一种基于智能演化的自平衡无人驾驶自行车及其自演化的控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于智能演化的自平衡无人驾驶自行车及其自演化的控制方法，该自平衡无人驾驶自行车包括自行车、传感器模块、车把控制模块、车体中部控制模块和车体后部控制模块。该控制方法包括自平衡控制和无人驾驶控制两部分。自平衡控制在设定基本规则和演化目标后，基于物理仿真生成基本控制规则集，并在此基础上通过不断提高控制精度和环境复杂度进行控制规则的自演化，最终基于自演化实现自行车的自平衡。本发明专利技术无人驾驶自行车通过耦合的控制方法在多种运动状态下具有自平衡功能，同时采用的是间接驱动的方法，并不需要对普通自行车进行进一步的改装，只需要将三个控制器模块安装在普通自行车上，就可以实现自行车的自平衡和无人驾驶。

Self balanced self driving bicycle based on intelligent evolution and its self evolution control method

The invention discloses a self balanced self balancing unmanned bicycle based on intelligent evolution and its self evolution control method. The self balanced unmanned bicycle includes a bicycle, a sensor module, a control module of a car handlebar, a central control module of the car body and a rear control module of the car body. The control method includes two parts: self balancing control and driverless control. After setting basic rules and evolution targets, the self balancing control generates basic control rules based on physical simulation. On this basis, the self evolution of control rules is carried out by continuously improving the control precision and environmental complexity. Finally, self balancing of bicycles is realized on the basis of self evolution. The unmanned bicycle has a self balancing function under a variety of moving states by the coupling control method. At the same time, it is an indirect driving method. It does not need to further refit the ordinary bicycle. Only three controller modules are installed on the ordinary driving, so the bicycle can be realized. Balance and unmanned driving.

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能演化的自平衡无人驾驶自行车及其自演化的控制方法
本专利技术涉及交通领域，具体涉及一种基于智能演化的自平衡无人驾驶自行车及其自演化的控制方法。
技术介绍
自行车作为一种传统的交通工具，具有车体窄小、机构简单、能作小半径回转、方便灵活、无污染、无噪声、无需能源、售价低廉等优势，在道路拥挤、空气污染、油价上涨等问题日益严重的现代人生活中有着举足轻重的地位。而无人驾驶自行车不仅能够针对一些特殊人群如儿童、老人提供驾驶平衡辅助，更是有望在灾难救援、森林作业中得到广泛应用。随着人们对智能交通工具和无人驾驶技术的关注度持续提高，无人驾驶自行车或者说自行车机器人在这一智能交通工具概念的基础上有了初步的发展。目前，无人驾驶自行车的研究大部分研究学者都是围绕动力学建模和提出新的控制算法这两方面进行的，对其研究大都停留在理论探讨和初步试验的阶段。由于自行车复杂的动力学特征和一定的侧向不稳定性，自行车的自平衡仍存在很多棘手问题，如何解决静止或低速行驶下自行车的自平衡问题是无人驾驶自行车突破当前发展限制的关键。现有的应用于摩托车或电动自行车的平衡系统本质上是独轮车平衡系统(即倒立摆平衡系统)和两足平衡系统的叠加。而自行车的前把具有高度的自由度，且两轮没有直接驱动力。