第九届国际会计师联合会控制教育进展国际自动控制联合会，俄罗斯下诺夫哥罗德，2012年乐高头脑风暴NXT为学生Alexey A. Bobtsov，俄罗斯Anton A. Pyrkin，SergeyA. Kolyubin是Alexander A. Kapitonov，AlexeyD. Feskov，Sergey M. 弗拉索夫·什亚历山大·Y Krasnov，Aleksey V. 谢尔盖·沙韦托夫·霍万斯基俄罗斯圣彼得堡国立信息技术机械与光学研究大学控制系统与信息学系莫斯科大学机械工程问题研究所“复杂系统控制”实验室。V.O. 61，圣彼得堡，199178，俄罗斯电子邮件：bobtsov@mail.ru，kap2fox@gmail.com，s.kolyubin@gmail.com摘要如何使科学在年轻人中普及，吸引学生对应用和基础研究的关注，是当今科学界面临的一个挑战性问题。在这篇文章中，我们分享我们的个人经验，组织学生的研究和开发实验室在自动控制领域的机器人。论文介绍了如何乐高MindstormsNXT技术可以用来吸引学生在研究过程中。这里介绍了圣彼得堡国立研究大学ITMO控制系统和信息学系的学生研究项目的例子，这些项目关键词：教学课程开发，控制教育，能力和知识的管理，乐高Mindstorm NXT，移动机器人，自适应控制。1. 介绍“Boring lessons are suitable让·本文是第18届国际会计师联合会世界大会（IFAC（2011））成果的延伸。这一不寻常的陈述不仅在大会期间引起了广泛的反响，而且在互联网上也引起了广泛的反响。显然，我们并不是唯一面临青年参与科学问题的国家。用丰富而单一的理论来激励学生是很困难的。他们经常在中途失去兴趣。学生们想要简单明了的东西，他们可以用自己的手触摸，甚至在实验过程中刹车。作为一个团队工作也是非常有吸引力的方面。与此同时，他们希望感受到真正的科技，而不仅仅是一个玩具，但如果你不是教授，昂贵的高端科学设备是无法接触的。当然，我们可以停留在计算机仿真、装配图和绘图上，但它并没有给出这些结果在现实生活中的适用性的明确概念。本文由联邦目标计划“俄罗斯旅馆科技人员“（2009-2013年）（项目16.740.11.0553）支持。当今的研究设备行业提供了大量的原创解决方案。我们决定留在乐高心灵风暴NXT由于几个原因。为了快速完成工作，设计师有足够数量的程序环境，从C和Java到汇编程序。此外，它可以轻松连接到Matlab，提供将获得的模型自动转换为特定代码的功能。最后，与Pololu、Parallax或RobotisBioloid机器人套件等竞争决策相比，乐高可以被视为功能和价格方面的权衡。从我们的观点来看，没有理由在本文的框架内讨论理论方面，因为它们是基于已经成为经典的书籍和文章中的信息（Astrom等人（2001）; Bobtsov（ 2005 ） ; Fradkov 等 人 （ 1999 ） ; Krstic 等 人（2005））。（1995）; Monopoli（1974）; Narendra等人（1978）;Nikiforov（1999））。我们的文章将主要关注基于Lego Mindstorms NXT技术的实验室研究。2. 项目我考虑经典的跟踪控制问题。采用全履带驱动的乐高NXT移动机器人作为植物。任何物体，例如一本书，都可以是一个跟踪对象（图1）。超声波传感器测量到书的距离。控制算法将当前距离与给定距离进行比较，并根据跟踪误差e（t）形成到伺服驱动器的控制信号© 2012 IFAC 102 10.3182/20120619-3-RU-2024.000512012年6月19日至21日，俄罗斯下诺夫哥罗德，国际会计师联合会第九届研讨会103∫.−(a)（b）（c）图2.移动机器人沿不确定轨迹的运动。