《单足自平衡机器人》
全球30家人形机器人公司产品和进度梳理 - 无水印版
Report：全球30家人形机器人公司：产品和进度梳理人形机器人行业洞察研究（BTIResearch）2024年3月全球主要人形机器人公司产品进度总览区域企业产品名称产品进展视频发布发布会公开场合行走公开展示灵巧手工作演示语音整合自主工作试点应用部署国内优必选Walker X ⦿⦿⦿⦿达闼机器人XR-4⦿⦿傅利叶智能Fourier GR1⦿⦿⦿智元机器人RAISE-A1⦿⦿⦿⦿宇树科技Unitree H1⦿⦿⦿无灵巧手小米Cyberone ⦿研发⦿无灵巧手科大讯飞⦿小鹏汽车PX5⦿⦿⦿无灵巧手逐际动力CL-1⦿⦿⦿无灵巧手MagicLab MagicBot ⦿开普勒Forerunner ⦿⦿⦿均胜集团JARVIS ⦿⦿⦿⦿追觅科技Eame One ⦿国外TeslaOptimus ⦿⦿⦿⦿⦿⦿Boston Dynamics Atlas⦿研发⦿无灵巧手1X Technologies EVE/NEO ⦿⦿无腿（EVE)无灵巧手（EVE ）⦿⦿Agility Robotics Digit ⦿⦿⦿无灵巧手⦿⦿⦿⦿Figure.ai 01⦿⦿⦿⦿⦿⦿⦿⦿Sanctuary AI Phoenix ⦿⦿⦿⦿⦿ApptronikApollo ⦿⦿⦿⦿Engineered ArtsAmeca ⦿⦿OSAKA UNIVERSITY & MIXIALTER 3⦿无腿⦿KARLSRUHE INSTITUTE OF TECHNOLOGY ARMAR-6⦿无腿⦿Beyond Imagination Beomni ⦿无腿⦿Macco Robotics KIME ⦿无腿无灵巧手⦿⦿⦿SoftBank RoboticsNAO ⦿⦿⦿⦿⦿⦿⦿⦿PEPPER⦿⦿无腿⦿⦿⦿⦿⦿PROMOBOTPROMOBOT ⦿无腿⦿⦿⦿⦿⦿UNIVERSITY OF TEHRAN SURENA IV ⦿⦿⦿⦿TOYOTA T-HR 3⦿⦿⦿IHMCNadia⦿研发⦿无灵巧手主要发展历程◆21 年8 月，马斯克于首届AI DAY展示人形机器人概念机Tesla Bot◆22 年2 月，特斯拉成功推出人形机器人原型机，并作为开发平台进行深度研发◆22 年9 月，特斯拉发布新版本Optimus 人形机器人，可以实现直立行走、搬运、洒水等复杂动作◆23 年5 月，特斯拉在年度股东大会上展示了Optimus 最新样机Gen 1◆23 年12 月，特斯拉发布Optimus Gen 2◆24年2月发布最新Optimus Gen 2最新行走视频最新迭代产品：Optimus Gen 2◆Optimus Gen 比上一代轻了10 公斤，在各方面都有所改进，行走速度快了30%，移动方式也更加自然、平衡和精确。
自平衡技术原理范文
自平衡技术原理范文自平衡技术是一种基于控制和传感器技术实现的技术，用于使设备或系统能够在没有外部干扰的情况下保持平衡状态。
这种技术在许多领域中得到了广泛的应用，如无人机、自动驾驶汽车、机器人等。
在这篇文章中，将会详细介绍自平衡技术的原理及其应用。
自平衡技术的原理可以用一个简单的概念来描述，即将一个系统分为两个部分：反馈环路和控制器。
反馈环路通过传感器来测量系统的状态信息，如倾斜角度、速度等。
控制器则根据传感器的数据来计算并发送控制信号，使系统保持平衡。
在自平衡技术中，最常用的传感器是陀螺仪和加速度计。
陀螺仪可以测量设备绕各个轴的旋转速度，从而得到设备的倾斜角度。
加速度计则可以测量设备在各个方向上的加速度，进而推算出速度和位移信息。
一旦得到传感器的数据，控制器就会根据一定的算法来计算需要采取的措施以保持平衡。
最常用的控制算法之一是PID控制器，即比例-积分-微分控制器。
