基于视觉导航的两轮自平衡小车系统论文(2)

北华大学毕业设计（论文）

引 言

近年来，移动机器人由于其广泛的应用，成为了机器人领域的一个重要分支。随着研究的不断深入，移动机器人的应用领域更加广泛，所面临的环境和任务也越来越复杂。机器人会经常遇到一些比较狭窄，而且需要灵活移动转弯的工作场合，如何能够保持机器人灵活快捷的执行任务已成为现实应用中人们颇为关心的问题。两轮自平衡机器人就是在这样的背景下提出来的。两轮自平衡小车是一个高度不稳定的两轮机器人，是一种多变量、非线性、强耦合的系统，是检验各种控制方法的典型装置，同时由于它具有体积小、运动灵活、零转弯半径等特点，将会在军用和民用领域有着广泛的应用前景，因为它既有使用价值又有研究意义，所以两轮自平衡小车的研究在最近几十年引起了大量机器人技术实验室的广泛关注。

视觉导航两轮自平衡机器人是在原来自平衡机器人的基础上增加了自主导航功能，是一种具有高度自规划、自组织、自适应能力，适应在复杂的非结构化环境中工作的机器人。视觉导航技术是其研究的重要技术，也是自平衡机器人实现智能化及完全自主的关键技术。近年来随着通讯技术、人工智能技术、传感技术、计算机技术的飞速发展，为视觉导航两轮自平衡机器人的开发与研究奠定了坚实的基础和良好的发展前景。

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1 视觉导航自平衡小车简介

1.1 系统概述

两轮自平衡机器人自面世以后，由于其系统具有很强的非线性和不稳定的动态性能，迅速受到了世界各国机器人研究者的青睐，为验证各种控制理论提供理想平台，具有重大的理论研究意义。两轮移动机器人所使用的控制方法主要有：状态反馈控制、PID控制、最优控制、极点配置控制等，通常称为传统控制方法。但是传统控制方法的控制对象必须是一个系统状态和参数都是已知的已知系统。由于两轮自平衡机器人的强非线性，对机器人的模型需进行线性化处理。这样得到的机器人模型精确度很低，控制效果不能达到最优。而且两轮移动机器人要在经常变换的环境中工作，采用传统的控制方法，对系统建模时将非线性方程线性化，使得线性化后的模型准确性降低，将很难得到最优的控制效果。国内和国外都有一些研究者在两轮移动机器人的控制算法中采用了神经网络控制、自适应控制、模糊控制等高端算法进行了许多非线性控制方法研究。即使有些控制算法的控制效果能实现基本的功能，但是这些方法普遍存在运算过度复杂、控制器设计困难、相关参数很难调节等局限性，从而使得在实际系统应用难度很大。

两轮自平衡机器人是一个集动态决策和规划、环境感知、行为控制和执行等多种功能于一体的综合复杂系统，其关键是解决在完成平衡的同时，还能够实现自主导航及适应各种环境下的控制任务。通过运用外加的加速度传感器、超声波传感器、角度传感器、防碰撞开关等，可以实现小车的跟踪、路径规划和自主壁障等多种复杂的功能。

随着两轮自平衡机器人在各个领域的不断深入，越来越多的情况要求机器人具备在未知的环境中自主导航的能力。正确的实时的视觉处理信息直接关系到智能车的行驶速度、运行方向、跟踪效果以及对障碍物的躲避，对系统的实时性和鲁棒性具有决定作用。随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，自动导航技术也不断发展。视觉传感器引导方式由于具有信号探测范围宽、获取信息完整等优点，使得通过视觉传感器获取导航信息成为自动引导技术设计研究的主要方向之一。目前国内外导航机器人大部分都采用基于视觉或者有视觉参与的导航技术。

自然环境中的视觉导航的研究涉及到计算机视觉中的各个主要方面，是一个有难度的综合性课题。视觉导航的基本任务包括信息采集、全局定位、道路跟踪和障碍物检测，其中每一个部分都要以环境建模为基础。这是因为环境为智能车导航提供了很充分的信息。环境的某些特征可以为智能车导航提供依据，我们称之为路标。这些路标分成

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定位路标和导航路标。这些特定的路标，为智能车视觉导航提供了丰富是信息，是自动导航的关键技术，也是决定导航系统智能化程度的重要指标之一。

由于两轮移动机器人具有结构特殊、体积小、运动灵活、适应地形变化能力强、能够方便地实现零半径回转、鲁棒性强、适于在狭小和危险的工作空间内活动、能够胜任一些复杂环境里的工作。因此，两轮移动机器人有着广泛的应用前景，其典型应用包括代步工具、通勤车、紧急服务、空间探索、危险品运输、灭火、智能轮椅、高科技玩具、多机器人合作、机器人足球、控制理论测试平台等方面。目前在国际上，对于视觉导航两轮移动机器人应用研究也都处于刚刚起步阶段。所以视觉导航两轮自平衡小车的研究很有意义。

