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CN108121334A - 一种自平衡机器人运动控制方法及装置 - Google Patents

一种自平衡机器人运动控制方法及装置 Download PDF

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CN108121334A CN201611062948.5A CN201611062948A CN108121334A CN 108121334 A CN108121334 A CN 108121334A CN 201611062948 A CN201611062948 A CN 201611062948A CN 108121334 A CN108121334 A CN 108121334A
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祁迹
邹风山
赵金野
宋吉来
张彦超
姜铁程
刘世昌
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    • G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
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    • G—PHYSICS
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Abstract

本发明公开了一种自平衡机器人运动控制方法及装置。本发明的自平衡机器人运动控制方法包括：S1，获取自平衡机器人的实时姿态；S2，对所获取的自平衡机器人的实时姿态进行控制，使其达到平衡状态；S3，获取运动指令，并根据运动指令进行运动，在运动完成后返回步骤S2。本发明还公开了一种自平衡机器人运动控制装置。

Description

一种自平衡机器人运动控制方法及装置
技术领域
本发明涉及机器人控制技术领域，特别涉及一种自平衡机器人运动控制方法和装置。
背景技术
自平衡机器人的想法来自于倒立摆模型，如果机器人倒向左边，为了保证平衡，机器人的底部必须也向左侧移动。两轮自平衡机器人系统的两个车轮位于同一轴线，并分别由电机独立驱动，通过运动保持动态自平衡。由于结构特殊，两轮自平衡机器人体积小、运动灵活、适应地形变化能力强、能够方便地实现零半径回转，适于在狭小和危险的工作空间i内活动、能够胜任一些复杂环境里的工作。相比传统轮式机器人，两轮自平衡机器人可以进行更为紧凑的结构设计并且减轻自重。此外，由于自平衡机器人独特的结构，一个自平衡机器人可以作为各种控制算法的实验平台，通过机器人的表现性能来对控制算法进行验证。
运动控制是自平衡机器人研究内容中的关键技术，目前已有的自平衡车产品的运动主要是通过其载体(人)的控制来实现的，前进后退由操作者前倾或后仰来改变整个自平衡车的重心分布从而实现运动；而自平衡车的转向是通过设计一个由人操控的转杆由机械结构带动轮子转向。因此自平衡车产品无法独立、自主地完成运动。
发明内容
本发明的目的旨在至少解决上述的技术缺陷之一。
为此，本发明的第一个目的在于提出一种自平衡机器人运动控制方法。所述自平衡机器人运动控制方法包括以下步骤：
S1，获取自平衡机器人的实时姿态；
S2，对所获取的自平衡机器人的实时姿态进行控制，使其达到平衡状态；
S3，获取运动指令，并根据运动指令进行运动，在运动完成后返回步骤S2。
在一些实施例中，所述步骤S2对所获取的自平衡机器人的实时姿态进行控制，使其达到平衡状态包括：对所获取的自平衡机器人的实时姿态进行控制；根据机器人重心设置控制目标，判断机器人是否处于平衡状态；若机器人未处于平衡状态，则驱动电机调整姿态，直至转向处于平衡状态。
在一些实施例中，所述根据机器人重心设置控制目标具体为将机器人在静止平衡时的重心角度设为控制目标。
在一些实施例中，所述步骤S3，获取运动指令，并根据运动指令进行运动，在运动完成后返回步骤S2包括：获取运动指令；若运动指令为前进指令，则将设定控制值在系统的正方向上增加相应的值，并重新计算控制值进行前进运动，在前进运动完成后返回步骤S2；若运动指令为后退指令，则将设定控制值在系统的正方向上减少相应的值；并重新计算控制值进行后退，在后退运动完成后返回步骤S2；若运动指令为转向指令则则向机器人的两个驱动轮发送一个差分速度完成转向运动，在转向运动完成后返回步骤S2。