这个控制器根据实时的误差信号来计算控制输出，使得误差趋近于零。
在PID控制器中，比例项用于调整控制输入直接与误差成正比的关系。
积分项则用于消除稳态误差，通过对误差进行积分来调节控制输入。
微分项用于调整控制输入与误差变化率成正比的关系，以实现系统的快速响应。
除了PID控制器，还有其他一些先进的控制算法也可用于自平衡技术，如模糊控制、神经网络控制等。
这些算法具有更强的自适应性和学习能力，可以更好地应对复杂的系统和环境。
自平衡技术不仅可以保持系统的平衡状态，还可以通过控制器的调整来实现其他功能。
例如，在无人机中，可以通过改变控制输入来实现起飞、降落、悬停等操作。
在自动驾驶汽车中，可以通过控制输入来实现车辆的转弯、加速、减速等操作。
自平衡技术的应用还可以进一步扩展到更复杂的系统中。
例如，在机器人领域，自平衡技术可以被用于实现双足机器人的行走和稳定，使其能够在不平坦的地面上保持平衡。
此外，自平衡技术还可以被用于实现车辆的动态稳定控制，使其能够在高速行驶和急转弯等情况下保持稳定。
机器人技术基础结课报告单球自平衡移动机器人的运动控制和稳定平衡控制系统设计
机器人技术基础结课报告学院：电气工程与自动化学院题目：单球自平衡移动机器人的运动控制和稳定平衡控制系统设计班级：自动化132班学号：14学生姓名：蔡一能指导老师：刘飞飞2016年5月27日摘要近年来，球形机器人成为机器人领域的研究热点之一。
球形机器人的种类较多，形状各异。
有的球形机器人是具有球形外壳，所有机械结构、控制器件和能源供给部件均密封在球壳之内。
这种球形机器人具有摩擦小、耗能低、结构紧凑、空间利用率高、密封性好、防尘、防震、不易跌倒、可以实现全向滚动等优点。
与传统的移动机器人，如轮式、脚式和履带式机器人等相比，具有良好的发展潜力，在军事、交通、监控、搜救、玩具、娱乐等领域具有广泛的应用前景。
本项目研究另一种独特的球形机器人，称为单球自平衡移动机器人，又名单球轮移动机器人。
单球自平衡移动机器人是一种全新概念的移动机器人，可以在单一的球形驱动轮上达到动态稳定，并且能够通过球形驱动轮灵活、全方位的进行移动，是一种具有动态稳定性的移动机器人。
移动机器人按移动机构划分主要有轮式、履带式、腿式、蛇形式、跳跃式和复合式[1]。
不同驱动形式的移动机器人根据各自的特点都有各自相应的应用场合，其中履带式机器人由于接地压力小的特点，在松软的地面附着性能和通过性能好，适用于爬楼梯、越障；腿式机器人可以满足某些特殊的性能，能适应复杂的地形；蛇形式和跳跃式机器人一般在复杂环境、特殊环境和机动性等方面具有其独特的优越性。
这些机器人虽然在各自的应用领域都有很大的优势，但是却都有着一个共同的弊端——无法进行灵活自由的转向和全方位的移动，在与人协作时，不能快速的跟随人的动作对运行方向做出改变，从而限制了人机协作的应用场合。
倒立摆的控制问题就是使摆杆尽快地达到一个平衡位置，并且使之没有大的振荡和过大的角度和速度。
当摆杆到达期望的位置后，系统能克服随机扰动而保持稳定的位置。
关键字：球形机器人，稳定性，倒立摆目录第一章绪论 (1)1.1课题研究背景及意义 (1)1.1.1课题背景 (1)1.1.2课题研究意义 (1)1.1.3单球自平衡移动机器人的国内外发展 (2)第二章倒立摆系统建模与控制方法 (3)2.1 倒立摆发展历史与现状 (3)2.2 倒立摆的控制原理 (3)2.3倒立摆系统数学建模 (4)2.3.1 一级倒立摆数学建模 (4)2.3.2 单球自平衡模型分析 (6)第三章硬件设计 (11)3.1硬件总体设计 (11)3.2硬件选择 (12)3.2.1 处理器选择 (12)3.2.2 姿态传感器选择 (12)3.3 主要硬件电路设计 (12)3.3.1 电源电路 (13)3.3.2 主芯片电路 (13)3.3.3 姿态检测电路 (13)3.3.4 电机驱动电路 (14)第四章传感器与控制系统检测 (15)4.1系统总体结构 (15)4.2传感器 (16)4.2.1位姿传感器 (16)4.2.2视觉传感器 (16)4.2.3听觉传感器 (17)4.2.4声纳传感器 (17)4.3 控制系统 (18)4.3.1 组织级 (19)4.3.2协调级 (19)4.4电源系统 (20)第五章软件设计 (22)5.1 软件总体设计 (22)5.1.1 epc中的监控软件 (23)5.1.2 dsp中的控制软件 (24)5.1.3 mcu中的控制软件 (25)5.2 软件详细设计 (26)5.2.1 系统初始化 (26)5.2.2接口通讯 (27)5.2.3姿态数据采集 (28)5.3小结 (29)第六章单球轮模糊控制及仿真 (32)6.1控制目标 (32)6.2模糊控制器的结构设计 (32)6.3基于融合函数的模糊控制器设计 (33)6.3仿真实验 (35)6.4实验分析 (37)6.5小结 (38)结论 (39)参考文献 (40)致谢 (41)第一章绪论1.1课题研究背景及意义1.1.1课题背景由于单球自平衡移动机器人的动力学特性是一种复杂的、非线性系统，建立力学模型的传统方法难以适用；单球自平衡移动机器人的高耦合、复杂的非线性特性，也使得单球自平衡移动机器人的控制成为富有挑战性的研究课题，因此，单球自平衡移动机器人的驱动和控制是当前研究的热点。
直立行走机器人腿部平衡系统
２
系统 方 案的 确 定 第 一种 方 案 如 图 ２所示 。
根 据 以上 设 计 本 系统 包 括 机 械 部 分 、电器 控 制 部 分 和 计算
机 控 制 程序 。 ３１ 机 械 结 构 部分 ． 立行 走 机 器 人 的单 下 肢 机 械 结构 包 括 大 腿 、 腿 、 和 膝关 小 脚 节 ， 膝 关节 弯 曲部 分 是 由 电机 和 齿 轮 组 构成 的 ， 体 结构 如 图 而 整
祝｛运动 裘
采 用 单 片 机控 制 则 可 以 考虑 系 统 可 能 出现 的 各 种情 况 。
以 上 分 析可 知 ，第一 种 方 案 比后 两 种 方案 从 总 体 上 考 虑 的
更 为 完 善 ， 系统 采 用 第 一种 方 案 。 本
圈 １ 传 递 函 数
３ 工 ｛ 原 理 及 分 析 ｔ Ｅ
ｐ ｓ ，ｅ ｉｎ ｔｅ ｗ ｙ ｏ ｈｎ ｉｇｐｏｅ ｔｒａｌ ｓ ｔｅｐ ｉ ｉｌ ｅ ｉｎ ａ ｄ ａ ａｙ ｉ， ｅ ｈ ｒｗ ｒ ｅ ｕ ｔ ｏ ｅｄ ｓｇ ｈ ａ ｆｔ ｉ ｎ ，ｒｊｃ ｅ ｌ ｅｔ ，ｒ ｃｐｅ ｄ ｓｇ ｎ ｎ ｌｓ ｔ ａｄ ａｅ ｒｇ ｌ ｅ ｋ ｙ ｌ ｎ ｓｈ ａ
《 业 控 制计 算 机 ） ０ ０年 ２ 工 ２１ ３卷 第 ’ 期
直立行走机器人腿部平衡系统
Ｅｒ ｃ ｉｎ Ｒｕ ｏ ｔ ｂ ｔ Ｌ ｇ ｅ ｔ ｎ Ａｂ ｕｓ Ｒｏ ｏ ｅ Ｄｅ ａ ｔ ｎ ｑ ｉｂ ｉｍ ｙ ｔ ｍ ｏ ｐ ｒ ｍｅ ｔ Ｅ ｕ ｌ ｒ ｉ ｕ Ｓ ｓｅ
计 目的 、 计 思路 、 案的 确 定 、 理 设计 及 分 析 、 件调 试 。 设 方 原 硬
关 键 词 ： 器人 ， 片机 ， ／ Ｄ Ａ 传 感 器 机 单 Ａ Ｄ， ／ ，
基于模糊控制的全位移平衡机器人设计
