基于卡爾曼濾波和LQR算法的兩輪自平衡巡檢機(jī)器人的設(shè)計(jì)與應(yīng)用.pdf

1、工作人員在高壓變電站或核電站內(nèi)進(jìn)行巡檢工作，經(jīng)?？赡軙?huì)有人員傷亡事件發(fā)生，迫切需要具有高靈活性的機(jī)器人代替工作人員完成各種巡檢任務(wù)。由于人工智能技術(shù)發(fā)展的限制，在復(fù)雜環(huán)境下完全自主工作的巡檢器人研究還不太現(xiàn)實(shí)，因此具有遠(yuǎn)程控制的巡檢機(jī)器人是目前比較好的一個(gè)選擇。論文設(shè)計(jì)并制作了一種能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程控制的兩輪自平衡巡檢機(jī)器人，它能在平地上直立自由行走,將采集到的信息發(fā)送給主端控制平臺(tái)，并在主端控制平臺(tái)界面上顯示出來(lái)。
　　變電站、核電站

2、內(nèi)復(fù)雜的地形環(huán)境要求巡檢機(jī)器人體積小且行動(dòng)靈活，因此機(jī)器人采用兩輪驅(qū)動(dòng)的結(jié)構(gòu)。論文完成了機(jī)器人的機(jī)械結(jié)構(gòu)和控制電路設(shè)計(jì)。機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)包括車輪和車身的選擇以及電池、傳感器等設(shè)備的安裝；控制電路設(shè)計(jì)包括以STM32F103C8為CPU的最小系統(tǒng)以及電源、電機(jī)驅(qū)動(dòng)、狀態(tài)檢測(cè)、通信、溫度檢測(cè)、攝像頭等模塊。
　　論文設(shè)計(jì)了基于卡爾曼數(shù)據(jù)融合和LQR算法控制器，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人傾角和速度的準(zhǔn)確控制。首先建立了系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)與運(yùn)動(dòng)學(xué)模型。由于兩輪自

3、平衡機(jī)器人系統(tǒng)具有多狀態(tài)變量的特點(diǎn)，采用LQR控制算法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行控制；在對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行傾角信號(hào)數(shù)據(jù)融合的必要性分析后，利用卡爾曼濾波算法對(duì)系統(tǒng)測(cè)量到的傾角進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，估算出更為精確的傾角，大大提高控制系統(tǒng)的可靠性。
　　為了對(duì)機(jī)器人進(jìn)行遠(yuǎn)程控制，設(shè)計(jì)了由Microsoft NetFramework4.0構(gòu)建并由C＃語(yǔ)言編寫的主端控制平臺(tái)客戶端，經(jīng)過(guò)設(shè)置后使得機(jī)器人系統(tǒng)能將采集到的自身運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息和周圍環(huán)境視頻、溫度信息發(fā)送至主端控制

4、平臺(tái)，也能接收來(lái)自主端控制平臺(tái)的控制信息。
　　論文進(jìn)行了卡爾曼濾波實(shí)時(shí)傾角測(cè)量、系統(tǒng)的仿真以及實(shí)時(shí)實(shí)驗(yàn)?？柭鼮V波實(shí)時(shí)傾角測(cè)量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過(guò)濾波后的傾角與濾波前的傾角相比降噪比例較大并且擁有更好的動(dòng)態(tài)特性；系統(tǒng)的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果從理論的角度驗(yàn)證了基于LQR算法的兩輪自平衡巡檢機(jī)器人系統(tǒng)的可行性；系統(tǒng)的實(shí)時(shí)實(shí)驗(yàn)表明，基于卡爾曼濾波和LQR算法控制的兩輪自平衡巡檢機(jī)器人系統(tǒng)在保持正常直立行走的基礎(chǔ)上具有良好的動(dòng)態(tài)特性和穩(wěn)定性，并且能