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
机器人控制系统学习报告
机器人控制系统学习报告在当今科技飞速发展的时代，机器人技术的应用越来越广泛，从工业生产到医疗服务，从航天探索到家庭生活，机器人的身影无处不在。
而机器人控制系统作为机器人的“大脑”，其重要性不言而喻。
通过对机器人控制系统的学习，我对这一领域有了更深入的理解和认识。
机器人控制系统是一个复杂而又精妙的体系，它负责指挥机器人的一举一动，实现各种预定的任务和功能。
要理解机器人控制系统，首先需要了解其基本组成部分。
一般来说，它包括传感器、控制器、执行器以及通信模块等。
传感器就像是机器人的“眼睛”和“耳朵”，能够感知周围环境的各种信息，如位置、速度、温度、压力等。
常见的传感器有光电传感器、压力传感器、超声波传感器等。
这些传感器将收集到的信息传递给控制器，为机器人的决策提供依据。
控制器则是机器人控制系统的“核心大脑”，它负责处理传感器传来的信息，并根据预设的算法和程序生成控制指令。
控制器的性能直接影响着机器人的控制精度和响应速度。
目前，常见的控制器有单片机、PLC（可编程逻辑控制器）、DSP（数字信号处理器）等。
执行器是机器人的“肌肉”，根据控制器的指令执行相应的动作。
例如，电机用于驱动机器人的关节运动，液压或气动装置用于实现较大力量的输出。
通信模块则确保了各个部分之间能够高效、稳定地进行数据传输，使得整个系统能够协调运作。
在机器人控制系统中，控制算法是至关重要的一环。
常见的控制算法包括 PID 控制、模糊控制、神经网络控制等。
PID 控制是一种经典的控制算法，它通过比例、积分和微分三个环节的组合来实现对系统的控制。
其原理简单，易于实现，在很多工业机器人的控制中得到了广泛应用。
然而，PID 控制对于复杂的非线性系统，可能难以达到理想的控制效果。
模糊控制则是一种基于模糊逻辑的控制方法。
它不需要精确的数学模型，而是通过模糊规则来描述系统的行为。
这种控制方法对于那些难以建立精确数学模型的系统具有较好的适应性。
神经网络控制则是利用人工神经网络的学习能力和自适应能力来实现对机器人的控制。
机器人技术结课报告
机器人技术结课报告机器人技术作为20世纪人类最伟大的发明之一，自60年代初问世以来，经历40余年的发展已取得长足的进步。
走向成熟的工业机器人，各种用途的特种机器人的实用化，昭示着机器人技术灿烂的明天。
机器人技术是涉及机械学、传感器技术、驱动技术、控制技术、通信技术和计算机技术的一门综合性高新技术，既是光机电软一体化的重要基础，又是光机电软一体化技术的典型代表。
现代机器人的研究始于20世纪中期，其技术背景是计算机和自动化的发展，以及原子能的开发利用。
随着计算机技术和人工智能技术的飞速发展，使机器人在功能和技术层次上有了很大的提高，移动机器人和机器人的视觉和触觉等技术就是典型的代表。
由于这些技术的发展，推动了机器人概念的延伸。
在研究和开发未知及在不确定环境下作业的机器人的过程中，人们逐步认识到机器人技术的本质是感知、决策、行动和交互技术的结合。
80年代以来，人们将具有感觉、思考、决策和动作能力的系统称为智能机器人。
智能机器人一般由三大部分组成：运动部分、智能部分和感觉部分。
运动部分，包括行走机构、机械手、手爪；智能部分，包括有认知能力、学习能力、思维能力和决策能力的装置；感觉部分，包括有视觉、听觉、触觉、接近觉的装置。
机器人主流产品主要有两大类，即以日本和瑞典为代表的一系列特定应用的机器人，如弧焊、点焊、喷漆装备、刷胶和建筑等，并形成了庞大的机器人产业。
另一类是以美国、英国为代表的智能机器人开发，由于人工智能和其它智能技术的发展远落后于人们对它的期望，目前绝大部分研究成果未能走出实验室。
