兩輪自平衡車軌跡跟蹤控制關鍵技術研究.pdf

1、兩輪自平衡車憑借體積小，結構簡單，運動靈活，耗能低等優(yōu)點，在智能交通、空間探測和家庭服務等領域得到廣泛關注和應用。同時，作為倒立擺系統(tǒng)的高級形式，自平衡車運動控制對于機器人學及相關控制學科具有重要研究價值。本文針對自平衡車在空間探測或無人駕駛時所面臨的軌跡跟蹤問題，綜合考慮各種實際情況展開研究。
　　首先，針對自平衡車自身機械結構引起的本質不穩(wěn)定特性，利用零動態(tài)概念對系統(tǒng)數(shù)學模型進行分析，通過反饋線性化和李雅普諾夫穩(wěn)定定理從控制原

2、理上闡述系統(tǒng)不穩(wěn)定的根源。本文對系統(tǒng)模型進行Olfati轉換，解耦欠驅動耦合狀態(tài)變量，將模型轉化為零動態(tài)穩(wěn)定的嚴格前饋級聯(lián)系統(tǒng)。在此基礎上，設計一種考慮全局狀態(tài)的級聯(lián)滑模控制解決車輛欠驅動前向運動問題。終端滑?？刂剖罐D向運動在有限時間內(nèi)迅速收斂，然后模型預測基于參考軌跡在線實時生成一條平滑期望軌跡，實現(xiàn)車輛對慣性坐標系下任一軌跡的平滑跟蹤。
　　其次，考慮車輛實際運動過程中受到不同干擾，以及執(zhí)行器飽和和車身傾角等約束問題，提出一種

3、基于預測控制的分層控制策略。外層飽和軌跡生成器在線生成虛擬有界期望速度，解決非完整約束，保證車輛軌跡跟蹤誤差全局收斂。然后預測控制作為動力學控制器，在反饋線性化模型基礎上，利用優(yōu)化方法同時解決內(nèi)外干擾，輸入與狀態(tài)約束及欠驅動問題，并將預測優(yōu)化問題轉為標準的二次規(guī)劃問題，快速實現(xiàn)對生成的期望速度跟蹤與車身穩(wěn)定。
　　最后，針對車輛精確模型與速度信號難以獲取的實際問題，同時考慮各種干擾與約束，提出一種基于擴張觀測器的魯棒預測控制。非線

4、性擴張觀測器能夠實時估計系統(tǒng)狀態(tài)和外界干擾，將狀態(tài)反饋擴展到無速度信號下的輸出反饋，且干擾估計用于控制器前饋補償。魯棒預測控制綜合了自適應滑?？刂坪湍Ｐ皖A測控制。自適應滑?？刂朴糜谵D向期望速度跟蹤，且自適應律在線更新系統(tǒng)參數(shù)和估計誤差，提高控制器魯棒性。模型預測控制直接作用于非線性前向系統(tǒng)模型，實現(xiàn)前向期望速度跟蹤和車身穩(wěn)定，而無需進行反饋線性化，降低了系統(tǒng)模型要求。
　　本文研究能顯著提高兩輪自平衡車在慣性坐標系下軌跡跟蹤精度和