变倾角自适应双轮自平衡机器人控制算法

作者：牛雪娟; 孙宏图^*

来源：控制工程, 2021, 28(02): 306-312.

DOI：10.14107/j.cnki.kzgc.20190063

• 双轮自平衡机器人
• 互补滤波
• 卡尔曼滤波
• 模糊自适应PID
• 鲁棒性

为了提高双轮自平衡机器人的动态稳定性,提出了一种基于传感器数据融合的模糊自适应PID控制策略。首先通过建立传感器的数学模型分析其误差来源,并对比了改进后的互补滤波和卡尔曼滤波融合算法在自平衡机器人倾角测量中的实时准确性;其次根据PID参数的控制效果,针对机器人倾角持续无规律变化设计了具有不同论域范围和变隶属度函数特点的变倾角模糊PID控制方法。实验结果表明,改进后的卡尔曼滤波融合算法在自平衡机器人控制中更具优越性;同时,变倾角模糊PID控制与传统PID控制相比,机器人在平衡和前进控制过程中具有较强的自适应能力和鲁棒性,其调节时间分别缩短0.8 s和3 s,超调量分别降低10%和16%。

• 单位
  天津工业大学