平衡机器人的模糊控制方法、装置及平衡机器人制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种平衡机器人的模糊控制方法、装置及平衡机器人，该方法包括：将平衡机器人轮子的旋转角与平衡机器人轮子的半径相乘，再将相乘的结果与期望位置进行差值计算得到位置误差；将位置误差及平衡机器人的倾斜角速度作为第一输入代入位置控制模型后得到第一输出；将第一输出与所述平衡机器人的倾斜角进行差值计算得到新的变量；将新的变量、平衡机器人的倾斜角速度、平衡机器人轮子的旋转角及平衡机器人的旋转角速度作为第二输入代入平衡控制模型后得到第二输出；将第二输出输入平衡机器人的数学模型，以根据数学模型的输出控制平衡机器人运行。本发明专利技术在存在随机干扰时，具有更好的控制效果，抗干扰能力较强，达到期望位置的时间较小。

【技术实现步骤摘要】
平衡机器人的模糊控制方法、装置及平衡机器人
本专利技术涉及平衡机器人
，具体而言，涉及一种平衡机器人的模糊控制方法、装置及平衡机器人。
技术介绍
随着技术与应用的发展，各种各样的移动机器人层出不穷。关节越多的机器人，可以处理更加复杂的情况。但是，由于具有高自由度，其设计和控制更为复杂。平衡机器人由两个独立驱动的车轮和中心轴方向的连接体组成。它具有结构简单、设计和控制复杂度低及体积小的有点，适合在市内或者狭窄的地方工作。平衡机器人是一个欠驱动的机械系统，具有高非线性特征。然而，不确定性总是存在实际应用中，高阶不确定性将会影响平衡机器人的系统性能。模糊集和模糊逻辑控制器是一种已被接受的方法概论，存在不确定和外部干扰时，它们可以提供很好的抗干扰能力。现有的单值模糊器的计算简单方便，其应用非常广泛，然而，单值模糊器不能很好的处理输入带来的不确定性的影响，当闭环系统中存在测量噪声时，单值模糊器不能达到我们所期待的性能。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术实施例的目的在于提供一种平衡机器人的模糊控制方法、装置及平衡机器人，以解决现有技术的不足。根据本专利技术的一个实施方式，提供一种平衡机器人的模糊控制方法，包括：将平衡机器人轮子的旋转角与所述平衡机器人轮子的半径相乘，再将相乘的结果与期望位置进行差值计算得到位置误差，并将所述位置误差及所述平衡机器人的倾斜角速度作为第一输入代入位置控制模型后得到第一输出；将所述第一输出与所述平衡机器人的倾斜角进行差值计算得到新的变量，并将所述新的变量、所述平衡机器人的倾斜角速度、所述平衡机器人轮子的旋转角及所述平衡机器人的旋转角速度作为第二输入代入平衡控制模型后得到第二输出，所述平衡控制模型为：其中，u为第二输出，x(t)为第二输入，αs、αk为所述平衡控制模型的次隶属度，为所述平衡控制模型对应的第i条规则次隶属度为αs的上激活强度，为所述平衡控制模型对应的第i条规则次隶属度为αs的下激活强度，Ui为所述平衡控制模型对应的第i条规则的局部反馈增益，i＝1,2，s＝1,2,…smax，k＝1,2,…kmax；将所述第二输出输入所述平衡机器人的数学模型，以根据所述数学模型的输出控制所述平衡机器人运行。在上述的平衡机器人的模糊控制方法中，所述平衡控制模型的创建过程包括：根据平衡模糊规则计算该平衡模糊规则的上、下激活强度：其中，所述平衡模糊规则为：若θ是Xi，那么u是Uix，为第i条平衡模糊规则次隶属度为α的下激活强度，为第i条平衡模糊规则次隶属度为α的上激活强度，T、★均为t-范函数，为第i条平衡模糊规则的下隶属函数，为第i条平衡模糊规则的上隶属函数，为第i条平衡模糊规则的前件的下隶属函数，为第i条平衡模糊规则的前件的上隶属函数，m＝1,2,…p；根据所述平衡模糊规则对应的局部反馈增益及该平衡模糊规则的上、下激活强度构建平衡控制模型。