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基于动力学参数辨识的两轮机器人平衡控制: 2025年; 针对非同轴两轮机器人平衡控制算法设计过程中,机器人动力学建模不精准导致控制器设计困难的问题,提出一种基于小批量梯度下降法的极大似然估计参数辨识方法。首先,用欧拉-拉格朗日方法建立两轮机器人动力学模型;然后,根据激励轨迹用极大似然估计方法进行动力学模型参数辨识;最后,用辨识参数和三维软件计算参数分别设计线性二次型调节器平衡控制算法,提升机器人倾角的控制精度。实验结果表明,该方法得到的动力学模型与真实模型的拟合度达到92.5%,基于此方法设计的控制器平衡控制效果显著,在静态和动态下均具有良好的平衡性能。; 董慧芬姚勤燃王俊峰; 关键词：参数辨识两轮机器人极大似然估计线性二次型调节器

一种两轮机器人的直流无刷电机控制系统: 本发明创造提供了一种两轮机器人的直流无刷电机控制系统，包括：STM32F103VCT6单片机、驱动单元、采样检测单元和供电单元；其中单片机用于处理本系统内的信号并对其他单元输出控制信号；驱动单元用于接收单片机的PWM三相...; 何海雄肖曙

面向周期性Markov DoS攻击的两轮机器人安全控制方法及系统: 本公开提供了面向周期性Markov DoS攻击的两轮机器人安全控制方法及系统，涉及机器人安全控制技术领域，包括：构建两轮机器人运动学模型，通过通信网络将两轮机器人运动学模型和系统信号集成融合，构建网络化两轮机器人控制系统...; 杨荣妮张瑞丰芦子晟武杰

基于SVM数据滤波的非同轴两轮机器人转弯自动平衡控制方法: 2024年; 非同轴两轮机器人由于其轮子的轴线为不共线、不平行构造,使其在转弯时容易出现不稳定的情况;为了提高该机器人在复杂环境下的控制性能,研究基于SVM数据滤波的非同轴两轮机器人转弯自动平衡控制方法;切换机器人传感器节点状态,并定义传感器锚点,以实现对机器人转弯运动数据的转化与分解;选取SVM滤波参数,通过分析该条件下机器人运动行为奇偶模特性的方式,实施对传感器数据的耦合重构,完成对机器人传感器数据的SVM耦合滤波处理;分析两轮机器人足端步态规律,按照转弯足端步态的非同轴规划原则,解算转弯轨迹,并推导具体的控制函数表达式,完成传感器数据SVM耦合滤波下非同轴两轮机器人转弯自动平衡控制方法的设计;实验结果表明,基于上述方法可将俯仰角、横滚角、偏航角同时控制在合理的数值范围之内,有效保障了机器人转弯过程中的运动平衡性。; 丁心安王艳娥; 关键词：传感器数据两轮机器人

一种两轮机器人运动及控制方法: 本发明提供一种两轮机器人运动及控制方法，运动控制和环境监测两大部分。运动控制采用陀螺仪加速度传感器MPU6050，使其内部DMP完成陀螺仪与加速度计的数据融合，以此来检测机器人的俯仰状态和状态变化率，通过高速中央处理单元...; 杨国庆王宇豪李波付煊赵会庆李盟陈建辉

一种两轮机器人自平衡控制方法和机器人: 本发明实施例提供一种两轮机器人自平衡控制方法和机器人，可以有更多的自由度以实现更复杂的运动需求，可以控制其独立运动，这一部分称之为云台，位于车身上部。运用陀螺仪等传感器，可以实现车的正常运动下云台的绝对水平；结合视觉计算...; 张准方驰陈静楠李志凯余文致陆韵

两轮机器人的控制方法、装置、介质、程序及机器人: 本申请公开了一种两轮机器人的控制方法、装置、介质、程序及机器人，涉及人工智能领域。该方法包括：根据两轮机器人的第一状态变量和第一反馈增益，计算最优反馈增益、最优变量矩阵和不确定度，最优变量矩阵用于表示两轮机器人的状态对两...; 张竞帆

带惯性轮的两轮机器人H_(∞)鲁棒控制系统: 2023年; 针对复杂环境中两轮机器人的实用性和平衡控制问题,构建了一种带惯性轮的两轮机器人H_(∞)鲁棒控制系统。首先,介绍了两轮机器人的机械结构及性能,通过惯性轮和底部双轮共同作用增强机体的运动能力,提升机器人对环境的适应性;其次,推导了坡面上带惯性轮的两轮机器人动力学模型;在此基础上,设计了一种基于H_(∞)鲁棒控制器的两轮机器人系统,实现了机器人姿态控制的自平衡稳定性、鲁棒性以及抗扰性;最后,仿真和实测实验验证了所设计机器人系统的可行性和有效性:机器人系统的倾斜角度可调范围更大、控制精度更高,可有效抑制由于机体振动和外界干扰对系统的影响。; 胡阳城黄卫华陈昊杨继荣吴家刚; 关键词：两轮机器人动力学建模

基于BP神经网络角动量守恒两轮机器人平衡误差补偿方法: 本发明公开了基于BP神经网络角动量守恒两轮机器人平衡误差补偿方法，包括如下步骤：S1、通过姿态传感器检测非同轴两轮移动机器人机身横滚角的角速度与角加速度；S2、角速度通过积分运算、角加速度通过反正弦运算分别得到机器人机身...; 马新宝甄圣超孟冠军刘晓黎

非同轴两轮机器人自平衡与转向闭环控制: 2023年; 针对车速、车身侧倾角和前轮转角变化较大工况下的非同轴两轮机器人在基于前轮转角的自平衡控制中,因动力学模型准确性对自平衡控制带来的影响,设计了基于RBF神经网络模糊滑模控制的自平衡控制器,利用RBF神经网络的逼近特性,对动力学模型中非线性时变的不确定部分进行自适应逼近,从而提高动力学模型的准确性,并借助模糊规则削弱滑模控制中产生的系统抖振;以及因前轮转角用于自平衡控制中难以实现转向闭环控制,建立了基于纯跟踪法的轨迹跟踪控制器,并设计利用车身平衡时车身侧倾角与前轮转角的耦合关系,将转向闭环控制中的目标前轮转角替换为目标车身侧倾角,从而将自平衡控制器与轨迹跟踪控制器相结合,在保证车身平衡行驶的前提下,实现带有轨迹跟踪的转向闭环控制。实验结果表明,凭借动力学模型的较高准确性,RBF神经网络模糊滑模自平衡控制器具有鲁棒性好、超调量低和响应迅速的优点,并且利用车身平衡后车身侧倾角与前轮转角耦合关系,实现转向闭环控制是可行的,具有良好的轨迹跟踪效果。; 周鑫强石晓辉黄剑鸣; 关键词：轨迹跟踪控制模糊滑模控制 RBF神经网络

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