控制律的形式为：u1（t）=u（t），u2（t）=u（t），（1）k（t）=不λ（τ）dτ，λ（t）=的t0λ0，为|e（t）|>δ0，0，对于|e（t）|≤δ0，（五）其中u1和u2是直接输入到σ（t）=σ0k2（t），（6）伺服驱动器 为了计算控制信号u（t），我们将应用在（Bobtsov（2004，2005）; Bobtsov等人（2005）; Bobtsov和Nagovitsina（2006）; Bobtsov和Nikolaev（2007，2009））中发表的称为“conventinv ecompensator”的方法：u（t）=−kα（p）<$1（t），（2）σstec1=σstec2，σstec2=σstec3，.其中数λ0>0且σ0>0。现在考虑移动机器人沿着未知轨迹的自适应控制问题（图1和图2）。2b，2c）。我们构建了具有超声波测距传感器的全轨迹驱动器的乐高NXT移动设置。传感器测量到运动发生的墙壁的距离。墙曲率不是预先定义的。走向墙壁的移动机器人定义到它的距离，比较值与给定值进行比较，并在.ξ˙ρ−1= σ(−k1ξ1−k2ξ2−. . .−kρ1<$ρ−1+k1e），（三）基于跟踪误差的驱动器。控制律是形式：其中，数k >0，α（p）是次数为ρ1的Hurwitz多项式，其中ρ是所选机器人运动模型的相对次数，数σ > k，系数ki根据系统（3）在零输入下渐近稳定的要求，计算了系统（3）的稳定性。作为设置参数k和σ的一种可能方法，我们将增加它们的值，直到满足以下条件：|δ0，δ t ≥ t 1，（4）|<δ0, ∀t ≥ t1,(4)其中正数δ0由控制系统开发人员给出。为了设置参数k，我们将使用以下算法：图1.保持给定的距离。2012年6月19日至21日，俄罗斯下诺夫哥罗德，国际会计师联合会第九届研讨会104u1（t）=uv（t）+u（t），u2（t）=uv（t）−u（t），（7）其中，u1和u2是直接输入到伺服驱动器的控制信号，函数uv（t）与机器人在轨迹的直接位置上的速度成比例地选择，函数u（t）引起驱动器之间的失配，并且使机器人左转或右转。为了计算控制信号u（t），我们将使用算法（2）让我们使机器人的任务更加困难，并在他的路上设置机器人沿着给定的轨迹移动，并在途中观察障碍物。来到它在一定范围内的机器人开始驱动它周围保持给定的距离障碍。靠近主轨道的机器人开始滑行，离开障碍物。当沿着给定的轨迹移动时，可以使用算法（2）同样的方法用于构建在给定距离处绕过障碍物的算法。因此，该任务使用相同的方法（2）本专题将帮助学生了解自适应控制和鲁棒控制的基础知识，并熟悉离散系统。3. 项目二让我们再把这个任务变得更加困难，让我们假设机器人只有两个轮子（图3a，3b）。首先，我们必须使机器人稳定地站立在垂直位置，2012年6月19日至21日，俄罗斯下诺夫哥罗德，国际会计师联合会第九届研讨会105(a)(b)（c）第（1）款图3.两轮和单轮移动机器人。因此有必要解决不稳定平衡点的镇定问题。然后有趣的是解决已经提到的经典轨迹控制问题（见图2b），但对于两轮平衡机器人。控制律具有以下组合形式：u1（t）= us（t）+u（t），u2（t）= us（t）+u（t），（8）其中，考虑到装置的稳定性来计算算法us，函数u（t）以（2）-图3a显示了使用组合控制的结果。机器人站在垂直位置，并保持给定的距离等于40厘米的对象。图3b显示了更困难的实验：机器人平衡的表面倾斜，倾斜角度缓慢变化，机器人保持垂直位置和到障碍物的给定距离。为了使任务复杂化，提出了研究项目I中描述的两轮机器人沿先验未知轨迹运动的算法。另一个有趣而复 杂 的 任 务 是 保 持 单 轮 机 器 人 的 平 衡 （ 见 图3c）。结合跟踪和控制任务，本实验研究了垂直位置稳定问题。在第一阶段，学生对系统进行建模，然后使用例如极点配置方法来构建反馈控制器。它帮助他们学习系统建模和控制设计的基础知识。4. 项目三让我们将垂直位置稳定的任务复杂化，并考虑机器人在球上保持平衡（见图4）。在这种情况下，机器人在3D空间中只有一个支撑点。这种问题在早期使用LQR控制器解决，Yamamoto（2010年）。