独轮机器人
独轮平衡车原理
独轮平衡车原理独轮平衡车，又称为电动独轮车，是一种新型的个人电动工具，它以其独特的外形和便捷的出行方式受到了越来越多人的喜爱。
那么，独轮平衡车是如何实现平衡的呢？接下来，我们将深入探讨独轮平衡车的原理。
首先，独轮平衡车的平衡原理是基于陀螺仪效应的。
陀螺仪效应是指在外力作用下，陀螺仪会产生一个垂直于外力方向的力矩，使得陀螺仪保持平衡。
独轮平衡车内部搭载了高精度的陀螺仪传感器，通过实时监测车身倾斜角度和方向变化，来实现平衡控制。
当车身倾斜时，系统会根据倾斜角度和方向发出指令，调节车轮转速和方向，使车身保持平衡状态。
其次，独轮平衡车还采用了倒立摆原理。
倒立摆是指一个挂在支点上的摆，当受到外力作用时，摆会产生倾斜，但由于支点的存在，摆会产生一个力矩来抵消外力，使得摆重新回到垂直状态。
独轮平衡车的车轮就类似于倒立摆，当车身倾斜时，车轮会产生一个力矩来抵消倾斜力，使得车身重新回到平衡状态。
此外，独轮平衡车还利用了闭环控制系统。
闭环控制系统是指系统输出的控制量与系统输入的参考量进行比较，通过不断调节来使系统输出逼近参考量。
在独轮平衡车中，闭环控制系统通过不断监测车身倾斜角度和方向，及时调节车轮转速和方向，以实现平衡控制。
最后，独轮平衡车的平衡原理还涉及到了惯性原理。
惯性是物体在外力作用下保持匀速直线运动状态的性质。
独轮平衡车在运行过程中，通过惯性来保持车身的平衡状态，当车身倾斜时，系统会根据惯性原理来调节车轮转速和方向，使车身恢复平衡。
综上所述，独轮平衡车的平衡原理是基于陀螺仪效应、倒立摆原理、闭环控制系统和惯性原理的综合作用。
通过这些原理的精密调控，独轮平衡车能够实现高效稳定的平衡控制，为用户提供便捷、舒适的出行体验。
希望本文能够帮助大家更好地理解独轮平衡车的工作原理，为其在未来的发展提供一些参考和借鉴。
移动机器人——独轮机器人研究综述
下2个用铰链关节连接的部分。由于其轮子很宽大，因此基本不存在侧向平衡的问题。
• 2005年卡内基梅隆大学的研究者Lauwers 等研制与独轮机器人很类似的机器人称为独轮球机器人， 它将独轮机器人的轮子换成的一个可朝任意方向滚动的球 • 2007 年，美国加州大学圣地亚哥分校研制成功一款名为UniBot 的SWR，利用极点配置算法控制上端
2005年卡内基梅隆大学的研究者lauwers等研制与独轮机器人很类似的机器人称为独轮球机器人它将独轮机器人的轮子换成的一个可朝任意方向滚动的球2007年美国加州大学圣地亚哥分校研制成功一款名为unibot的swr利用极点配置算法控制上端的竖直飞轮和下端的一个行走轮成功地实现了自身的平衡2008年日本村田制作所推出了名为村田少女的独轮车机器人该机器人通过转动机器人体内配备的惯性轮保持侧向平衡而前向平衡则通过机器人的车轮来控制难题平衡目前干扰卡尔曼滤波非线性线性化微分几何滑膜控制俯仰横滚航向之间耦合解耦控制静态不稳定动平衡mimo系统角度角速度位置速度反馈动力学建模方法牛顿欧拉法受力分析拉格朗日方程劳斯方程基于能量计算量大凯恩法非完整性系统矢量运算计算量小有递推公式方便计算水平飞轮容易转向竖直飞轮容易平衡陀螺仪结构橄榄球形状球形结构控制策略神经网络反演迭代学习控制中国进展
的竖直飞轮和下端的一个行走轮，成功地实现了自身的平衡
• 2008 年，日本村田制作所推出了名为“村田少女”的独轮车机器人，该机器人通过转动机器人体内 配备的惯性轮保持侧向平衡, 而前向平衡则通过机器人的车轮来控制
难题 -> 平衡（目前）
• 建模复杂
拉格朗日法、凯恩法
• 干扰
卡尔曼滤波
• 欠驱动或不稳定 • 非线性
电气控制结构
参考文献
轮腿式移动机器人开题报告
轮腿式移动机器人开题报告一、项目背景和意义近年来，随着人工智能和机器人技术的快速发展，移动机器人在日常生活和工业领域中扮演着越来越重要的角色。