机器人系统集成技术也是由几个主要发达国家所垄断。
近年来，机器人技术并未出现突破性进展，各国的机器人技术研究机构和制造厂商都继续在技术深化、引进新技术和扩大应用领域等方面进行探索。
三．机器人技术发展趋势1 传感型智能机器人发展较快作为传感型机器人基础的机器人传感技术有了新的发展,各种新型传感器不断出现。
例如,超声波触觉传感器、静电电容式距离传感器、基于光纤陀螺惯性测量的三维运动传感器,以及具有工件检测、识别和定位功能的视觉系统等。
机器人控制系统学习报告
机器人控制系统学习报告机器人控制系统是指对机器人进行控制和指导的技术系统，它是机器人的“大脑”，可以使机器人实现各种任务和功能。
在学习过程中，我对机器人控制系统的原理、结构和应用进行了深入学习和研究。
通过实践和实验，我对机器人控制系统有了更深入的理解和掌握。
首先，机器人控制系统的结构有多种形式，常见的有基于单片机、嵌入式系统和计算机的控制系统。
其中，基于单片机的控制系统结构简单，成本低，适用于一些简单的任务。
嵌入式系统则具有更高的计算能力和更强的扩展性，适用于一些复杂的任务。
计算机控制系统可以实现更复杂的算法和控制策略，但成本较高。
其次，机器人控制系统的原理包括感知、决策和执行。
感知是指机器人通过传感器获取环境信息，如位置、姿态、距离等。
决策是指机器人根据感知信息进行判断和决策，选择合适的动作。
执行是指机器人根据决策结果执行相应动作，实现任务目标。
在机器人控制系统的学习过程中，我对各种传感器和传感器融合技术进行了研究。
传感器是机器人获取环境信息的重要途径，常见的传感器包括视觉传感器、激光传感器、力传感器等。
在机器人控制系统中，多传感器融合技术可以将多个传感器获得的信息进行融合，提高环境感知的准确性和可靠性。
另外，我还学习了机器人路径规划和运动控制技术。
路径规划是指机器人根据任务需求和环境约束，确定机器人的运动路径。
常见的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法等。
运动控制是指机器人根据路径规划结果，控制机器人的运动。
在机器人运动控制中，PID控制器是常用的控制方法之一此外，我还学习了一些机器人控制系统的应用。
机器人在工业生产、医疗护理、农业等领域有着广泛的应用。
在工业生产中，机器人可以实现自动装配、焊接、喷涂等操作，提高生产效率和质量。
在医疗护理中，机器人可以代替人工进行手术操作和康复训练。
在农业中，机器人可以实现自动种植、喷洒农药等任务，提高农业生产效益。
总的来说，机器人控制系统是机器人技术中非常重要的一部分。
机器人技术基础实验报告
机器人技术基础实验报告
1、实验目的
实验的目的是熟悉机器人技术的基础实验，包括机器人的结构特性、传动原理、机械构
件、机器人轨迹规划等方面的基础概念和知识。
2、实验内容
本实验结合相关书籍和课程，涵盖六个主要方面：
(1)机器人结构特性：包括机器人极其关节的结构特征，如关节的中心距、CAD模型的结构图、几何变换以及机器人控制体系等。
(2)传动原理：传动原理是机器人技术的核心，主要涉及传动机构的驱动原理和工作原理，包括动力学分析、轴向力和紧定力的计算、变速箱的类型及其拓扑、传动系统性能的评价以及机器人的控制技术。
(3)机械构件：机械构件是构建机器人的基础，主要包括机械构件的特性分析及应用，如凸轮轴、滚珠丝杆、电机及带轮等。
(4)机器人轨迹规划：机器人的轨迹规划是重点内容，主要涉及机器人轨迹的编程、运动学分析、示教编程、轨迹压缩、张量标定以及DSP
技术等。
(5)夹具设计：夹具设计是机器人应用中重要内容，主要涉及气压夹具结构设计及其应用，以及夹具装配技术、理论模型分析、夹紧结构动力学建模及物理实验室中用机器人进行夹具设计的实践应用。