收稿日期：２０２２－０４－１６基金项目：山东省自然科学基金项目（ＺＲ２０２０ＭＦ０９３）；山东省研究生教育优质课程（ＳＤＹＫＣ２００２６）；中石油重大科技合作项目（ＺＤ２０１９ １８３ ００３）引用格式：刘恒，李哲，杨明辉，等．基于模糊控制的全位移平衡机器人设计［Ｊ］．测控技术，２０２３，４２（７）：１０２－１０９．ＬＩＵＨ，ＬＩＺ，ＹＡＮＧＭＨ，ｅｔａｌ．ＤｅｓｉｇｎｏｆＦｕｌｌＤｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔＢａｌａｎｃｉｎｇＲｏｂｏｔＢａｓｅｄｏｎＦｕｚｚｙＣｏｎｔｒｏｌ［Ｊ］．Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＆ＣｏｎｔｒｏｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２３，４２（７）：１０２－１０９．基于模糊控制的全位移平衡机器人设计刘 恒，李 哲，杨明辉，邓晓刚，曹玉苹（中国石油大学（华东）控制科学与工程学院，山东青岛 ２６６５８０）摘要：设计了一种模糊控制的四轮全位移平衡机器人，通过ＳｏｌｉｄＷｏｒｋｓ改进设计了基于麦克纳姆轮的全位移平衡底盘、双轴云台等机械结构。
以ＡｌｔｉｕｍＤｅｓｉｇｎｅｒ为开发平台设计了ＳＴＭ３２Ｆ４０５核心板主控，外设电路设计主要包括：ＩＣＭ２０９４８传感器电路、ＣＡＮ通信差分电路等。
使用Ｓｉｍｕｌｉｎｋ对算法进行仿真验证，云台控制算法使用了串级ＰＩＤ控制，底盘通过ＨＩ２２０陀螺仪传感器结合模糊控制算法实现平衡及运动。
最终制作出了实体机器人并对模糊控制算法进行了验证，与传统ＰＩＤ算法相比，基于模糊控制的平衡机器人在响应速度、鲁棒性、稳定性等方面均有一定的提升。
相比于传统四轮机器人，制作的平衡机器人能够更好地通过狭小的空间，对环境的适应性更强。
关键词：模糊控制；视觉识别；全位移；平衡机器人中图分类号：ＴＰ２４２．６ 文献标志码：Ａ 文章编号：１０００－８８２９（２０２３）０７－０１０２－０８ｄｏｉ：１０．１９７０８／ｊ．ｃｋｊｓ．２０２２．０８．２９８ＤｅｓｉｇｎｏｆＦｕｌｌＤｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔＢａｌａｎｃｉｎｇＲｏｂｏｔＢａｓｅｄｏｎＦｕｚｚｙＣｏｎｔｒｏｌＬＩＵＨｅｎｇ牞ＬＩＺｈｅ 牞ＹＡＮＧＭｉｎｇｈｕｉ牞ＤＥＮＧＸｉａｏｇａｎｇ牞ＣＡＯＹｕｐｉｎｇ牗ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｎｔｒｏｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ牞ＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｅｔｒｏｌｅｕｍ牗ＥａｓｔＣｈｉｎａ牘牞Ｑｉｎｇｄａｏ２６６５８０牞Ｃｈｉｎａ牘Ａｂｓｔｒａｃｔ牶Ａｆｏｕｒ ｗｈｅｅｌｆｕｌｌｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｂａｌａｎｃｉｎｇｒｏｂｏｔｗｉｔｈｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．ＴｈｒｏｕｇｈＳｏｌｉｄＷｏｒｋｓ牞ｍｅｃｈａｎｉｃａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｓｕｃｈａｓｆｕｌｌｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｂａｌａｎｃｉｎｇｃｈａｓｓｉｓａｎｄｂｉａｘｉａｌｈｅａｄａｒｅｄｅｓｉｇｎｅｄｂａｓｅｄｏｎＭｃ Ｎａｍｗｈｅｅｌ．