传统的轮式移动机器人能够在平坦的地面上自由移动，但遇到不平整或复杂的地形，轮子往往面临较大的困难。
而腿式移动机器人具有良好的适应性和灵活性，能够在各种地形条件下灵活行动，因此备受研究和开发的关注。
本项目旨在设计和开发一种轮腿式移动机器人，利用轮子和腿部结构的组合，实现机器人在复杂地形下的移动能力。
通过对机器人的设计和控制算法的研究，旨在提高机器人的稳定性和适应性，为机器人在户外和室内环境中的应用提供更多可能性。
二、项目内容2.1 机器人结构设计机器人的结构设计是项目的基础，它决定了机器人的外形和动力学特性。
本项目将采用4轮腿的设计方案，每个腿部由多个关节组成，通过可伸缩设计能够适应不同高度和地形条件。
机器人的机身设计将考虑到重心平衡和轮子与腿部之间的连接，以确保机器人在行走时的稳定性和机动性。
2.2 控制算法设计机器人的运动控制是项目的核心，它决定了机器人在不同环境下的行动能力。
本项目将设计和实现一种基于传感器反馈的控制算法，通过对环境和机器人自身状态的感知，控制机器人的运动和步态。
控制算法将考虑到机器人的平衡性、速度控制和防碰撞等因素，以保证机器人安全和稳定地行动。
2.3 硬件和软件的集成本项目将进行硬件和软件的集成工作，将机器人的机械结构和控制算法相结合。
硬件方面，需要进行传感器、电机和电路等硬件设备的选型和集成。
软件方面，需要设计和编写控制算法和界面程序，实现机器人的控制和监控。
三、项目计划3.1 需求分析和框架设计在项目开始阶段，需要进行需求分析，明确机器人的功能和性能要求。
同时，还需要进行框架设计，确定机器人的整体结构和控制算法的基本框架。
3.2 硬件采购和集成在项目的硬件采购和集成阶段，需要根据需求分析的结果，选择合适的硬件设备，进行采购和集成。
独轮平衡车原理
独轮平衡车原理独轮平衡车是一种新型的个人交通工具，主要由独轮平衡车身、电机、电池、陀螺仪、加速度计和控制算法等部分组成。
它的运转原理源于动态稳定性控制理论，通过计算机把车身倾斜状态的信息输入到控制电路中，不断调整电机输出的力，使车身保持平衡行驶。
本文将对独轮平衡车的原理进行详细解析。
一、陀螺仪和加速度计独轮平衡车能够维持平衡的关键在于陀螺仪和加速度计。
陀螺仪用于测量车身的旋转角速度，而加速度计则用于测量车身加速度和俯仰角。
两者结合能够确定车身的角度和姿态，为电机控制提供参考。
当车身倾斜时，陀螺仪和加速度计会在短时间内反应出车身的状态变化，以便控制系统快速地做出应对措施。
二、控制算法控制算法是独轮平衡车实现动态稳定的核心。
其基本思想是在车身追求平衡的前提下，通过调节电机的功率和施加力的方向来实现车身的动态平衡。
概括来说，控制算法主要包括两个方面：一是控制车身朝向垂直方向的角度，二是控制车身的运动状态。
下面将详细解析。
1.角度控制角度控制是指控制车身朝向垂直方向的角度。
控制算法的流程如下：陀螺仪和加速度计测量车身的倾斜角度和方向，并将其实时传输至电机控制器。
电机控制器通过PID（比例积分微分）反馈控制算法计算出电机输出的控制信号。
PID 算法是一种广泛应用于控制领域的方法，它包括比例项、积分项和微分项，可以高效地响应车身状态的变化，从而能够快速地调节电机的输出。
电机根据控制信号输出对应的动力，以调整车身的倾斜状态，实现平衡。
2.状态控制电机控制器通过反馈控制算法计算出电机输出的控制信号，并调节车身的倾斜角度，以保证车身在稳定状态下行驶。
三、独轮平衡车的优缺点独轮平衡车具有许多优点，例如：1.节省能源：独轮平衡车采用电动驱动，比传统汽车更节能环保。
2.方便携带：独轮平衡车体积小巧轻便，携带方便。
3.简单易用：独轮平衡车可以通过体重前倾和后倾，左右平衡来控制方向。
4.轻松操作：只需要简单的学习，就能轻松掌握驾驶技巧。