在上述的平衡机器人的模糊控制方法中，所述位置控制模型的创建过程包括：：根据位置模糊规则计算该位置模糊规则的上、下激活强度：其中，所述位置模糊规则为：若Pe是De，是那么θp是Dp，Pe为位置误差，为所述平衡机器人的倾斜角速度，θP为位置模糊规则的输出，为位置模糊规则次隶属度为α的下激活强度，为位置模糊规则次隶属度为α的上激活强度，T、★均为t-范函数，为位置模糊规则的下隶属函数，为位置模糊规则的上隶属函数，为位置模糊规则的前件的下隶属函数，为位置模糊规则的前件的上隶属函数，m＝1,2,…p；；根据所述位置模糊规则的后件隶属函数的重心及该位置模糊规则的上、下激活强度计算位置控制模型次隶属度为α的降型集表达式：其中，Ycos,α(X′)为该位置控制模型次隶属度为α的降型集表达式，为该位置模糊规则的后件隶属函数的重心，为该位置控制模型第i条位置模糊规则次隶属度为α的下激活强度，为该位置控制模型第i条位置模糊规则次隶属度为α的上激活强度，i＝1,2,…,M；对该位置控制模型次隶属度为α的降型集表达式解模糊后得到所述位置控制模型：其中，Y为所述第一输出，αk为所述位置控制模型的次隶属度。在上述的平衡机器人的模糊控制方法中，所述“将所述第二输出输入所述平衡机器人的数学模型，以根据所述数学模型的输出控制所述平衡机器人运行”包括：将所述第二输出输入所述平衡机器人的数学模型得到所述平衡机器人的闭环控制模型：其中，为所述闭环控制模型的输出，Ai,Bi均为所述平衡机器人的数学模型的系数矩阵；根据所述闭环控制模型的输出控制所述平衡机器人运行。在上述的平衡机器人的模糊控制方法中，还包括：在所述平衡机器人初始启动时，获取所述平衡机器人轮子的旋转角、所述平衡机器人的旋转角速度、所述平衡机器人的倾斜角及所述平衡机器人的倾斜角速度的初始化值；将所述初始化值代入所述平衡控制模型得到所述第二输出，将所述第二输出输入所述平衡机器人的数学模型，以根据所述数学模型的输出控制所述平衡机器人运行，并在所述平衡机器人运行后根据实时运行状态更新所述平衡机器人轮子的旋转角、所述平衡机器人的旋转角速度、所述平衡机器人的倾斜角及所述平衡机器人的倾斜角速度的值。根据本专利技术的另一个实施方式，提供一种平衡机器人的模糊控制装置，包括：第一输出模块，用于将平衡机器人轮子的旋转角与所述平衡机器人轮子的半径相乘，再将相乘的结果与期望位置进行差值计算得到位置误差，并将所述位置误差及所述平衡机器人的倾斜角速度作为第一输入代入位置控制模型后得到第一输出；第二输出模块，用于将所述第一输出与所述平衡机器人的倾斜角进行差值计算得到新的变量，并将所述新的变量、所述平衡机器人的倾斜角速度、所述平衡机器人轮子的旋转角及所述平衡机器人的旋转角速度作为第二输入代入平衡控制模型后得到第二输出，所述平衡控制模型为：其中，u为第二输出，x2(t)为第二输入，αs、αk为所述平衡控制模型的次隶属度，为所述平衡控制模型对应的第i条规则次隶属度为αs的上激活强度，为所述平衡控制模型对应的第i条规则次隶属度为αs的下激活强度，Ui为所述平衡控制模型对应的第i条规则的局部反馈增益，i＝1,2，s＝1,2,…smax，k＝1,2,…kmax；控制模块，用于将所述第二输出输入所述平衡机器人的数学模型，以根据所述数学模型的输出控制所述平衡机器人运行。在上述的平衡机器人的模糊控制装置中，所述平衡控制模型的创建过程包括：第一计算模块，用于根据平衡模糊规则计算该平衡模糊规则的上、下激活强度：其中，所述平衡模糊规则为：若θ是Xi，那么u是Uix，为第i条平衡模糊规则次隶属度为α的下激活强度，为第i条平衡模糊规则次隶属度为α的上激活强度，T、★均为t-范函数，为第i条平衡模糊规则的下隶属函数，为第i条平衡模糊规则的上隶属函数，为第i条平衡模糊规则的前件的下隶属函数，为第i条平衡模糊规则的前件的上隶属函数，m＝1,2,…p；构建模块，用于根据所述平衡模糊规则对应的局部反馈增益及该平衡模糊规则的上、下激活强度构建平衡控制模型。在上述的平衡机器人的模糊控制装置中，所述位置控制模型的创建过程包括：第二计算模块，用于根据位置模糊规则计算该位置模糊规则的上、下激活强度：其中，所述平衡模糊规则为：若Pe是De，是那么θp是Dp，Pe为位置误差，为所述平衡机器人的倾斜角速度，θP为位置模糊本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种平衡机器人的模糊控制方法，其特征在于，包括：将平衡机器人轮子的旋转角与所述平衡机器人轮子的半径相乘，再将相乘的结果与期望位置进行差值计算得到位置误差，并将所述位置误差及所述平衡机器人的倾斜角速度作为第一输入代入位置控制模型后得到第一输出；将所述第一输出与所述平衡机器人的倾斜角进行差值计算得到新的变量，并将所述新的变量、所述平衡机器人的倾斜角速度、所述平衡机器人轮子的旋转角及所述平衡机器人的旋转角速度作为第二输入代入平衡控制模型后得到第二输出，所述平衡控制模型为：

