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两轮自平衡机器人 | 研究计划

我一直对自平衡小车十分感兴趣,最早在关注Segway的时候就想玩一玩自平衡算法(当时大约还是2010年)。然而那时一无业余时间,二无设计能力,于是搁浅至今。今年5月份回国的时候,这个想法重新占上心头,于是在淘宝选够了一款评价较好的平衡车,总价不过400大洋。谁知回到英国,自己又懈怠了下来,除了偶尔拿出来当玩具玩两下,也没有仔细深入研究。这样下去自然不行,然而深入研究确实需要不少精力,只能在此痛下决心一定要把里因外果弄清楚。

虽然之前没有正式做过平衡车,然后对于这个系统还是有所了解的,其中存在的研究问题大概如下:

● 硬件设计:电机选型、电机驱动、速度反馈传感器、惯性传感器MEMS、电源、电池、MCU、通信。因为硬件设计实在繁琐,其中原理并不复杂,调试却颇费功夫,所以直接购买硬件成品;

● 系统建模:两轮自平衡的系统模型与一阶倒立摆应该是一样的。系统模型并非必须,但是通过系统模型可以了解系统特性,也可以做一些软件仿真,方便控制器的参数调节。系统的最终模型可以是s域的传递函数模型 (transfer function) 也可以是时域的状态空间模型 (state-space model);

● 传感器数据处理:主要是对惯性传感器的数据进行滤波与分析。滤波的目的是排除系统的动态扰动以及传感器的动态噪声,主要算法应该是互补滤波器 (Complementary Filter) 和卡尔曼滤波器 (Kalman Filter)。互补滤波器的算法实现较简单,而卡尔曼滤波器虽然复杂但可以和状态空间模型结合,设计性能更佳的LQG控制器;

● 控制器设计:常用的为PID控制器和状态空间下的LQR (Linear Quadratic Regulator) 或LQG (Linear-Quadratic-Gaussian) 控制器;

● 任务设计及实时性保证:整个软件有实时性要求,倾向于使用免费的FreeRTOS实时操作系统。操作系统采用静态优先级调度,优先级基于任务周期。系统中的主要任务有:传感器采集任务、传感器滤波与分析任务、控制器任务、电机转速调制任务、通信任务。

整个研究对我来说有三个目的:
1)研究运动传感器数据滤波与处理;
2)研究系统建模与控制器设计;
3)研究FreeRTOS的使用方法以及验证相关的实时性理论。

因为还未阅读相关资料,以上设计计划可能还有遗漏、错误之处,日后发现再做修正。

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