自平衡独轮车动力学模型的建立
2 自平衡独轮车动力学模型的建立2.1 自平衡的原理动态平衡原理即为自平衡独轮车的工作原理。
通过运动补偿算法，运用加速度传感器和陀螺仪对车体姿态测试，同时借助精密的伺服控制系统高敏地对电机进行驱动，并作适度的调节，从而使整个车体的平衡性以及稳定性得到确保。
由图 2.1能够得出，自平衡独轮车的车体摆动和它的转动是存在一定分离性的，驾驶人员的两腿将车身的两端夹紧，进而和车体产生了一个整体。
一旦其身体倾向后方，那么驱动车轮就会朝后转，从而防止车体倒向后方；反之，若是朝前，那么车轮就会朝钱转；若其身体处于竖直状态，那么则独轮车也就表现为动态平衡。
独轮车控制系统的重中之重就是平衡控制。
就自平衡独轮车加以建模并做深度分析，便能够对系统的特性产生更多的了解，这对于相应控制算法的设计规划甚为有益。
图2.12.2动力学建模2.2.1 物理模型化简自平衡独轮车不是平面机构，需要采用空间坐标的方式对其进行分析，坐标定义可详见图2.2，能够看出其自由度共有6个，其中平移、旋转各为3个。
俯仰角Ψ、横滚角γ、偏航角Φ均为其旋转姿态角。
因为独轮车的左右方向以驾驶者自身的调节为主，只能够控制前方和后方，故而把模型简单化至x o z平面，仅对这两个方向上的平衡控制进行探讨。
图2.2运动学是力学的一个分支，主要是站在几何的视角上来对物体位置伴随时间的波动规律进行阐述及探究的，刚体的运动学以对其自身的运动特性的研究为主，譬如转动经过、位移、角速度及其加速度等。
由于有部分难以测得的因素存在于独轮车的机械零件以及运动经过当中，因而必须对其做简化建模，因此作如下假设：1驾驶者和独轮车运动相同，可将二者看成一个整体，假定是刚体；2行走轮为质心在圆心的空心圆环；3在独轮车行驶期间，车轮和地面从始至终都处于彼此接触的状态，且一直是纯滚动；4忽略其他摩擦和外界干扰。
基于以上条件，我们进行独轮车物理模型化简如图 2.3，Φ为车轮转过的角度，θ为车体的倾角。
轮式移动机器人动力学建模与运动控制技术
WMR具有结构简单、控制方便、运动灵活、维护容易等优点，但也存在一些局限性，如对环境的适应性、运动稳定性、导航精度等方面的问题。
轮式移动机器人的定义与特点特点定义军事应用用于生产线上的物料运输、仓库管理等，也可用于执行一些危险或者高强度任务，如核辐射环境下的作业。
工业应用医疗应用第一代WMR第二代WMR第三代WMRLagrange方程控制理论牛顿-Euler方程动力学建模的基本原理车轮模型机器人模型控制系统模型030201轮式移动机器人的动力学模型仿真环境模型验证性能评估动力学模型的仿真与分析开环控制开环控制是指没有反馈环节的控制，通过输入控制信号直接驱动机器人运动。
反馈控制理论反馈控制理论是运动控制的基本原理，通过比较期望输出与实际输出之间的误差，调整控制输入以减小误差。
闭环控制闭环控制是指具有反馈环节的控制，通过比较实际输出与期望输出的误差，调整控制输入以减小误差。
运动控制的基本原理PID控制算法模糊控制算法神经网络控制算法轮式移动机器人的运动控制算法1 2 3硬件实现软件实现优化算法运动控制的实现与优化路径规划的基本原理路径规划的基本概念路径规划的分类路径规划的基本步骤轮式移动机器人的路径规划方法基于规则的路径规划方法基于规则的路径规划方法是一种常见的路径规划方法，它根据预先设定的规则来寻找路径。
其中比较常用的有A*算法和Dijkstra算法等。
这些算法都具有较高的效率和可靠性，但是需要预先设定规则，对于复杂的环境适应性较差。
基于学习的路径规划方法基于学习的路径规划方法是一种通过学习来寻找最优路径的方法。
它通过对大量的数据进行学习，从中提取出有用的特征，并利用这些特征来寻找最优的路径。
其中比较常用的有强化学习、深度学习等。