1.2 国内外两轮自平衡机器人技术的发展现状

1.2.1 国外的发展

首先提出两轮机器人构想的是日本 Electro-Communications大学的教授Kazuo Yamafuji，他在 1985 年就萌生了制造一种自动站立机器的构思，并在 1987 年申请的一项“平行双轮机器人”的专利中使用了该技术。近几年，随着两轮移动机器人的研究不断开展，该项技术开始成为全球机器人控制技术的研究热点之一。

2002 年，瑞士联邦工业大学的 Felix 等研制出可遥控的两轮移动机器人 Joe，该装置如图 1.1 所示，其最大运动速度可以达到 1.5m/s。Joe 能稳定地做 U 型回转。Fellx 最初使用解耦状态空间控制器来保持系统的平衡，设计者认为使用自适应模糊控制算法能提高 Joe 的抗干扰能力。

图 1.1 机器人 Joe 图 1.2 机器人 LegWay

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2002 年，Leg 公司设计了两轮移动机器人 LegWay，该装置如图 1.2 所示的。Legway是第一款玩具移动机器人，外形只有手掌大小，结构紧凑、控制灵活、模块化的结构设计，使得二次安装和拆卸都很方便。设计中引入了电机的差动驱动方式，机器人可以工作在斜面甚至不规则表面上，同时支持无线遥控操作。该机器人采用光电接近探测器来测量与地面之间的距离来实现平衡，并实现了对特定曲线轨迹进行跟踪。 1.2.2 国内的发展

目前，国内主要针对两轮机器人建模与实验原型机的研制进行研究。

2004 年，中国科学技术大学成功研制了两轮自平衡电动代步车 Free Mover，如图1.3 所示。它可以实现零半径回转，无刹车系统，整车质量约为30 公斤。正常工作时，操作者经10分钟的训练后就可以驾驶其行走。身体前倾时车子自动加速，后倾时自动减速。通过控制手柄，该电动车可原地转弯任意角度，时速可达 10 公里。连续行驶里程约 30 公里。

2005年，哈尔滨工程大学研制了一部双立人Sway，如图 1.4 所示，该机器人系统采用两块8051 单片机，一块作为机器人的控制器，另一块作为上位机的核心控制器。为了提高了检测精度，系统采用反射式红外线距离传感器和加速度计测量车体倾斜角度，为了提高系统的抗干扰能力，采用差分算法作为核心控制算法。机器人与上位机之间的数据通讯由MODEM 完成，人机交互界面通过液晶显示器实现。但由于没有对地面不平整及车轮打滑等异常情况进行考虑，该两轮自平衡机器人只能在理想的水平路面运行。

图 1.3 两轮代步车 Free-Mover 图 1.4 机器人 Sway

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1.3 两轮自平衡机器人技术的发展趋势及前景

表1.1对几种典型的两轮自平衡机器人系统的结构特点，功能特点和传感器进行了综合比较。

表 1.1 典型两轮自平衡机器人的结构特点比较

nbot Joe SegWay Flathru

分析表明，为了实现两轮移动机器人的实用化，在机器人的导航技术与控制方法等方面仍然有许多有待研究的问题，目前主要研究移动机器人的导航定位、路径规划、灵活控制等问题，具有重要的学术价值和现实意义。尽管国内外许多研究机构对两轮移动机器人开展了很多研究，但机器人前进，后退，旋转等运动状态，如何设计控制策略，以保持身体的运动和动力系统可立即恢复后干扰导航和平衡等方面，仍有许多问题值得研究的地方。未来，两轮自平衡小车的发展趋势有以下几个方面。系统的设计应满足动态移动机器人的要求，机械结构要紧凑、对称和简单的控制，完善现有的原型系统，在国内和国外的制度设计特点方面，体现了设计的多样性；信息感知系统采用的传感器形式从单传感器、多传感器到组合传感器；控制系统从单微处理器到多微处理器结构；机械结构从定质心倒立摆式结构、定质心质量均布式结构、变质心倒立摆式结构到变质心质量均布式结构。

系统结构 质量均布式 倒立摆式 倒立摆式 感知系统类型 单传感器 组合传感器 单传感器式 传感器 光电探测器器 组合传感器 FAS-G 陀螺仪 3 个陀螺仪，1 个 3轴加速度计 Legway 质量均布式 组合传感器式 1 个陀螺仪，2 个倾角计和光学传感 质量均布式 组合传感器式 - 5 -

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