器人的动态行为至关重要。为了进一步评估系统的控制性能，他们将模型在特定的平衡条件下进行了线性化处理，证明了该系统是完全能控的，这意味着通过适当的控制器设计，可以精确地引导机器人在斜坡上达到并保持期望的平衡状态。 文章指出，在实际应用中，由于斜坡面上车身姿态难以直接测量，这给控制带来了挑战。因此，作者开发了一种新的方法，通过非直接的传感器数据，实现了对机器人姿态和斜坡倾角的有效检测。这种技术为机器人在复杂的环境中保持稳定提供了关键技术支持。 在控制策略方面，研究人员选择了LQR控制器，这是一种经典的优化控制方法，用于最小化系统成本函数，同时满足性能约束。通过仿真结果，他们展示了两轮自平衡机器人能够在斜坡上实现指定偏航角下的自由平衡，并展现出良好的抗干扰能力。这表明他们的方法不仅理论严谨，而且在实际操作中具有很高的实用价值。 这篇论文对两轮自平衡机器人在斜坡环境中的动力学建模和控制提供了深入的研究，为这类机器人的稳定运行在斜坡等不平坦地形的应用提供了理论基础和控制策略，对于机器人技术，特别是自平衡机器人领域的研究者和工程师具有重要的参考价值。