这些算法具有较高的自适应性，但是对于大规模的环境和复杂的环境适应性较差。
基于决策树的路径规划方法基于强化学习的路径规划方法决策算法在轮式移动机器人中的应用03姿态与平衡控制01传感器融合技术02障碍物识别与避障地图构建与定位通过SLAM（同时定位与地图构建）技术构建环境地图，实现精准定位。
轮腿机器人发展与研究综述
轮腿机器人发展与研究综述目录一、内容简述 (1)二、轮腿机器人的发展历程 (2)1. 初始探索阶段 (3)2. 技术积累阶段 (4)3. 快速发展阶段 (5)三、轮腿机器人的关键技术 (6)1. 移动技术 (7)（1）行走控制策略 (8)（2）运动规划算法 (10)（3）地形适应性研究 (11)2. 感知与识别技术 (12)（1）环境感知 (13)（2）目标识别与追踪 (14)（3）自主导航技术 (16)3. 动力学与优化设计 (17)（1）动力学建模与分析 (18)（2）结构优化与材料选择研究 (19)（3）能耗分析与优化技术 (20)一、内容简述轮腿机器人作为一种集成了轮式移动和双腿行走功能的复杂机械系统，其发展与研究在近年来受到了广泛关注。
这类机器人不仅继承了轮式机器人的灵活性和高效能特点，还通过双腿结构赋予了其更好的地形适应性和越障能力。
在发展历程上，轮腿机器人经历了从单一功能到多元化功能的演变。
早期的轮腿机器人主要侧重于轮式移动性能的提升，如提高速度、稳定性等。
随着技术的不断进步，研究者们开始注重腿部结构的优化，以实现更复杂的运动模式和更高的越障能力。
轮腿机器人已经广泛应用于军事、灾害救援、农业、工业等多个领域，成为了现代机器人技术的一个重要分支。
在研究内容方面，轮腿机器人的设计涉及多个学科领域，包括机械设计、控制理论、传感器技术、人工智能等。
为了实现更高效、更稳定的运动，研究者们不断探索新型材料、驱动方式和控制策略。
针对不同应用场景的需求，轮腿机器人的功能也日益丰富，如自主导航、目标识别、物品搬运等。
轮腿机器人发展仍面临诸多挑战，如何提高机器人的适应性，使其能够在复杂多变的环境中稳定运行，是一个亟待解决的问题。
如何降低机器人的能耗，以实现更长的续航时间和更高的能效比，也是当前研究的重要方向。
随着机器人智能化程度的提高，如何确保机器人的安全性和可靠性，防止在复杂环境中发生意外事故，同样引起了广泛关注。
轮式机器人开题报告
轮式机器人开题报告轮式机器人开题报告一、引言近年来，随着科技的迅猛发展，机器人技术逐渐成为人们关注的焦点。
机器人的应用范围越来越广泛，其中轮式机器人作为一种常见的机器人类型，具有灵活性和适应性强的优点，被广泛应用于工业生产、医疗护理、军事等领域。
本文将探讨轮式机器人的开发和应用，以及未来的发展方向。
二、轮式机器人的基本原理轮式机器人是一种以轮子为基础的移动机器人，其基本原理是通过电机驱动轮子的转动，从而实现机器人的移动。
轮式机器人通常采用差速驱动，即通过控制两个轮子的转速差异来实现机器人的转向。
此外，轮式机器人还可以通过改变轮子的转速和方向来实现前进、后退、左转、右转等多种运动方式。
三、轮式机器人的应用领域1. 工业生产轮式机器人在工业生产中发挥着重要作用。
它们可以代替人工完成一些重复性、繁琐的工作，提高生产效率和质量。
例如，轮式机器人可以用于物流运输、装配生产线、仓库管理等任务，极大地减轻了人力负担。
2. 医疗护理随着人口老龄化的加剧，轮式机器人在医疗护理领域的应用越来越受关注。
它们可以用于搬运病人、送药、监测病情等工作，减轻了医护人员的工作压力，提高了医疗服务的效率和质量。
3. 军事应用轮式机器人在军事领域的应用也非常广泛。
它们可以用于侦察、排雷、运输等任务，减少了士兵的风险，提高了作战效能。
此外，轮式机器人还可以用于边境巡逻、无人驾驶车辆等领域，为军队提供了强大的支持力量。
