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兩輪差速機器人運動學分析和控制研究
作者：王維新
來源：《現代電子技術》2012年第10期
摘 要：對兩輪差速機器人的運動控制進行分析，建立了輸入/輸出量之間的函數隸屬關系，在建立輪式機器人的運動學模型和動力學模型基礎上，為實際研究提供可行性指導和理論依據。同時為博創平台的差速機器人運動控制提出新的思路，即基于模糊控制的機器人路徑跟蹤。将增量式PID控制算法及模糊控制政策結合起來，應用于兩輪差速機器人的運動控制模型中，并運用Matlab進行仿真，得到了控制系統的響應曲線，達到了滿意的效果。 關鍵詞：差速機器人； 模糊控制； Matlab仿真； 增量式PID控制 中圖分類号：
文獻辨別碼：A 文章編号：
(Department of Machinery and Electron Engineering, Xi’an University of Arts and Science, Xi’an 710065, China)
Abstract： The motion control of the two wheel differential robot is analyzed. The function affiliation between the input and output quantities is established. The establishment of the kinematics model and dynamics model of wheeled robot provided the feasibility guidance and theoretical basis for practical research. A new way based on path tracking of the fuzzy control robot is put forward for the motion control of differential robot on Bogen platform. The combination of the incremental PID differential robot. The response curve of the control system was obtained by simulation with Matlab and a satisfactory result was achieved.
Keywords： differential robot; fuzzy control; Matlab simulation; incremental PID control -------------------------------------------------------------------------------- 收稿日期：
基金項目：西安市科技計劃項目(CXY1134WL39) 随着高技術的發展，機器人技術的應用領域不斷擴大，工業機器人 、特種作業機器人、服務機器人、微小型機器人等已經在各個方面得到廣泛的應用和發展。兩輪差速機器人涉及到多個應用領域，對兩輪差速機器人的運動控制研究成為主要的課題。
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1 兩輪驅動差速機器人的運動學分析
對輪式移動機器人，做路徑和軌迹時，一般是以獨立驅動輪的輪基中點為基點來進行的。在實時控制中，軌迹産生器把規劃好的路徑轉變成随時間變化的兩個獨立驅動輪的角速度，通過控制器，分别去控制兩個驅動輪。 1.1 運動學正問題
當兩驅動輪的角速度已知的情況下，假設左右兩驅動輪角速度分别為r和l，曲率半徑也是關于t的函數，是以可以求出移動機器人的運動軌迹：xR?=rcos(θ+α)qr? (1)
yR?=rsin(θ+α)ql? (2)
θ=r/(Lqr?)－r/(Lql?) (3)1.2 運動學逆問題
機器人按确定軌迹運動時，已知左右兩輪的速度以及θ(t)已知驅動輪的運動規律可知是惟一的，那麼算的機器人的角速度如下：q?=1rx?(t)2+y(t)2? (4)
q?l=q?r－Lθ/r=q?－Lθ/r
(5)1.3 兩輪驅動差速機器人的運動學分析法
根據文獻\\[1\\]中提到：傳統以輪距中點為參考對象的移動機器人的位姿矯正是通過同時給兩輪驅動加以角速度的增量，這勢必要根據位姿的誤差，經過求矩陣得到用以矯正位姿誤差的角速度增量。而該設計是通過輪軸心為參考對象，那麼其位姿矯正是：作為參考對象驅動輪的角速度不變，而通過調整另一個輪的角速度來實作，根據位姿誤差，經過計算就可以得到校正位姿誤差的角速度，方法如下：
用式(1)積分求出機器人的實際位姿，與下一時刻的期望誤差差分，得到位姿誤差，帶入到式(6)中和式(7)得到校正位姿誤差角度，把該角度帶入式(5)可以得到角速度的增量，右輪角速度保持不變。移動過程中，隻要求出機器人的實際姿态與下一時刻的期望姿态，帶入式(6)和式(7)便會校正位姿。