我们决定使用这样的设置来研究最初在我们部门开发的控制方法E. Rabysh（2011年）。针对机器人上平衡镇定问题，提出了一种在预定性能指标下保证指数收敛的算法在图4中，你可以看到机器人是如何拿着杯子的，这是我们在学生机器人竞赛中赢得的该项目的主要目标是向学生展示瞬态及其质量的重要性，特别是如果您的硬件并不完美。此外，在解决这个重要任务的过程中，我们发现了一个合作的空间，并在更擅长“钻孔“基本方面的研究生和我们团队中对技术实现高度感兴趣的年轻成员之间分担开发责任图4.球型机器人拿着杯子。图5.乐高自行车与我们部门的原始标志2012年6月19日至21日，俄罗斯下诺夫哥罗德，国际会计师联合会第九届研讨会106(a)（b）第（2）款图6.双足步行机器人。5. 项目四维持平衡也是一项重要的任务一辆摩托车。我们使用了Ya-mamoto（2010）提出的构造，并对系统动力学进行了更深入的研究。为了获得一个对象 模 型 程 序 开 发 的 Meyyard ， Papadopoulos ， 和Schwab已被使用。开发的乐高机器人如图5所示。很明显，自行车的稳定性在三个不同的速度范围内是不同的。在低速下，由于转向的稳定性是非常困难的，因此考虑到硬件约束，最近已经解决了中速和高速运动的稳定性陀螺仪用于测量机器人与其垂直位置的偏差，但最初它的噪音太大，无法向控制器提供信息。通过这种方式，我们的学生在实践中理解了信号滤波的价值，并有动力学习其现代方法。6. PROJECT V让我们与步行机器人一起再迈出一步，以吸引学生进行自适应控制（图6）。图6a示出了解决在给定距离处跟踪对象（在这种情况下为文件夹）的经典问题的结果我们必须提到的是，这个实验的任务是复杂的非平凡的机器人。首先，必须使机器人向前和向后行走然后，我们可以研究类似于项目I的跟踪任务。为了解决这个问题，使用“连续补偿器”的方法图6b示出了双腿步行机器人的第一试验示例，其腿具有三个受控自由度。我们可以用人的腿做一个类比，它有一个膝盖和一只脚。目前，这种机器人可以记住在“学习”阶段向它展示的动作，然后再现它们。机器人可以站起来，迈出第一步。在实验室工作的限制内，学生将被提供学习自适应算法，该算法提供沿着水平和倾斜表面的稳定直线移动，已经描述了对象的跟踪，沿着不确定的轨迹行走，并在给定的距离内绕过障碍。由于多通道系统的协调控制是最困难的任务，所以在文章的最后特别提到了这个实验。然而，学生7. 结论正如你在我们的例子中所看到的，非常简单和容易的东西，如乐高，为工程教育新方法的进一步发展提供了肥沃的最重要的是，我们吸引了学生，使我们的科学对他们来说变得浪漫和有趣。即使他们没有足够的知识来独立进行研究，我们部门的老一代也随时准备提供帮助。作为奖励，他们回应了很多想法，声称未来不仅仅是学生乐高的另一个好处是，学生可以在单个项目的范围内在自动控制，信号处理，计算机科学和编程领域取得进步。值得注意的是，我们的学生不仅提高了自己在控制和机器人方面的技能，而且还在圣彼得堡的学校教授这一主题。因此，在不久的将来，我们预计收入的学生在机器人技术领域，这将是在新的困难和有趣的任务面前的2012年6月19日至21日，俄罗斯下诺夫哥罗德，国际会计师联合会第九届研讨会107引用Aranovskii，S.V.，Bobtsov，A. A.，Kremlev，A.S.（2006年）。非线性对象的有限维准谐波干扰的补偿，计算机与系统科学国际杂志，第一卷。45，N.4，518525.Aranovskii ， S.V. ， Bobtsov ， A. A. ， Kremlev， A.S. ，Luk'yanova，G.V.（2007年）。一种鲁棒辨识算法的的频率的一正弦信号，计算机与系统科学国际杂志，第46卷，N. 3，371Aranovskii，S.V.，Bobtsov，A. 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