(6)机器原理：机器原理涉及机器人控制体系的基本结构、编程思想、控制理论及应用技术，包括计算机硬件、软件架构、机器人控制技术和其他控制技术等。
3、实验结果
本实验的执行有序，基本实验项目全部完成，实验结果可按照预期得到一个有效的机器人模型，熟悉机器人技术的基础知识，具有较强的实践能力，能够应用机器人技术进行实际工程应用。
机器人课课后总结报告
机器人课课后总结报告机器人课程总结报告机器人课程是一门非常有趣的课程，通过这门课程的学习，我深入了解了机器人的原理和应用，并掌握了一些基本的机器人编程技能。
在这门课程中，我收获了许多知识和经验，下面是我的总结。
首先，通过机器人课程，我对机器人的概念有了更深入的了解。
机器人是一种能够自主执行任务的智能机器，它可以通过传感器感知环境，并根据程序控制执行动作。
机器人可以广泛应用于工业生产、医疗卫生、农业等各个领域，能够提高生产效率、降低劳动强度，对人类生活产生积极影响。
其次，我学习了机器人的基本构成和工作原理。
一个典型的机器人系统由机械结构、传感器、执行器和控制系统组成。
机械结构决定了机器人的外形和动作方式，传感器用于感知环境的信息，执行器通过执行动作实现任务，而控制系统负责控制机器人的运动和决策。
掌握了这些基本知识后，我能够更好地理解和分析机器人的工作原理，并能够对机器人进行改进和优化。
此外，机器人课程还教授了一些基本的机器人编程技能。
在课程中，我学习了使用编程语言编写机器人控制程序的方法和技巧。
编程是机器人实现智能决策和自主行动的关键，只有掌握了编程技能，才能充分发挥机器人的潜力。
通过课程的实践环节，我编写了一些简单的机器人控制程序，并运行在真实的机器人上，取得了一定的成果。
这些实践经验对我今后在机器人领域的学习和工作有着重要的指导作用。
总的来说，机器人课程是一门非常有意义和挑战的课程。
通过这门课程的学习，我不仅学到了机器人的基本原理和工作方式，还掌握了一些基本的机器人编程技能。
这些知识和技能对我今后在机器人领域的学习和发展都有着重要的作用。
同时，机器人课程也培养了我对科学技术和创新的兴趣和能力，激发了我对未来机器人发展的热情和追求。
在今后的学习中，我将继续深入学习机器人相关的知识和技术，提高自己的机器人编程能力，并尝试将所学应用到实际项目中。
我相信，通过不断学习和实践，我能够在机器人领域取得更大的进展，为推动智能机器人技术的发展做出自己的贡献。
自平衡机器人的控制系统设计
应用天地 APPLICATION NOTES自平衡机器人的控制系统设计*北京邮电大学李红义 孙汉旭 贾庆轩摘 要阐述一种自平衡机器人的系统构成、工作原理和控制算法。
本系统主要由机械行走装置、控制系统和传感器3部分组成。
控制系统以AT mega128单片机为核心,还包括电池及供电模块、电机驱动器及外围电路。
机器人平台位姿的监控采用红外测距传感器,经计算获得姿态信息。
通过控制实验,验证了该系统的合理性和有效性。
关键词自平衡机器人 红外测距传感器 PID 控制 AT mega128 陀螺仪*基金项目:国家863项目(2006AA04ZZ43)。
引 言移动式机器人在各行各业具有广泛的应用,而轮式移动机器人由于具有结构简单、可控性强、成本低等优点,成为移动式机器人研究的一个主要方向。
自平衡机器人采用水平布置的两轮结构,本身是一个不稳定体。
也就是说,自平衡机器人在静止状态下,不能保持平衡,车体总是要向前或向后倾倒;而在运动状态下,可以通过一定的控制策略使它达到动态平衡[1]。
由于自平衡机器人具有内在不稳定性和结构灵活性,国内外机器人爱好者设计了多种结构、外观各异的自平衡机器人,尝试采用各种控制策略使其达到自平衡控制。
通常这类机器人采用姿态传感器检测机器人车体的倾倒角度和倾倒角速度,根据当前机器人姿态控制伺服电机驱动电压的转向和转速,从而使机器人保持平衡。