在一些实施例中，所述步骤S1之前还包括对各器件进行初始化。
在一些实施例中，实时姿态由卡尔曼滤波算法得到。
为达到上述目的，本发明的另一目的在于提出一种自平衡机器人运动控制装置。
所述自平衡机器人运动控制装置包括：实时姿态获取模块，指令获取模块以及控制模块；所述实时姿态获取模块，获取自平衡机器人的实时姿态并将其发送至控制模块；指令获取模块，获取上位机发送的运动指令并将所述运动指令发送至控制模块；控制模块，根据所述指令获取模块发送的运动指令和所述实时姿态获取模块获取的实时姿态对自平衡机器人的实时姿态进行控制，使其达到平衡状态。
在一些实施例中，所述实时姿态获取模块包括姿态检测传感器以及姿态解算单元；所述姿态解算单元将态检测传感器检测的值通过卡尔曼滤波算法得到机器人的姿态角度。
在一些实施例中，所述姿态检测传感器为集成加速度计与陀螺仪的六轴运动传感器。
在一些实施例中，所述控制模块为绝对式PID控制器。
本发明针对于非载人重心固定的两轮自平衡机器人，提出了基于自平衡姿态控制的运动控制方法和装置。使用上述方法和装置可以实现非载人自平衡机器人的运动控制，能够在没有操作者接触的情况下，由机器人自主完成前进、后退及转向的功能。使用该控制方法的两轮自平衡机器人可以代替传统的轮式机器人在更加复杂恶劣的环境中进行自主运动，完成勘探、巡逻、运输等功能。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本发明一个实施例的自平衡机器人运动控制方法的流程图；
图2为根据本发明一个实施例的自平衡机器人运动控制装置的结构框图；
图3为根据本发明一个实施例获取自平衡机器人的实时姿态的具体实施过程；
图4为根据本发明一个实施例的前进控制示意图；
图5为根据本发明一个实施例的转向控制示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本发明。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。此外，本发明提供了的各种特定的工艺和材料的例子，但是本领域普通技术人员可以意识到其他工艺的可应用于性和/或其他材料的使用。另外，以下描述的第一特征在第二特征之“上”的结构可以包括第一和第二特征形成为直接接触的实施例，也可以包括另外的特征形成在第一和第二特征之间的实施例，这样第一和第二特征可能不是直接接触。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
参照下面的描述和附图，将清楚本发明的实施例的这些和其他方面。在这些描述和附图中，具体公开了本发明的实施例中的一些特定实施方式，来表示实施本发明的实施例的原理的一些方式，但是应当理解，本发明的实施例的范围不受此限制。相反，本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
下面参照图1-图5对本发明实施例提出的自平衡机器人运动控制方法和装置进行详细描述。
如图1所示，为本发明一个实施例的自平衡机器人运动控制方法，所述方法包括以下步骤：
S1，获取自平衡机器人的实时姿态；
S2，对所获取的自平衡机器人的实时姿态进行控制，使其达到平衡状态；
S3，获取运动指令，并根据运动指令进行运动，在运动完成后返回步骤S2。
在一些实施例中，所述步骤S2对所获取的自平衡机器人的实时姿态进行控制，使其达到平衡状态包括：对所获取的自平衡机器人的实时姿态进行控制；根据机器人重心设置控制目标，判断机器人是否处于平衡状态；若机器人未处于平衡状态，则驱动电机调整姿态，直至转向处于平衡状态。
在一些实施例中，所述根据机器人重心设置控制目标具体为将机器人在静止平衡时的重心角度设为控制目标。
在一些实施例中，所述步骤S3，获取运动指令，并根据运动指令进行运动，在运动完成后返回步骤S2包括：获取运动指令；若运动指令为前进指令，则将设定控制值在系统的正方向上增加相应的值，并重新计算控制值进行前进运动，在前进运动完成后返回步骤S2；若运动指令为后退指令，则将设定控制值在系统的正方向上减少相应的值；并重新计算控制值进行后退，在后退运动完成后返回步骤S2；若运动指令为转向指令则则向机器人的两个驱动轮发送一个差分速度完成转向运动，在转向运动完成后返回步骤S2。