ＳＴＭ３２Ｆ４０５ｃｏｒｅｂｏａｒｄｍａｉｎｃｏｎｔｒｏｌｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｗｉｔｈＡｌｔｉｕｍＤｅｓｉｇｎｅｒａｓｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｐｌａｔ ｆｏｒｍ牞ａｎｄｔｈｅｐｅｒｉｐｈｅｒａｌｃｉｒｃｕｉｔｄｅｓｉｇｎｍａｉｎｌｙｉｎｃｌｕｄｅｓ牶ＩＣＭ２０９４８ｓｅｎｓｏｒｃｉｒｃｕｉｔ牞ＣＡＮｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｄｉｆｆｅｒ ｅｎｔｉａｌｃｉｒｃｕｉｔ牞ｅｔｃ．Ｓｉｍｕｌｉｎｋｉｓｕｓｅｄｔｏｓｉｍｕｌａｔｅａｎｄｖｅｒｉｆｙｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ牞ｔｈｅｇｉｍｂａｌｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｕｓｅｓｃａｓ ｃａｄｅＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌ牞ａｎｄｔｈｅｃｈａｓｓｉｓｉｓｂａｌａｎｃｅｄａｎｄｋｉｎｅｍａｔｉｃｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅＨＩ２２０ｇｙｒｏｓｃｏｐｅｓｅｎｓｏｒｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｆｉｎａｌｌｙ牞ａｓｏｌｉｄｒｏｂｏｔｉｓｐｒｏｄｕｃｅｄａｎｄｔｈｅｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｖｅｒｉｆｉｅｄ．Ｃｏｍ ｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＰＩＤａｌｇｏｒｉｔｈｍ牞ｔｈｅｂａｌａｎｃｅｄｒｏｂｏｔｈａｓｃｅｒｔａｉｎｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｉｎｒｅｓｐｏｎｓｅｓｐｅｅｄ牞ｒｏｂｕｓｔ ｎｅｓｓａｎｄｓｔａｂｉｌｉｔｙ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆｏｕｒ ｗｈｅｅｌｒｏｂｏｔ牞ｔｈｅｂａｌａｎｃｉｎｇｒｏｂｏｔｃａｎｂｅｔｔｅｒｐａｓｓｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｓｍａｌｌｓｐａｃｅａｎｄｈａｓｓｔｒｏｎｇｅｒａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙｔｏｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ牶ｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌ牷ｖｉｓｕａｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ牷ｆｕｌｌｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ牷ｂａｌａｎｃｅｄｒｏｂｏｔ随着世界经济和科技的高速发展以及人口数量的不断增多，人类对于各类资源的需求与日俱增，促使各国纷纷开始对未知风险的领域与地区进行资源的勘探与开发。
四足机器人单腿的运动学逆解
四足机器人单腿的运动学逆解四足机器人中的单腿运动学逆解是一项关键技术，它能够让机器人能够准确地控制和执行各种复杂的运动。
在这篇文章中，我们将介绍单腿运动学逆解的概念、应用和实现方法。
单腿运动学逆解是指根据机器人的末端执行器（脚）位置和姿态，计算出机器人关节角度的过程。
它是机器人控制中的一个关键环节，可以使机器人准确地完成各种动作，如行走、跳跃和攀爬。