该方式制作的自平衡机器人虽然控制性能良好,但成本高,不适合广泛推广。
本文设计的机器人尝试采用红外测距传感器测量车体与地面的距离,通过计算获取机器人的姿态信息,进而实现机器人的自平衡[2]。
1 系统结构本文设计的自平衡机器人系统主要由机械行走装置、控制系统和传感器3部分组成,如图1所示。
机械行走装置主要由车体平台、电机驱动器、直流无刷电机、齿轮减速机构和车轮组成。
机器人采用48V 电池供电,通过DC DC 模块转换为5V 和24V 电压。
其中,5V 提供给控制系统和传感器,24V 提供给电机驱动图1双轮自平衡机器人样机器。
滚球控制系统设计报告最终版
滚球控制系统设计报告最终版摘要：本设计报告旨在介绍滚球控制系统的设计过程，该系统用于控制滚球机器人在特定环境中的移动。
在设计过程中，我们考虑到滚球机器人的移动速度、稳定性和导航能力，并分别设计了机械、电气和软件控制系统。
最终，我们成功地实现了一个功能完善的滚球控制系统，并且在实验中取得了良好的效果。
本报告将详细介绍系统的设计原理、方案选择、实现过程和测试结果。
1.引言滚球控制系统是一个用于控制滚球机器人在特定环境中移动的系统。
该系统需要保证机器人能够在不同路面上平稳行驶，并且可以根据需要进行位置和方向调整。
为了实现这个目标，我们综合考虑了机械、电气和软件方面的设计。
2.机械设计在机械设计过程中，我们选择了一个轻量、坚固和耐磨的材料，用于制作机器人的车身结构。
我们设计了一个滚动球轮和悬挂系统，以保证机器人在不平整路面上的稳定性。
此外，我们还添加了一些传感器，用于检测机器人的姿态和周围环境的特征。
3.电气设计在电气设计过程中，我们选择了一些高质量的电子元件，用于驱动滚球机器人的运动。
我们使用了一个电机控制器来控制机器人的速度和方向，并通过编码器来检测轮子的转动情况。
此外，我们还添加了一些传感器，用于感知机器人周围的环境。
4.软件设计在软件设计过程中，我们使用了一个基于PID控制算法的控制器，来实现对滚球机器人的位置和方向的控制。
我们通过读取传感器的数据，计算出机器人当前的位置和方向，并根据目标位置和方向进行调整。
我们还使用了一些图像处理算法，用于检测机器人周围的障碍物和路面特征。
5.实验结果与分析通过实验，我们验证了滚球控制系统的性能和稳定性。
我们对机器人在不同地形上的移动进行了测试，并评估了系统在不同环境下的导航能力。
实验结果显示，该系统能够实现精确的位置和方向控制，并能够适应不同路面的变化。
6.结论通过本次设计，我们成功地实现了一个功能完善的滚球控制系统，该系统具有良好的速度、稳定性和导航能力。
机器人技术基础实验报告1(机器人系统认识)
机器人技术基础实验报告班级：学号：姓名：台号：课程 1 机器人系统认识成绩：批改日期：教师签字：实验目的:1、使学生了解机器人系统的基本组成；2、增强学生的动手操作能力；3、熟悉机器人的基本操作。
实验设备及软件:1、珞石XB4机器人2、桌面示教应用程序实验原理:实验内容：1、 设备启动，启动EtherCAT 服务程序，启动机器人运动控制程序。
● 打开控制柜，确认急停开关D 和F 未被按下，如被按下顺时针转动，抬起急停开关。
顺时针旋转开关A ，随后将B 按至常亮，观察七段数码管是否显示数字8，若成功进入下一步。
●按压开关A,启动机器人控制器，开启后指示灯B 常亮，同时通讯服务程序自启动。
●启动机器人桌面控制程序“HBRobotConfigure”2、 标注六个关节正方向。
打开HBRobotConfigure 软件，先点击“重启控制程序”单击“连接”与控制器建立连接（机器人运动控制程序已启动）。
进入示教调试界面，单击“添加机器人模型”，并单击“运行”，显示实际或仿真机器人状态。
