双轮自平衡机器人行走伺服控制算法研究

双轮自平衡机器人行走伺服控制算法研究 摘 要：为了解决双轮自平衡机器人行走伺服控制问题，本文设计了一种基于mamdani型模糊推理规则的模糊控制器。并且使用这种模糊控制器在双轮自平衡机器人硬件平台上完成了两个实验。一是以恒定倾斜角行走为控制目标的行走伺服控制，二是以恒定速率行走为控制目标的行走伺服控制。实验结果表明，本文设计的模糊控制器可以很好的解决双轮自平衡机器人行走伺服控制问题。关 键 词： 双轮自平衡机器人；行走伺服控制；模糊控制 中图分类号：TP 文献标识码：AThe Motion Servo Control Algorithm Research on Equilibrate Robot (Institution of Artificial Intelligence and Robot, Beijing Polytechnic University, Beijing100022, China)SUN Liang, WANG Yi-ran, RUAN Xiao-gangAbstract: In this paper, the dual wheel equilibrate robot motion servo control is our concern. We design the controller which uses the fuzzy mamdani reasoning rule table. Based on the controller mentioned above, we focus on the constant tilt angle and constant motion speed control. From the results of the experiments, the fuzzy controller shows a good dynamic performance. Key words: Dual Wheel Equilibrate Robot; Motion Servo Control; Fuzzy Control51引言移动机器人学是机器人学的一个重要分支，主要研究在复杂环境下机器人系统的实时控制问题。对移动机器人技术的研究始于20世纪六十年代，以斯坦福研究所的自主式移动机器人SHAKEY为标志12。目前，移动式机器人技术已经成功应用于城市作战、排爆、反恐、消防、空间探测等领域。移动机器人运动平衡控制属于移动机器人本题控制范畴，是足式或者轮式机器人的研究热点，目的是保持机器人在行走过程中的整体平衡性。基金项目：国家自然科学基金（60774077）；教育部博士学科点专项科研基金资助项目(20050005002)作者简介：孙亮(1951-)，男，北京人，副教授，研究生，主要从事学习控制，智能系统等方面的教学科研工作。 轮式机器人的运动控制主要以双轮式机器人为研究对象。2002年，瑞士联邦工业大学的Felix Grasser等研制出可遥控的两轮自平衡机器人Joe，其最大运动速度可以达到1.5m/s，超过了人的行走速度。2004年，中国科学技术大学成功研制了两轮自平衡电动代步车Free Mover。它可以实现零半径回转，操作者只需要经过10分钟的训练，就可以驾驶其行走。并且，代步车可以随驾驶者身体姿态变化而自动加减速，最高时速可达10公里3。由于双轮式移动机器人的运动平衡控制过程与直线倒立摆的控制过程类似，故又称倒立摆机器人或者轮式倒立摆4 5。本文结合自主开发的双轮自平衡机器人硬件平台，设计了一种基于mamdani型模糊推理规则的模糊控制器，并使用嵌入式数字信号处理器实现。该控制器在自平衡机器人行走伺服控制的实际应用中取得了显著效果。2双轮自平衡机器人行走控制2.1 双轮自平衡机器人行走伺服本文的控制任务是要求双轮自平衡机器人具备稳定行走的能力。根据上述控制要求本文设计了两个实验，第一个实验期望自平衡机器人以恒定的身体倾斜角度行走。此时闭环系统构成角度伺服控制系统。第二个实验期望自平衡机器人以恒定的速率行走。因此，闭环系统构成速率伺服系统。两个实验所需要的系统给定值不同。其中，以恒定倾斜角行走为控制要求的行走伺服实验需要的控制系统给定值是自平衡机器人身体的倾斜角度值。而以恒定速率行走为控制要求的行走伺服实验需要的控制系统给定值是自平衡机器人驱动轮的转速。2.2 行走伺服控制原理与实验智能运动控制技术是机器人学中的关键技术基础。本文设计的mamdani型模糊控制器在双轮自平衡机器人硬件平台上所完成的行走伺服实验分别满足了恒定倾斜角度行走伺服控制要求与匀速率行走伺服控制要求。由于控制目标不同，实验使用的反馈控制原理框图有所差异。在以恒定倾斜角度行走为控制要求的行走伺服实验中，控制目标设定为自平衡机器人身体倾斜角度，设计的控制器闭环输入为双轮自平衡机器人身体倾斜角度误差值及其加速度误差值，反馈控制原理框图如图1所示。在以匀速率行走为控制目标的行走伺服实验中，控制目标设定为双轮自平衡机器人身体倾斜角度和驱动轮转速值，设计的闭环控制器输入为机器人身体倾斜角度误差值与广义速率误差值。这里，广义速率指的是机器人身体倾斜角速度与驱动轮速率的线性组合，其反馈控制原理框图如图2所示。从上述反馈控制原理框图可以看出，匀速率行走伺服控制是恒定倾斜角度行走伺服控制的扩展。Fuzzy controller为mamdani型的模糊控制器，Model为双轮自平衡机器人实体。其输出为机器人身体倾斜角度信号、角速度信号和直流驱动电机转速信号。在控制框图中，倾斜角速度信号用角度信号对时间的导数表示。上述输出信号分别使用倾斜角传感器、速率陀螺仪和增量式编码器测得。2.3 模糊控制器设计 双轮自平衡机器人模糊控制器的输入量为机器人身体倾斜角度误差与广义速率误差。为了方便讨论，分别使用符号E1和E2表示。模糊控制器最简单的实现方法是将一系列模糊控制规则离线转化为一个查询表，又称为控制表。存储在处理器中供在线查询使用。这种模糊控制器结构简单，使用方便，是最基本的一种形式。以零角度匀速率行走伺服控制器为例说明模糊控制器的设计方法。