【技术特征摘要】
1.一种平衡机器人的模糊控制方法，其特征在于，包括：将平衡机器人轮子的旋转角与所述平衡机器人轮子的半径相乘，再将相乘的结果与期望位置进行差值计算得到位置误差，并将所述位置误差及所述平衡机器人的倾斜角速度作为第一输入代入位置控制模型后得到第一输出；将所述第一输出与所述平衡机器人的倾斜角进行差值计算得到新的变量，并将所述新的变量、所述平衡机器人的倾斜角速度、所述平衡机器人轮子的旋转角及所述平衡机器人的旋转角速度作为第二输入代入平衡控制模型后得到第二输出，所述平衡控制模型为：其中，u为第二输出，x(t)为第二输入，αs、αk为所述平衡控制模型的次隶属度，为所述平衡控制模型对应的第i条规则次隶属度为αs的上激活强度，为所述平衡控制模型对应的第i条规则次隶属度为αs的下激活强度，Ui为所述平衡控制模型对应的第i条规则的局部反馈增益，i＝1,2，s＝1,2,…smax，k＝1,2,…kmax；将所述第二输出输入所述平衡机器人的数学模型，以根据所述数学模型的输出控制所述平衡机器人运行。2.根据权利要求1所述的平衡机器人的模糊控制方法，其特征在于，所述平衡控制模型的创建过程包括：根据平衡模糊规则计算该平衡模糊规则的上、下激活强度：其中，所述平衡模糊规则为：若θ是Xi，那么u是Uix，为第i条平衡模糊规则次隶属度为α的下激活强度，为第i条平衡模糊规则次隶属度为α的上激活强度，T、★均为t-范函数，为第i条平衡模糊规则的下隶属函数，为第i条平衡模糊规则的上隶属函数，为第i条平衡模糊规则的前件的下隶属函数，为第i条平衡模糊规则的前件的上隶属函数，m＝1,2,…p；根据所述平衡模糊规则对应的局部反馈增益及该平衡模糊规则的上、下激活强度构建平衡控制模型。3.根据权利要求1所述的平衡机器人的模糊控制方法，其特征在于，所述位置控制模型的创建过程包括：根据位置模糊规则计算该位置模糊规则的上、下激活强度：其中，所述位置模糊规则为：若Pe是De，是那么θp是Dp，Pe为位置误差，为所述平衡机器人的倾斜角速度，θP为位置模糊规则的输出，为位置模糊规则次隶属度为α的下激活强度，为位置模糊规则次隶属度为α的上激活强度，T、★均为t-范函数，为位置模糊规则的下隶属函数，为位置模糊规则的上隶属函数，为位置模糊规则的前件的下隶属函数，为位置模糊规则的前件的上隶属函数，m＝1,2,…p；根据所述位置模糊规则的后件隶属函数的重心及该位置模糊规则的上、下激活强度计算位置控制模型次隶属度为α的降型集表达式：其中，Ycos,α(X′)为该位置控制模型次隶属度为α的降型集表达式，为该位置模糊规则的后件隶属函数的重心，为该位置控制模型第i条位置模糊规则次隶属度为α的下激活强度，为该位置控制模型第i条位置模糊规则次隶属度为α的上激活强度，i＝1,2,…,M；对该位置控制模型次隶属度为α的降型集表达式解模糊后得到所述位置控制模型：其中，Y为所述第一输出，αk为所述位置控制模型的次隶属度。4.根据权利要求1所述的平衡机器人的模糊控制方法，其特征在于，所述“将所述第二输出输入所述平衡机器人的数学模型，以根据所述数学模型的输出控制所述平衡机器人运行”包括：将所述第二输出输入所述平衡机器人的数学模型得到所述平衡机器人的闭环控制模型：其中，为所述闭环控制模型的输出，Ai,Bi均为所述平衡机器人的数学模型的系数矩阵；根据所述闭环控制模型的输出控制所述平衡机器人运行。5.根据权利要求1所述的平衡机器人的模糊控制方法，其特征在于，还包括：在所述平衡机器人初始启动时，获取所述平衡机器人轮子的旋转角、所述平衡机器人的旋转角速度、所述平衡机器人的倾斜角及所述平衡机器人的倾斜角速度的初始化值；将所述初始化值代入所述平衡控制模型得到所述第二输出，将所...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵涛，喻倩，佃松宜，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川,51