通过运动学逆解，机器人能够实现对地形的自适应和灵活的移动，具备适应各种环境的能力。
在实际应用中，单腿运动学逆解的重要性不言而喻。
例如，在灾害救援领域，机器人需要在复杂的环境中穿越障碍物和攀爬楼梯，这就需要精确的腿部运动控制。
此外，在工业生产中，机器人还需要完成精确的操作和装配任务，准确的单腿运动学逆解能够保证机器人的工作效率和精度。
实现单腿运动学逆解的方法有多种，我们将重点介绍两种常用的方法：解析方法和数值方法。
解析方法是通过数学分析得到的公式直接计算出逆解，它的计算速度快、精度高，但只适用于简单的机器人结构和运动模型。
数值方法通过迭代计算得到逆解，适用于复杂的机器人结构和运动模型，但计算速度较慢。
实际应用中，根据机器人的具体需求和结构，选择合适的方法进行单腿运动学逆解。
此外，单腿运动学逆解的实现还需要考虑机器人的运动约束、关节限制和动力学等问题。
运动约束是指机器人在运动中需要遵循的一些规则和限制，如保持平稳、不倒地等。
关节限制是指机器人关节的可行运动范围，需要在逆解计算中进行约束。
动力学是指机器人在运动过程中所受到的力学约束，需要进行动力学建模和分析，以实现平衡和稳定的运动。
总之，单腿运动学逆解是四足机器人中的关键技术，它能够使机器人具备自适应和灵活的移动能力。
通过解析方法和数值方法等逆解计算，可以实现精确的腿部控制，满足机器人在各种复杂环境下的应用需求。
在未来的发展中，单腿运动学逆解将继续在各个领域发挥重要作用，推动机器人技术的进一步发展和应用。
双足轮式机器人的设计与运动仿真
双足轮式机器人的设计与运动仿真
王健;张颖琳;周万勇
【期刊名称】《电子制作》
【年(卷),期】2024(32)10
【摘要】双足轮式机器人是一种轮腿相结合的双轮自平衡机器人,其不仅具有双轮平衡车灵活简便的特点,还具有更强的复杂地形环境适应能力。
该文针对传统双轮
自平衡机器人适应复杂地形环境能力差的问题,设计了一种可以适应复杂地形环境
下的轮腿结合的自平衡机器人。
该机器人由机身、腿部机构、控制系统及关节电机、驱动电机等组成。
机器人控制系统采用可编程逻辑控制器PLC作为核心控制器,控制器通过实时采集陀螺仪的姿态数据,结合基于LQR的平衡控制算法,可以更快地对机器人自身平衡偏差做出快速反应。
机器人在面对崎岖陡峭地形时,在控制器的快
速响应和平衡控制算法的准确输出下,通过调节机身左右两侧的关节电机的角度带
动腿部机构伸缩可以保持机身滚转方向的平衡,调节驱动电机的速度输出可以保持
机器人的俯仰方向平衡,在关节电机和驱动电机的共同调节下,实现机器人运动平衡
状态。
该文通过Adams运动仿真和搭建实物模型的方式,验证了所设计的机器人
在复杂地形下有着更好的适应能力。
【总页数】3页(P6-8)
【作者】王健;张颖琳;周万勇
【作者单位】北华航天工业学院机电工程学院;北华航天工业学院电子与控制工程
学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP2
【相关文献】
1.可轮式运动的小型双足机器人控制系统设计
2.小型双足步行机器人的机构设计及其运动仿真
3.双足滚轮式溜冰机器人及其运动学建模
4.被动动力式双足机器人仿生腿的设计与运动仿真研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
自平衡技术原理
自平衡技术原理自平衡技术是一种能够使物体在没有外力作用下保持平衡的技术。
它广泛应用于各种领域，如机器人、交通工具、智能家居等。
自平衡技术的原理基于控制系统和传感器的相互配合，通过检测物体的倾斜角度并及时采取相应的控制动作，使物体保持平衡。
自平衡技术的核心是控制系统。
