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

1、工作人員在高壓變電站或核電站內(nèi)進行巡檢工作，經(jīng)常可能會有人員傷亡事件發(fā)生，迫切需要具有高靈活性的機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，因此具有遠程控制的巡檢機器人是目前比較好的一個選擇。論文設(shè)計并制作了一種能夠?qū)崿F(xiàn)遠程控制的兩輪自平衡巡檢機器人，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，并在主端控制平臺界面上顯示出來。
　　變電站、核電站

2、內(nèi)復(fù)雜的地形環(huán)境要求巡檢機器人體積小且行動靈活，因此機器人采用兩輪驅(qū)動的結(jié)構(gòu)。論文完成了機器人的機械結(jié)構(gòu)和控制電路設(shè)計。機械結(jié)構(gòu)設(shè)計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)計包括以STM32F103C8為CPU的最小系統(tǒng)以及電源、電機驅(qū)動、狀態(tài)檢測、通信、溫度檢測、攝像頭等模塊。
　　論文設(shè)計了基于卡爾曼數(shù)據(jù)融合和LQR算法控制器，實現(xiàn)對機器人傾角和速度的準確控制。首先建立了系統(tǒng)的動力學與運動學模型。由于兩輪自

3、平衡機器人系統(tǒng)具有多狀態(tài)變量的特點，采用LQR控制算法對系統(tǒng)進行控制；在對系統(tǒng)進行傾角信號數(shù)據(jù)融合的必要性分析后，利用卡爾曼濾波算法對系統(tǒng)測量到的傾角進行數(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。
　　為了對機器人進行遠程控制，設(shè)計了由Microsoft NetFramework4.0構(gòu)建并由C＃語言編寫的主端控制平臺客戶端，經(jīng)過設(shè)置后使得機器人系統(tǒng)能將采集到的自身運動狀態(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，也能接收來自主端控制平臺的控制信息。
　　論文進行了卡爾曼濾波實時傾角測量、系統(tǒng)的仿真以及實時實驗?？柭鼮V波實時傾角測量實驗結(jié)果表明，經(jīng)過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態(tài)特性；系統(tǒng)的仿真實驗結(jié)果從理論的角度驗證了基于LQR算法的兩輪自平衡巡檢機器人系統(tǒng)的可行性；系統(tǒng)的實時實驗表明，基于卡爾曼濾波和LQR算法控制的兩輪自平衡巡檢機器人系統(tǒng)在保持正常直立行走的基礎(chǔ)上具有良好的動態(tài)特性和穩(wěn)定性，并且能