四、轮式机器人的挑战和发展方向虽然轮式机器人在各个领域都取得了一定的成就，但仍然面临一些挑战。
首先，轮式机器人在复杂环境中的导航和避障能力有待提高。
其次，轮式机器人的能源和续航能力也是一个重要问题。
此外，轮式机器人的智能化水平还有待提高，需要更加精确和高效的感知、决策和控制系统。
未来，轮式机器人的发展方向主要包括以下几个方面。
首先，要进一步提高轮式机器人的智能化水平，使其能够更好地适应复杂环境和任务需求。
其次，要加强轮式机器人与人类的交互能力，实现更加紧密的人机合作。
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独轮机器人的开发和控制：机电一体化实用方法J.H. Park a，S. Jung ba大韩民国现代威亚b大韩民国大田305-764忠南国立大学机电工程系智能系统与情绪工程实验室摘要：本文提出了一种机电一体化的方法，使复杂的动力系统为满足所需的要求。
机电一体化方法有几个阶段：分析设计，系统集成，传感与控制和评价。
机电一体化方法意味着设计，实现，检测和控制的周期被重复执行，直到该系统通过评估满足目标。
通过机电一体化方法开发和控制了使用陀螺效应的机器人系统之后，单轮机器人系被取名为GYROBO。
GYROBO的目标是要浏览其地形，同时保持稳定的平衡。
然而，单轮机器人的成功平衡和导航是相当困难的和具有挑战性的，因为单点接触很容易在侧向倒下。
为了达到成功的平衡性能，在运用高级控制算法之前许多问题需要解决。
在分析设计，集成，传感与控制和评价这几个阶段中，最重要的阶段是分析设计。
然而，由于系统复杂，分析设计不能保证可靠的性能。
实用的机电一体化方法是重复进行系统集成，传感与控制，以及评估这个循环。
经过若干次修改轮子外壳中内部组件的机械装配和重新布置，简单的线性控制器能够使GYROBO执行成功的平衡和导航。
GYROBO能够遵循远程操作员指定的轨迹。
平衡，向前和后向行驶，转向，以及攀越GYROBO障碍的控制实验研究是为了演示和评估其功能和支持用机电一体化方法来控制复杂的系统。
文章信息：2011年10月19日收到，2013年5月23日通过，2013年8月12日可在线获取关键词：独轮机器人陀螺效应驱动与平衡控制机电一体化方法一、简介在不同的机器人类别中,移动机器人的研究一直占主导地位。
其中一个原因是研究范例从工业机器人到服务机器人转变的这一新趋势。
移动性是该服务机器人应具备必要的能力之一。
随着研究的进一步发展移动机器人轮子的数量[1-6]正在减少。
移动机器人可分为三组，这种分类是根据轮子与地面接触的点数：面接触，线接触和点接触。
为了满足稳定的行驶性能，传统的由轮子驱动的移动机器人有四个轮子，但作为一个非完整的系统有运动学约束。
为了机动，两个后轮用来驱动，两个前轮用来改变方向。
移动机器人系统的大部分属于这一类。
其中一个四轮移动机器人的缺点转弯时需要较大的空间，这使得这种应用在狭窄空间是不可行的。
三轮机制可以用于一个完整系统产生全方位的运动[7]。
全向移动机器人用于室内环境，不需要超速驾驶，但要有良好的可操作性。
具有三个或四个车轮的移动机器人都属于平面接触类别，该类别形成了一个平面。
四轮式移动机器人形成一个长方形的平面和三轮移动机器人形成了一个三角平面。
探索两个轮子的移动机器人具有更多挑战性的控制问题，因为它们很容易在前进方向倒下。
有两个轮子的移动机器人属于线接触机器人范畴。
两个轮子实际上形成一条线，这样它是不稳定的，运动学约束在横向方向上。
为了保持平衡，俯仰角控制成为成功平衡和导航的一个重要关键作用。
一个成功商业化具有两轮机构的移动机器人是赛格威[1]。
在赛格威成功亮相后，两轮式移动机器人的研究，已大幅增加，因为两轮机器人要求挑战先进的控制技术以及机电一体化技术[2-6]。