在一些实施例中，所述步骤S1之前还包括对各器件进行初始化。所述对各器件进行初始化包括控制板卡的初始化：对主控芯片时钟、中断等系统初始化以及各个通信模块初始化；传感器的初始化：对用于检测姿态的传感器的量程、灵敏度等进行初始化；PID控制器初始化：将调试好的PID参数写入程序以便上电后机器人能实现站立；其他模块初始化：其他相关模块，如电机模块的初始化等。
在一些实施例中，实时姿态由卡尔曼滤波算法得到。
为达到上述目的，本发明的另一目的在于提出一种自平衡机器人运动控制装置。
如图2所示，为本发明一个实施例的自平衡机器人运动控制装置100，所述装置100包括：
实时姿态获取模块10，指令获取模块20以及控制模块30；所述实时姿态获取模块10用于获取自平衡机器人的实时姿态并将其发送至控制模块30。所述指令获取模块20用于获取上位机发送的运动指令并将所述运动指令发送至控制模块30。所述控制模块30根据所述指令获取模块10发送的运动指令和所述实时姿态获取模块20获取的实时姿态对自平衡机器人的实时姿态进行控制，使其达到平衡状态。在一些实施例中，所述实时姿态获取模块10包括姿态检测传感器101以及姿态解算单元102；所述姿态解算单元102将姿态检测传感器101检测的值通过卡尔曼滤波算法得到机器人的姿态角度。在一些实施例中，所述姿态检测传感器101为集成加速度计与陀螺仪的六轴运动传感器。如图3所示，所述姿态解算单元102将态检测传感器101检测的值通过卡尔曼滤波算法得到机器人的姿态角度的具体步骤为：陀螺仪获取角速度，构建卡尔曼状态方程；加速度计获取各轴加速度分量，计算获取角度并构建卡尔曼测量方程；然后通过卡尔曼状态方程和卡尔曼测量方程建立离散化卡尔曼系统方程，得到最终输出。其具体计算过程如下：
根据陀螺仪动态性能优异的特点，将其获取的角速度值作为卡尔曼滤波器中的状态方程：
其中为卡尔曼滤波器的最优估计值，即对传感器数据融合后的输出姿态倾角；为最优估计值的偏差，用于每次进行卡尔曼滤波时迭代计算；ugyro(t)为陀螺仪检测到的实时角速度值；w(t)为过程噪声。
另一方面，根据加速度计静态性能优异不受时间限制的特点，将其输出作为卡尔曼滤波器中的测量方程
其中z(t)为加速度计计算得到的角度值，v(t)为对应的测量噪声。
卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。关于这种滤波器的论文由Swerling(1958)，Kalman(1960)与Kalman and Bucy(1961)发表。数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术，Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态.由于，它便于计算机编程实现，并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理，Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法，在通信，导航，制导与控制等多领域得到了较好的应用。
在式1，式2基础上，根据自平衡机器人系统的实时性，将传统卡尔曼滤波器离散化：我们设定了定时中断Ts，每Ts作为一个周期读取传感器数据，将陀螺仪的输出值作为卡尔曼滤波器中的状态控制量、加速度计的输出值作为测量量。按照卡尔曼滤波器迭代更新格式将过程噪声与测量噪声提取转化为噪声协方差矩阵可以得到卡尔曼滤波器的系统方程为：
式中，t＝0，1，2…为离散时间；z(t)为通过加速度计计算得到的实时角度值；ugyro(t)为陀螺仪检测到的实时角速度值。x1(t+Ts)为卡尔曼滤波器对传感器数据融合后的输出值(最优估计值)，x2(t+Ts)为最优估计值的偏差。
在上述数学推导的基础上，通过编写循环程序实现卡尔曼滤波器的迭代计算，并将每一次计算得到的姿态信息传递给姿态PID控制器，便于进行姿态控制。
在一些实施例中，所述控制模块30为绝对式PID控制器。PID控制器(ProportionIntegration Differentiation。比例-积分-微分控制器)，由比例单元P、积分单元I和微分单元D组成。通过Kp，ki和Kd三个参数的设定。PID控制器主要适用于基本线性和动态特性不随时间变化的系统，是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件。这个控制器把收集到的数据和一个参考值进行比较，然后把这个差别用于计算新的输入值，这个新的输入值的目的是可以让系统的数据达到或者保持在参考值。和其他简单的控制运算不同，PID控制器可以根据历史数据和差别的出现率来调整输入值，这样可以使系统更加准确，更加稳定。可以通过数学的方法证明，在其他控制方法导致系统有稳定误差或过程反复的情况下，一个PID反馈回路却可以保持系统的稳定。