首先将模糊控制器的输入、输出变量设计成单位对称区间-1,1。在使用过程中，可以通过调节相应的比例系数把实际计算得到的对称论域映射到对单位对称区间中。模糊控制器的两个输入变量均采用5个划分（-2，-1，0，1，2）的三角形、均匀分布、全交迭的隶属函数。模糊控制器输出的控制量采用9个划分（-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4）的三角形、均匀分布、全交迭的隶属函数4。模糊推理规则为表1所示。-2-1012-20-1-2-3-4-110-1-2-30210-1-213210-1243210 表1 mamdani型模糊规则表Tab.1 Mamdani fuzzy reasoning rule table上述规则表在嵌入式16位数字信号处理器中初始代码化为：typedef signed int I16;static I16 FuzzyTable 55 = 0,-1,-2,-3,-4,1,0,-1,-2,-3,2,1,0,-1,-2,3,2,1,0,-1,4,3,2,1,0;3控制算法的实现3.1 双轮自平衡机器人运动控制器双轮自平衡机器人的运动控制使用美国德州仪器（Texas Instrument）公司生产的32位定点DSP芯片TMS320F2818。它既具有数字信号处理能力，又具有强大的事件管理能力和嵌入式控制功能，特别适用于有大批量数据处理的测控场合，如工业自动化控制、电力电子技术应用、智能化仪器仪表及电机、马达伺服控制系统等。处理器芯片的功能框图如图3所示。双轮自平衡机器人使用的外设资源有AD转换模块、事件管理模块和定时器模块。其中事件管理模块完成脉宽调制信号的输出。此信号作用于直流电机伺服放大器的输入端。3.2 行走伺服控制流程在双轮自平衡机器人行走伺服控制实验过程中，利用数字信号处理芯片的A/D转换模块采集机器人身体的倾斜角和倾斜角速度。采样频率设定为500Hz。之后，对上述两个控制目标的误差值进行模糊化、查询模糊规则表、去模糊化计算输出值三项工作。控制器输出的控制量改变数字信号处理芯片内置脉宽调制电路比较寄存器的值，从而改变出波形的占空比，达到直流电机调速的目的。脉宽调制电路采用非对称式脉宽调制方法。此外，零倾斜角匀速率行走伺服控制实验与上述实验的不同点是需要增加直流电动机转速测量环节。图4所示为双轮自平衡机器人行走伺服实验所使用的控制流程。其中画虚线框的部分为匀速率行走伺服控制实验增加的环节。图 3 TMS320F2812功能框图Fig.3 TMS320F2812 function diagram图1 恒定倾斜角行走伺服控制实验框图Fig.1 Constant tilt angle motion servo control diagram图2 匀速率行走伺服控制实验框图Fig.2 Constant motion velocity control diagram3.3 行走伺服控制软件 根据双轮自平衡机器人行走伺服控制流程编写控制软件，流程图如图5所示。使用TI公司提供的CCS 2.0（Code Composer Studio 2.0）集成开发环境进行控制软件开发。软件采用超循环（Super loop）（也称为前后台）的方式进行编写。输出物理量的误差计算、模糊规则表查询、去模糊化计算输出量均在中断服务程序中实现。3.4 行走伺服控制实验结果图6表示在以恒倾斜角度行走为控制要求的行走伺服实验中，DSP读取倾斜角传感器输出信号经过A/D转换后得到的数字量。图7为数字量曲线。从图中可以看出，检测到的数字量（*表示）与给定值（o表示）基本相同，说明机器人倾斜角恒定。图8所示为匀速率行走伺服实验中，设定不同给定速率时，直流电机编码器输出的占空比恒定的图6 倾斜角传感器信号转换为数字量Fig.6 The tilt angle sensors output convert to digital signal图8 增量式编码器输出的恒定占空比序列Fig.8 The constant duty cycle output 图5 自平衡机器人行走伺服控制软件Fig.5 Equilibrate robot motion servo control software脉冲序列，说明电机转速恒定，达到匀速率跟踪控制要求。图7 倾斜角给定值与反馈值Fig.7 Setting & feedback tilt angle digital value compare图4 行走伺服实验所使用的控制流程Fig.4 Motion servo control diagram4结论为解决双轮自平衡机器人行走伺服问题，本文提出的基于嵌入式数字信号处理器TMS320F2812的模糊控制器使用了mamdani模糊控制规则，在以恒定倾斜角行走为控制目标的行走伺服实验中实现了0.2弧度范围内的角度跟踪。在以匀速率行走为控制目标的行走伺服实验中实现了恒定速率跟踪。参考文献(References):1 Nilsson. A mobile automation: An application of artificial intelligence techniques. In Proc IJCA.2 李磊，叶涛，谭民，陈细军.移动机器人技术研究现状与未来. 机器人. 2002年，24(5). 475-4803 袁泽睿. 两轮自平衡机器人控制算法的研究. 哈尔滨工业大学硕士学位论文.2006：1-624 张乃尧. 典型模糊控制器的结构分析 J. 模糊系统与数学.1997.11(2): 10-21.5 Felix G, Aldo D A, Silvio C, etal. JOE: A mobile, inverted pendulum. IEEE6 Felix Grasser, Aldo DArrigo, Silvio Colom bi, Alfred C.Rufer. JOE: A mobile inverted Pendulum. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2002, 49(1)