所以，在摩托车或电动自行车上导致其平衡的驱动力在自行车上是不存在的，其平衡方法在自行车上无效，这为自行车的自平衡和无人驾驶带来了更多难度。同时，尽管目前有一些相关的自演化仿真研究，但还没有基于硬件进行自演化的相关研究，同时也没有将其应用到自行车的自平衡问题上。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于智能演化的自平衡无人驾驶自行车及其自演化的控制方法。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于智能演化的自平衡无人驾驶自行车，包括自行车、传感器模块、车把控制模块、车体中部控制模块和车体后部控制模块；所述车把控制模块、车体中部控制模块、车体后部控制模块根据传感器模块提供的信息进行模块各机构的控制，从而进行自行车平衡和行进的间接控制；所述车把控制模块、车体中部控制模块、车体后部控制模块的各机构控制变量是相互耦合的；所述传感器模块用于测量自行车变量，所述自行车变量包括自行车车把偏转角度α、自行车车体偏转角度β、自行车后轮转动角度所述车把控制模块位于自行车车把，通过重心调节机构调节车把的重心，实现车把偏转角度α的调节；所述车体中部控制模块位于自行车车体中部，通过重心调节机构调节车体中部的重心；所述车体后部控制模块位于自行车后部，通过重心调节机构调节车体后部的重心，通过旋转轮机构进行自行车后部的平衡控制和后轮旋转控制；通过后轮旋转控制实现自行车后轮转动角度的调节；所述车把控制模块、车体中部控制模块和车体后部控制模块各自的重心调节机构和车体后部控制模块的平衡控制，共同实现自行车车体偏转角度β的调节；选取自行车变量和车把控制模块、车体中部控制模块和车体后部控制模块的控制变量作为关键变量；建立关键变量需要遵循的物理规则，并建立自行车平衡需要满足的关键变量的演化目标；在模拟物理仿真空间进行自行车在平地演化环境下的物理仿真，通过进化算法得到一代能保持基本平衡的自行车控制策略；将自行车控制策略产生的数据归纳为基本的控制规则集；通过不断提高控制精度和环境复杂度，不断增加新的控制规则形成新的控制规则集，最终通过多次迭代得到演化后的控制规则集，实现无人驾驶自行车的平衡控制。进一步地，所述车把控制模块的重心调节机构为横向放置于车把上的滑杆机构，车把控制模块通过调节车把滑杆机构的滑块位置进行车把重心的调节。进一步地，所述车体中部控制模块的重心调节机构为偏心轮，车体中部控制模块通过调节偏心轮旋转角度进行车体中部重心的调节。进一步地，所述车体后部控制模块的重心调节机构为偏心轮，车体后部控制模块通过调节偏心轮旋转角度进行车体后部重心的调节。进一步地，所述车体后部控制模块的旋转轮机构为互相垂直的两个旋转轮：水平旋转轮、竖直旋转轮，竖直旋转轮与水平旋转轮相切，且与自行车后轮平行；车体后部控制模块通过调节两个旋转轮的转速进行自行车后部的平衡控制和后轮旋转控制。一种基于智能演化的自平衡无人驾驶自行车的自演化的控制方法，该方法包括平衡控制部分和无人驾驶控制部分；所述平衡控制部分的实现方法包括以下步骤：1)关键变量选取：选取可控可观的关键变量，包括自行车各变量和车把控制模块、车体中部控制模块、车体后部控制模块的控制变量；2)设定基本规则和演化目标：建立关键变量需要遵循的物理规则，并建立自行车平衡需要满足的关键变量的演化目标；3)基本控制规则集生成：在模拟物理仿真空间进行自行车在平地演化环境下的物理仿真，通过进化算法得到一代能保持基本平衡的自行车控制策略；再通过这些自行车控制策略在模拟物理仿真空间进行自行车骑行，得到能保持基本平衡的自行车控制数据，进行控制规则的建立，并将细化规则逐渐归纳为基本的控制规则集；4)自演化及控制器的建立：在基本控制规则集的基础上，通过对控制精度的要求不断提高和环境的不断复杂，进行控制规则的不断增加，形成新的控制规则集从而进行迭代，最终得到一个演化后的能够适应一定复杂环境且具有一定控制精度的控制规则集，获得控制器参数；5)实现自平衡：将自演化得到的控制器参数分别输入实际的车把控制模块、车体中部控制模块和车体后部控制模块，并进行微调，建立自行车的三个控制器，从而实现自行车的自平衡；所述无人驾驶控制部分的实现方法：根据目标运动状态，选择期望的自行车变量，实现自行车的无人驾驶控制。进一步地，所述步骤2)中，所述的物理规则包括自行车结构的物理规则和演化环境下的物理规则；所述的演化环境包括平地、各种角度的坡地等基本地形和半管道场地、泥地等复杂地形；所述步骤3)中，所述进化算法中的自行车对环境的适应度通过自行车变量是否在正常区间或是否稳定来衡量；所述的正常区间可以为自行车不接触地面。进一步地，所述步骤4)中，所述的控制精度是指控制自行车平衡的准确性和稳定性；所述的环境的不断复杂可以为演化环境从平地扩展为坡地，再不断随机出现从少到多的洼地或高地；所述的形成新的控制规则集的方法是控制规则或控制规则组的随机增加，若基本控制规则集加新规则的控制结果不符合目标则重新随机增加，反之则将新的控制规则或控制规则组划入控制规则集；增加控制规则后的规则集是基本控制规则集的迭代演化，且与之前的基本控制规则集存在相似或自相似关系，基本规则对最终演化出的控制规则集有约束引导解空间作用。