点击左侧“使能”和“下电”，控制机器人的使能状态。
选择轴坐标系，操作界面右侧加减按键观察机械臂各轴转向，确定各关节正方向。
ABCD操作流程：将机械臂各关节按①至⑥编号，如下图所示。
①俯视图中逆时针为正方向②左视图中顺时针为正方向③左视图中顺时针为正方向④正视图中顺时针为正方向⑤左视图中顺时针为正方向⑥俯视图中顺时针为正方向3、示教机器人，并保存工作空间中的三个点。
进入程序调试界面，调整移动速度至1%，将“Simulation”调至false进入真机模式，使能下电后通过界面按钮移动机械臂，移动明显距离后保存坐标点p1，重复操作3次以此获得工作空间中三点p1、p2、p3。
4、编写机器人脚本并运行机器人脚本，实现三个点之间的直线运动。
（先仿真运行，确认无误后再真机运行。
）1.先将左侧“Simulation”键调整为ture进入仿真模式。
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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。
移动机器人按照静态平衡性可分为两种类型：静力学上的稳定平衡型和不稳定平衡型。
前者往往是指具备三个（或三个以上）轮子的机器人，后者多为只有两个或一个轮子的机器人。
对于只有一个（或两个）轮子的机器人，在静止状态下不能稳定平衡，若要其稳定移动必须采用动态平衡技术，称之为动态平衡移动机器人或自平衡机器人。
自平衡机器人，最显著的一般特征为质心高于支点，在重力作用下机身姿态本身不稳定，在运动中需要自身控制姿态维持平衡。
典型的自平衡机器人有：人型机器人、独腿机器人、两轮自平衡机器人、独轮自平衡机器人等。
1.1.2课题研究意义本项目的研究对象是单球自平衡移动机器人，该机器人是一种依靠圆球体进行移动的机器人，通过圆球体的滚动来实现全方位的移动，可以在狭窄区域中进行灵活的工作。
实用性上，该种机器人具有以下几个优点：1）以圆球体为支撑，不需要改变方向便可以灵活的向各方向移动；2）运动轨迹灵活，可以任意半径改变自己的运动方向，能很好的弥补传统多轮布局的缺点；3）所需要的驱动功率较小，供电电池可以长时间供电。
结构上，由于单球自平衡移动机器人与地面的只有一个接触点，所以不能保持静态稳定，只能处于动态的平衡当中，是一种典型的自平衡机器人，其动力学方程是一个多变量、强耦合、时变的非线性高阶微分方程组，特性复杂。
同时，这种机器人系统还具有多自由度、多驱动器、多传感器的特点，是一个极为复杂的多输入多输出非线性系统，再加上其欠驱动的系统特性，可以为各种控制理论的应用和优化提供理想的研究平台。
对单球自平衡移动机器人进行研究，不仅对于实现机器人与人之间灵活的人机交互有很大的现实意义，也对先进控制理论的研究具有重大的促进作用。
1.1.3单球自平衡移动机器人的国内外发展移动机器人按照静态平衡性可分为两种类型：静力学上的稳定平衡型和不稳定平衡型。
前者往往是指具备三个（或三个以上）轮子的机器人，后者多为只有两个或一个轮子的机器人。
对于只有一个（或两个）轮子的机器人，在静止状态下不能稳定平衡，若要其稳定移动必须采用动态平衡技术（Dynamic Balance），称之为动态平衡移动机器人或自平衡机器人（Self-Balancing Robot）。
自平衡机器人，最显著的一般特征为质心高于支点，在重力作用下机身姿态本身不稳定，在运动中需要自身控制姿态维持平衡。
典型的自平衡机器人有：人型机器人（Humanoid Robot）、独腿机器人（Single-Leg Robot）、两轮自平衡机器人（Two-Wheeled Self-Balancing Robot）、独轮自平衡机器人（Single-Wheeled Self-Balancing Robot，SWSBR，SWR）等。