最后一类是点接触机器人。
最近，车轮数降低到1，与地只有一个点接触[8-29]。
从控制的角度来看，单轮移动机器人是一个相当具有挑战性的动力系统，因为它很容易摔倒。
因此，单轮机器人的控制是上述移动机器人类别之中最困难的。
在文献中，有一些不同的关于单轮机器人的研究文章，通过一个快速旋转的飞轮[8]引起的陀螺效应平以达到平衡。
通过组合图1中飞轮的旋转运动和侧倾运动，单轮机器人可沿着滚动方向做旋转运动。
在单轮机器人这方面，Gyrover 已经做了许多开拓性的工作，多年前就提出了一些模型。
多年的几款车型[9-15]。
他在书中总结了他在单轮机器人所做的研究。
在Gyrover的研究之后，过去几年里单轮机器人的研究已大大增加[16-29]。
从单轮机器人的动态建模[16,19,22,25]到控制与实现[18,20]，进行了学多创造性的研究。
在文献中，单轮机器人的物理模型被称作Gyrover[15]，Gyrobot[20]，以及GYROBO。
在其它方面，一个有趣的单球式移动机器人已经被设计，其成功的平衡控制已得到证明[21,23,24]。
带有手臂[17]或上身[26〜28]的单轮机器人已经作为扩展被提出。
在先前的研究中，一系列的GYROBO单轮机器人已经被实现了。
虽然以前的GYROBO的平衡控制已经得到了证明，但是研究者还是发现了一个振荡行为[29]。
我们发现，要成功控制单论机器人的轨迹跟踪，最困难的任务是系统集成而不是先进的控制算法。
这导致机电一体化方法的必要性，如图2所示，机电一体化方法有几个步骤来完成的任务。
第一阶段是分析设计，其中也包括模拟研究。
第二个阶段是发展实际的物理系统。
那么第三个阶段是基于遥感数据应用控制算法。
最后一个阶段是评估性能。
这些阶段反复进行，直到系统满足该规范。
重复的系统集成，传感与控制，以及评估的这种实用的机电一体化方法已经被用于改善单轮机器人的性能。
所有硬件牢固地重新包装在单轮内，以便让重心被定位在车轮的水平轴和垂直轴的中心。
这消除了因不对称结构和松配合的零件所带来的不确定性。
重新定位在系统中的组件，使其在水平轴对称地分布，这是是为了让系统成功的平衡。
虽然重新定位和包装车轮中的配件不能是一个理想的状态，如一个点质量，可事实证明，机械的修改有助于线性控制器提高性能。
采用机电一体化的方法运用到GYROBO以后，平衡和轨迹跟踪控制性能已经大大地改善了。
虽然当前版本的GYROBO仍然依靠线性控制器，控制性能已经远远优于以前的控制器。
除了侧倾控制意外，偏航角的控制也得地实现，为了操纵其移动的地形。
这为复杂的系统保证了机电一体化方法的必要性。
通过在一个点接触，独轮机器人前进，后退，沿一条直线或操作人员给出弧形轨迹运动的研究实验，来证明自身的平衡和轨迹跟踪控制性能。
二、GYROBO的建模(一)GYROBO的建模GYROBO的结构是盘类型的移动机器人。
图3表示GYROBO的运动学构造。
变量列在表1中。
在整个系统中有两个轮子。
一个是在前进方向滚动的系统主体车轮，另一个是做陀螺运动的飞轮。
通过改变重心点主体车轮转动和飞轮控制平衡运动。
虽然壳体和主体车轮通过橡胶辊连接，位于壳体内的飞轮在主体车轮内旋转。
该主体的旋转变量是w α，w β，w γ，分别是偏航角，滚动角和俯仰角。
飞轮的变量是f β，f γ ，分别是倾斜角和旋转角。
因此，通过控制飞轮的侧倾角来调节GYROBO 的偏航角和滚动角。
由于GYROBO 在平面上移动，笛卡尔速度可描述如下[15]：动力学方程可以如下表示[13,15]：虽然详细的动力学方程已给出[15]，并且模拟研究已经提出[29]，这里我们使用一个基于控制方法的非模型，它依赖于线性控制器。
模拟单轮机器人系统是相当困难的，建模参数经常与实际系统[15,29]的参数不匹配。