进一步地，所述无人驾驶控制部分的实现包括：选择目标运动状态，进行目标运动状态下的自行车控制；所述运动状态包括：启动、前进、转弯、后退；所述的启动状态下的自行车控制具体步骤如下：1)整体性调节：通过车把控制模块、车体中部控制模块、车体后部控制模块的变量调节，使得自行车车把偏转角度α趋于一个常数，即使得自行车趋于一个整体；2)重心调节：通过车把控制模块、车体中部控制模块、车体后部控制模块的变量调节，调节自行车重心，使得自行车车把偏转角度α趋于0、自行车车体偏转角度β趋于0，即使得自行车从一定偏转角度到竖直站立状态；所述的前进状态下的自行车控制具体步骤如下：1)整体性调节：通过车把控制模块、车体中部控制模块、车本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于智能演化的自平衡无人驾驶自行车，其特征在于，包括自行车、传感器模块、车把控制模块、车体中部控制模块和车体后部控制模块；所述传感器模块用于测量自行车变量，所述自行车变量包括自行车车把偏转角度α、自行车车体偏转角度β、自行车后轮转动角度

【技术特征摘要】
1.一种基于智能演化的自平衡无人驾驶自行车，其特征在于，包括自行车、传感器模块、车把控制模块、车体中部控制模块和车体后部控制模块；所述传感器模块用于测量自行车变量，所述自行车变量包括自行车车把偏转角度α、自行车车体偏转角度β、自行车后轮转动角度所述车把控制模块位于自行车车把，通过重心调节机构调节车把的重心，实现车把偏转角度α的调节；所述车体中部控制模块位于自行车车体中部，通过重心调节机构调节车体中部的重心；所述车体后部控制模块位于自行车后部，通过重心调节机构调节车体后部的重心，通过旋转轮机构进行自行车后部的平衡控制和后轮旋转控制；通过后轮旋转控制实现自行车后轮转动角度的调节；所述车把控制模块、车体中部控制模块和车体后部控制模块各自的重心调节机构和车体后部控制模块的平衡控制，共同实现自行车车体偏转角度β的调节；选取自行车变量和车把控制模块、车体中部控制模块和车体后部控制模块的控制变量作为关键变量；建立关键变量需要遵循的物理规则，并建立自行车平衡需要满足的关键变量的演化目标；在模拟物理仿真空间进行自行车在平地演化环境下的物理仿真，通过进化算法得到一代能保持基本平衡的自行车控制策略；将自行车控制策略产生的数据归纳为基本的控制规则集；通过不断提高控制精度和环境复杂度，不断增加新的控制规则形成新的控制规则集，最终通过多次迭代得到演化后的控制规则集，实现无人驾驶自行车的平衡控制。2.根据权利要求1所述的一种基于智能演化的自平衡无人驾驶自行车，其特征在于，所述车把控制模块的重心调节机构为横向放置于车把上的滑杆机构，车把控制模块通过调节车把滑杆机构的滑块位置进行车把重心的调节。3.根据权利要求1所述的一种基于智能演化的自平衡无人驾驶自行车，其特征在于，所述车体中部控制模块的重心调节机构为偏心轮，车体中部控制模块通过调节偏心轮旋转角度进行车体中部重心的调节。4.根据权利要求1所述的一种基于智能演化的自平衡无人驾驶自行车，其特征在于，所述车体后部控制模块的重心调节机构为偏心轮，车体后部控制模块通过调节偏心轮旋转角度进行车体后部重心的调节。5.根据权利要求1所述的一种基于智能演化的自平衡无人驾驶自行车，其特征在于，所述车体后部控制模块的旋转轮机构为互相垂直的两个旋转轮：水平旋转轮、竖直旋转轮，竖直旋转轮与水平旋转轮相切，且与自行车后轮平行；车体后部控制模块通过调节两个旋转轮的转速进行自行车后部的平衡控制和后轮旋转控制。6.一种基于智能演化的自平衡无人驾驶自行车的自演化的控制方法，其特征在于，该方法包括平衡控制部分和无人驾驶控制部分；所述平衡控制部分的实现方法包括以下步骤：1)关键变量选取：选取可控可观的关键变量，包括自行车各变量和车把控制模块、车体中部控制模块、车体后部控制模块的控制变量；2)设定基本规则和演化目标：建立关键变量需要遵循的物理规则，并建立自行车平衡需要满足的关键变量的演化目标；3)基本控制规则集生成：在模拟物理仿真空间进行自行车在平地演化环境下的物理仿真，通过进化算法得到一代能保持基本平衡的自行车控制策略；再通过这些自行车控制策略在模拟物理仿真空间进行自行车骑行，得到能保持基本平衡的自行车控制数据，进行控制规则的建立，并将细化规则逐渐归纳为基本的控制规则集；4)自演化及控制器的建立：在基本控制规则集的基础上，通过对控制精度的要求不断提高和环境的不断复杂，进行控制规则的不断增加，形成新的控制规则集从而进行迭代，最终得到一个演化后的能够适应一定复杂环境且具有一定控制精度的控制规则集，获得控制器参数；5)实现自平衡：将自演化得到的控制器参数分别输入实际的车把控制模块、车体中部控制模块和车体后部控制模块，并进行微调，建立自行车的三个控制器，从而实现自行车的自平衡；所述无人驾驶控制部分的实现方法：根据目标运动状态，选择期望的自行车变量，实现自行车的无人驾驶控制。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤2)中，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟濬，赵夕朦，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33