对于上一步骤得到的姿态倾角，我们采用绝对式PID控制器对其进行控制，通过软件编写程序实现使用于自平衡机器人的姿态PID控制器。具体实施时，将机器人在静止平衡时的重心角度设为控制器的控制目标，检测到的机器人实时倾角作为反馈值，通过PID控制器算出达到控制目标需要的控制量，通过执行机构电机来驱动机器人调整姿态，从而实现闭环控制。
附图4为前进控制示意图，机器人在平衡站立状态时接收到上位机发送的前进指令，姿态获取模块将该指令转换为姿态角度d，PID控制器将平衡控制目标加上α，机器人便会以向前倾斜α的姿态向前方移动。后退采用相同控制方式。
附图5为转向控制示意图，当机器人平衡站立或正常直线行走时两轮轮速均为V。以向左转向为例，接到转向指令之后，指令激活转向速度变量a，左轮给定轮速为V-a，右轮给定轮速为V+a，通过该差分速度实现向左转向。
本发明具有如下有益效果：本发明针对于非载人重心固定的两轮自平衡机器人，提出了基于自平衡姿态控制的运动控制方法和装置。使用上述方法和装置可以实现非载人自平衡机器人的运动控制，能够在没有操作者接触的情况下，由机器人自主完成前进、后退及转向的功能。使用该控制方法的两轮自平衡机器人可以代替传统的轮式机器人在更加复杂恶劣的环境中进行自主运动，完成勘探、巡逻、运输等功能。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，″计算机可读介质″可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。

Claims (10)

1.一种自平衡机器人运动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，获取自平衡机器人的实时姿态；
S2，对所获取的自平衡机器人的实时姿态进行控制，使其达到平衡状态；
S3，获取运动指令，并根据运动指令进行运动，在运动完成后返回步骤S2。
2.如权利要求1所述的自平衡机器人运动控制方法，其特征在于，所述步骤S2对所获取的自平衡机器人的实时姿态进行控制，使其达到平衡状态包括：
对所获取的自平衡机器人的实时姿态进行控制；
根据机器人重心设置控制目标，判断机器人是否处于平衡状态；
若机器人未处于平衡状态，则驱动电机调整姿态，直至转向处于平衡状态。
3.如权利要求2所述的自平衡机器人运动控制方法，其特征在于，所述根据机器人重心设置控制目标具体为将机器人在静止平衡时的重心角度设为控制目标。
4.如权利要求1所述的自平衡机器人运动控制方法，其特征在于，所述步骤S3，获取运动指令，并根据运动指令进行运动，在运动完成后返回步骤S2包括：
获取运动指令；
若运动指令为前进指令，则将设定控制值在系统的正方向上增加相应的值，并重新计算控制值进行前进运动，在前进运动完成后返回步骤S2；
若运动指令为后退指令，则将设定控制值在系统的正方向上减少相应的值；
并重新计算控制值进行后退，在后退运动完成后返回步骤S2；
若运动指令为转向指令则则向机器人的两个驱动轮发送一个差分速度完成转向运动，在转向运动完成后返回步骤S2。
5.如权利要求1所述的自平衡机器人运动控制方法，其特征在于，所述步骤S1之前还包括对各器件进行初始化。
6.如权利要求1所述的自平衡机器人运动控制方法，其特征在于，所述实时姿态由卡尔曼滤波算法得到。
7.一种自平衡机器人运动控制装置，其特征在于，包括：
实时姿态获取模块，指令获取模块以及控制模块；
所述实时姿态获取模块，获取自平衡机器人的实时姿态并将其发送至控制模块；
指令获取模块，获取上位机发送的运动指令并将所述运动指令发送至控制模块；
控制模块，根据所述指令获取模块发送的运动指令和所述实时姿态获取模块获取的实时姿态对自平衡机器人的实时姿态进行控制，使其达到平衡状态。
8.如权利要求7所述的自平衡机器人运动控制装置，其特征在于，所述实时姿态获取模块包括姿态检测传感器以及姿态解算单元；
所述姿态解算单元将态检测传感器检测的值通过卡尔曼滤波算法得到机器人的姿态角度。
9.如权利要求8所述的自平衡机器人运动控制装置，其特征在于，所述姿态检测传感器为集成加速度计与陀螺仪的六轴运动传感器。