集成系统的机电一体化实用方法使线性控制器来控制单轮机器人，因为由非对称结构，重力点偏离中心所引起的不确定因素可以通过调试逐步被消除。
三、 飞轮的建模飞轮是一个关键的控制元件，飞轮角动量产生的进动使GYROBO 直立与平衡。
自转轴的转动惯量I 乘以自传的角速度f ∙γ与进动速度f ∙α的叉积等于倾侧轴方向上的应用力矩f τ如图4所示f f f ∙∙⨯⨯I =αγτ这里转动惯量2f r m 21=I表4 控制器的增益由于转动惯量和旋转角速度是不变的，所以角动量也是不变的f 2f r m 21L ∙=γ。
期望的输出是进动速度f ∙α，输入是倾斜力矩f τ。
为了有足够的进动速度来保持平衡，决定飞轮尺寸的与合适的直流电机的飞轮设计参数比如直径，宽度，质量，自转速度等应该合理地选择。
选择一个合适的的直流电机成了一项重要的任务。
实际上发现一个正合适的直流电机是不容易的，因为电机的重量和尺寸也应该考虑在内，一般不能直接在市场上获取。
因此这项任务导致了运用机电一体化方法繁复的设计飞轮。
四、 控制方案在这里我们假设飞轮以较高的固定转速旋转。
飞轮的倾斜角f β对生成GYROBO 平衡所需的控制输入是一个关键的变量。
GYROBO 的角度是偏航角w α，俯仰角w β，旋转角w γ。
旋转角只由一个直流电机驱动。
偏航角和俯仰角由飞轮自转轴和倾斜轴旋转力的叉积控制。
由于自转轴的自转速度是常量，所以控制回转力的唯一输入是飞轮的倾斜角。
最终，GYROBO 的唯一控制输入是飞轮的倾斜角f β。
因为其他控制输入被设成常量，所以简化了控制结构。
3轴陀螺仪传感器所测得的GYROBO 俯仰角和偏航角反馈产生错误。
形成的PD 控制器的控制输入对滚动角和偏航角的控制是分开设计的。
这里βp K ，βd K 是PD 控制器对俯仰角控制的增益，αp K ，αd K 是PD 控制器偏航角的增益。
飞轮侧倾角的控制输入是（4）（5）给出的两个控制输出信号的和。
这里t u 是飞轮侧倾角的控制输入。
图5显示GYROBO 角度控制的控制框图。
GYROBO 有其他的控制输入信号，主体轮的驱动转矩d u 和飞轮的转动转矩r u ，形成了开环控制，因为这些量都是常量。
然而要找到合适的d u 和r u 是重要的，他们通过经验实验和错误过程来找到。
这使得图5所示复杂单轮机器人的控制结构更加简单。
五、 仿真研究根据（2）中得到的动态方程，完成平衡仿真。
最初，GYROBO 的俯仰角设定为0.01弧度。
飞轮的速度被设定为10,000 rpm 下。
在表2和3中的参数用于模拟研究。
图6显示仿真结果。
在图的倾斜角的响应。
俯仰角度响应显示在刚开始有过冲，后来收敛到90，这意味着保持着较好的平衡。
相应的侧倾角和偏航角分别显示在图6（b ）（c ）中。
六、 Gyrobo(一) GYROBO 的设计GYROBO 真正实现如图7所示。
三个驱动器，一个驱动电机，一个旋转电机，和一个侧倾马达用于提供3欧拉角运动。
驱动电机产生运动的旋转角，以及一个倾斜马达和旋转马达共同产生俯仰和偏航运动。
驱动电机驱动车轮和侧倾电机和旋转电机驱动飞轮。
传感器和控制硬件都位于顶部的中心。
电池置于底部，以降低重心。
GYROBO 具有外轮和内轮，如图7所示。
该外环轮由橡胶制成，内轮包含所有硬件。
外轮和内轮是由几个滚轴相连接的，以使彼此接触。
内轮包装着所有的材料。
轮子的的直径和质量分别是0.45米和11.2千克。
轮子详细的规格列于表2。
在设计中最重要的问题是飞轮通过合成高速旋转自旋角和移动一个整体的飞轮结构的倾斜角产生的陀螺效应。
然而，飞轮高速旋转产生振动的原因很多，如飞轮体的不对称，同步带的非线性，一个松散的自旋轴和松配合的零件。
飞轮的振动传播到传感器造成不准确的传感测量而导致不良的控制性能和不稳定的平衡。