单球自平衡移动机器人属于独轮自平衡机器人的一种，独轮自平衡机器人的发展为单球自平衡移动机器人的产生奠定了基础。
独轮机器人的研究可以追溯到20世纪七八十年代。
现在有文献记载的第一个独轮机器人是1980年日本的Ozaka等人发明的一个独轮机器人系统，机器人有一个长机械臂左右伸展，依靠沿机器人臂左右移动的质量块来维持左右平衡，前后平衡依靠机器人轮子的转动来维持，虽然没有取得良好的实验效果，但可以说开创了研究独轮机器人的先河[4]。
斯坦福大学的Schoolwinkel等人于1986年模仿人骑独轮车研制出了第一个独轮机器人其由车轮、车架和水平转子三部分构成，其中车架用来模拟独轮车的车体和人的下半身，水平转子用来模拟人的腰部躯干和手臂。
他们的研究主要集中于机器人的机械结构，平衡传感器的评价等，只实现了机器人的前后稳定控制，并没有实现机器人的左右平衡控制。
但通过他们的研究可以得出一个结论：如果车轮速度为零，独轮机器人系统是无法控制的。
第二章倒立摆系统建模与控制方法2.1 倒立摆发展历史与现状倒立摆系统最初研究开始于二十世纪50年代，麻省理工学院（MIT）的控制论专家们根据火箭发射的原理设计出了一级倒立摆实验装置；20世纪60年代，人们逐渐开展对倒立摆系统的研究；1966年，Schacfer和Cannon应用Bang-Bang 控制理论，将一个曲轴稳定在一个倒致位置；20世纪60年代后期，倒立摆作为一个典型不稳定、非线性的例证被提出，但当时主要集中在直线倒立摆系统的线性控制上面。
我国在倒立摆控制的研究方面也取得了一定的成果：1994年，北京航空航天大学张明廉教授提出了“拟人智能控制理论”，并成功的应用于用单电机对三级倒立摆的控制；2010年6 月18日，大连理工大学电子信息与电气工程学部控制科学与工程学院李洪兴教授领导的科研团队在世界上首次实现空间四级倒立摆实物系统控制，这是一项原创性的具有世界领先水平的标志性科研成果。
2.2 倒立摆的控制原理以一级直线倒立摆控制系统为例，其硬件部分包括计算机、运动控制卡、电控箱、伺服系统、倒立摆本体和旋转光电编码器、位移传感器等几大部分，它们构成一个闭环系统。
伺服电机通过同步皮带与小车相连接，并带动小车同步运动，以此来控制小车在水平轨道上做直线运动。
匀质刚体摆杆与小车相连，由小车的水平移动来控制摆杆的稳定竖直倒立。
旋转光电编码器是一种角位移传感器，其输出的检测信号是数字信号，因此可以直接进入计算机进行处理，而不需放大和转换等过程，使用非常方便。
可以用它准确的测出倒立摆摆杆的偏转角度。
将旋转光电编码器、位移传感器、以及状态反馈信息输入运动控制器，而运动控制卡中采集的这些信息经一定的控制算法会得出控制信息并将被输入伺服电机。
通过这样一个闭环系统就能达到倒立摆的稳定控制。
其中计算机从运动控制卡实时读取数据，计算并确定控制决策，即根据倒立摆的实时状态不断地调用相应的函数程序如速度、加速度等，经过电控箱内的转换电路产生相应的控制量，由此驱动伺服电机转动的。
其原理图如下：图 2.1 直线一级倒立摆系统工作原理图其他种类的倒立摆系统大多都是基于此工作原理的。
不同之处如：平面倒立摆系统的匀质摆杆运动轨迹不是一条直线，而是在二维平面内作自由运动，摆杆可沿垂直平面内的任一轴转动，其底部在二维平面内的运动轨迹不固定；旋转倒立摆的摆杆底部的运动轨迹在一个固定的圆周上；柔性倒立摆是在小车上加了一个弹性阻尼装置，这也也增大了控制难度。
2.3倒立摆系统数学建模倒立摆系统的数学建模一般有牛顿欧拉法和拉格朗日法两种。
对于结构相对简单的一级直线倒立摆可以使用牛顿欧拉法，先对小车和摆杆进行受力分析，并分别求出他们的运动方程。
将线性化后的两个运动方程进行拉普拉斯变换。