控制系统根据传感器采集到的数据，通过算法计算出物体当前的倾斜角度，并根据这个角度来控制物体的运动，使其保持平衡。
在机器人领域，常用的控制算法有PID控制算法、模糊控制算法等。
在自平衡技术中，最常用的传感器是加速度传感器和陀螺仪。
加速度传感器可以检测物体在三个方向上的加速度，通过积分计算出物体的速度和位移。
陀螺仪可以检测物体的角速度，通过积分计算出物体的角度。
这两个传感器的数据可以用于计算物体的倾斜角度。
当物体倾斜时，控制系统会根据传感器数据计算出物体的倾斜角度，并根据这个角度来控制物体的运动，使其恢复平衡。
具体的控制动作包括调整电机的转速、改变舵机的角度等。
通过不断地监测和调整，控制系统可以实现物体的自平衡。
在机器人领域，自平衡技术被广泛应用于两足机器人和单轮平衡车等设备中。
在两足机器人中，通过控制腿部的关节运动，可以使机器人在不倒地的情况下行走、跑步甚至进行跳跃等动作。
在单轮平衡车中，通过控制车轮的转速，可以使车辆在直立不倒的状态下前进、后退、转弯等。
除了机器人领域，自平衡技术还可以应用于交通工具和智能家居等领域。
在交通工具中，自平衡技术可以使电动滑板车、电动自行车等更加稳定和安全；在智能家居中，自平衡技术可以应用于智能摄像机、智能灯具等设备，使其可以自动调整角度和方向，提供更好的使用体验。
自平衡技术是一种基于控制系统和传感器的技术，通过检测物体的倾斜角度并及时采取相应的控制动作，使物体保持平衡。
它可以应用于机器人、交通工具、智能家居等领域，为人们的生活带来便利和安全。
随着技术的不断发展和创新，相信自平衡技术将会有更广泛的应用前景。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
前言
传统机器人的移动平台，基本上都由三个以上的车轮或履带实现的，在静止状态下，他们有很好的稳定性，但是这些方案只能在低重心移动是具有这种很好的平衡性，如果它的重心偏高或重心突然改变，容易摔倒，例如在刹车的时候。
这严重限制了它的应用领域，例如在正常人类环境中，我们制作机器人的时候必须将传感器（如摄像头）等必须放置在一个合理高度，使得车体重心偏高，影响运行稳定性，容易发生侧倾等。
另外，如果在狭窄的道路中行走，传统的多轮车或履带车如果需要转向，均需要一个合适的转弯半径。
因此基于自平衡平台的机器人早几年就出现在各个领域。
双轮自平衡机器人，亦称为本质不稳定自主移动机器人，其概念是二十世纪八十年代提出来的，是属于轮式移动机器人中的一种，并且结合了自主移动的思想，是一种特殊的轮式移动机器人。
其想法来源于倒立摆的模型，经过对其进行数学模型建立和分析，可以知道其系统是一个非线性、强耦合、多变量和自然不稳定的系统[1]。
其中以代步工具Segway为代表，它是一种消费级的代步工具，在探测机器人领域，双轮平衡系统相对于四轮系统，在体积和适应性方面已经有了很大的进步，可见双轮的自平衡平台已经非常成熟。
但随着技术的革新和机器人在各个领域的推广，制造机器人过程中对可移动平台的要求越来越高，要求有更小的体积，更灵活的活动方式和更强的环境适应性。
虽然仿生的多关节机器人可以满足要求，但是它的制作复杂度非常高，而且价格昂贵，很难推广和普及。
早在2006年，美国卡内基梅隆大学的科学家为此研制了一种叫做“Ballbot”的新型平衡在一个球上而不是腿或轮子上的可移动机器人。
之后日本东北学院大学也制作了类似于Ballbot的BallIP机器人。
最近，由日本的Yorihisa Yamamoto 基于乐高平台制作了NXT Ballbot。
但在国内，这个领域还是空白的。
这种单足的自平衡机器人是依靠自身的平衡系统使其在一个球形轮上平稳站立。
与地面只有一个接触点，相比起传统的多轮车，它有更好的灵活性，可以无需转向地在任何方向上移动，同时能够避免传统车辆因重心改变而倒下。
因此在这个平台上实现机器人的设计，能够适用于狭窄、拥挤和很多扰动因素的环境。
本项目就是采用这种球形滚轮平衡的方案，类似老式的滚球式鼠标的机械结构。
采用iNEMO STEVAL-MKI062V2惯性测量平台和STM32主控作为整个系统核心，利用板上先进的MEMS技术的加速度和陀螺仪传感器来实现单足直立机器人的自平衡。
整个系统除了单足自平衡机器人外，另外加入两个外设部件，分别是以太网射频控制器和遥控器。
这个平台可以应用到各个领域，例如大型购物中心、国际会议或展览场所、体育场馆、办公大楼、大型公园及广场、生态旅游风景区、城市中的生活住宅小区等各种室内或室外场合。
根据不同的应用场合来加入各类不同功能，例如应用在办公室里，可以加入避障、定位和网络访问控制，实现文件递送的功能。
总体方案设计
图1 系统硬件结构框图
使用STM32F103VCT6 作为主控制器，传感器使用先进的
STEVAL-MKI062V2惯性测量模块，通过模块上的LPR430AL陀螺仪传感器和LSM303DLH加速度传感器采集XY轴的角速度和加速度分量信号，由于两者具有互补特性，将一个轴上的角速度和加速度融合在一起，可以得出所需的角速度和角度，同时编码器也实时监测速度，构成一个角度环和一个位移环，均采用PD算法计算出电机所需要的转速，从而实现姿态自平衡。
车体模型
两个电机正交安装，分别定义为X轴和Y轴，电机转轴与一个橡胶轮子相连，两个轴是相互独立的，它们中间放置一个硬质金属球（由于无法找到硬质防滑橡胶球，本方案中使用空心硬质金属球替代）。
实物如下图所示。
图2 车体实际模型
当电机转动时，动力会由轮子传递到金属球上，再由金属球带动车体。
两个轴的合速度是车体运动的前进速度。
电源
由三个18650锂离子电池串联起来作为单足自平衡机器人的电源，串联后的电压为10.8V, 满电时12.6V，经过L7805三端稳压管稳压到5V，为单片机以及系统的各个模块提供了稳定的电压，保证整个系统的正常工作。
此外电源模块中还采用了AMS1117-3.3作为3.3V的的稳压芯片，将L7805输出的5V电压降为3.3V使用。
STEVAL-MKI062V2惯性侧量模块
这个系统中采用意法半导体推出的iNEMO第二代STEVAL-MKI062V2 惯性测量模块作为姿态检测，它将压力、温度传感器与加速度计、陀螺仪、磁力计结合起来，提供3轴线性感测，角和磁运动，此外还带有温度和气压/高度值测量，这些传感器可以为日后作扩展使用。
板载的LPR430AL两轴陀螺仪（横滚，俯仰），满量程300°/s，并具有模拟输出和可选滤波器，另外LSM303DLH六轴地磁传感器，其线性加速度满量程±2
g / ±4 g / ±8 g可选。
系统中将会使用这两个传感器作为姿态检测。
图3 STEVAL-MKI062V2 惯性测量模块
直流电机驱动
系统中采用了L298电机驱动，该芯片是双H桥步进电机专用驱动芯片，内部包含4信道逻辑驱动电路，是一种二相和四相步进电机的专用驱动器，可同时驱动2个46V、2A以下的二相或1个四相步进电机，也可以同时驱动两个直流电机。
这里利用L298内部的两个H桥电路来分别驱动两个直流电机。
编码器
车体在运动过程中，需要对速度进行采集，因此要采用编码器进行速度的测量，这里直接使用了FAULHABER 2342L012CR电机上的编码器，它是AB 相编码器，可以测量两个相位差为90°的脉冲，从而判定轮速和转向。
由于该编码器内部没有整形电路，这里利用74HC14施密特触发器设计了一个编码器整形电路。
AB相两个接收管分别到施密特触发器输入端，并接一个10K 上拉电阻。
施密特触发器输出端直接和STM32的外部中断引脚连接。
软件结构框图
图4 软件结构框图。