10.如权利要求7所述的自平衡机器人运动控制装置，其特征在于，所述控制模块为绝对式PID控制器。
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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108724191A (zh) * 2018-06-27 2018-11-02 芜湖市越泽机器人科技有限公司 一种机器人运动轨迹控制方法
CN109093626A (zh) * 2018-09-28 2018-12-28 中科新松有限公司 四足机器人的机身姿态控制方法及装置
CN109108936A (zh) * 2018-10-24 2019-01-01 电子科技大学 一种多源传感器数据融合的自平衡机器人控制系统和控制方法
CN109324614A (zh) * 2018-09-18 2019-02-12 上海太昂科技有限公司 可操作式平衡移动装置及其控制方法、存储介质和电子终端
CN111547177A (zh) * 2020-05-19 2020-08-18 腾讯科技（深圳）有限公司 自平衡机器人控制方法、系统、自平衡机器人及介质
CN112621747A (zh) * 2020-12-02 2021-04-09 南京理工大学北方研究院 一种机器人姿态调整控制系统
CN112874315A (zh) * 2021-01-13 2021-06-01 深圳市奇虎智能科技有限公司 平衡车的运动控制方法、装置、设备及存储介质
CN113485309A (zh) * 2021-08-03 2021-10-08 乐聚(深圳)机器人技术有限公司 机器人测试方法、装置、系统、机器人控制器及介质
WO2022152083A1 (zh) * 2021-01-14 2022-07-21 腾讯科技（深圳）有限公司 运动状态的控制方法、装置、设备及可读存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201249818Y (zh) * 2008-08-07 2009-06-03 北京工业大学 自平衡式六轮独立驱动机器人
US20130173054A1 (en) * 2012-01-02 2013-07-04 Hyundai Motor Company Method of controlling balance of walking robot
CN104216409A (zh) * 2014-09-04 2014-12-17 北京工业大学 基于模糊控制的两轮自平衡机器人避障系统及控制方法
CN104316055A (zh) * 2014-09-19 2015-01-28 南京航空航天大学 一种基于改进的扩展卡尔曼滤波算法的两轮自平衡机器人姿态解算方法
CN105676858A (zh) * 2016-03-02 2016-06-15 深圳市美莱创新股份有限公司 自平衡两轮平衡车及控制方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201249818Y (zh) * 2008-08-07 2009-06-03 北京工业大学 自平衡式六轮独立驱动机器人
US20130173054A1 (en) * 2012-01-02 2013-07-04 Hyundai Motor Company Method of controlling balance of walking robot
CN104216409A (zh) * 2014-09-04 2014-12-17 北京工业大学 基于模糊控制的两轮自平衡机器人避障系统及控制方法
CN104316055A (zh) * 2014-09-19 2015-01-28 南京航空航天大学 一种基于改进的扩展卡尔曼滤波算法的两轮自平衡机器人姿态解算方法
CN105676858A (zh) * 2016-03-02 2016-06-15 深圳市美莱创新股份有限公司 自平衡两轮平衡车及控制方法

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108724191A (zh) * 2018-06-27 2018-11-02 芜湖市越泽机器人科技有限公司 一种机器人运动轨迹控制方法
CN109324614A (zh) * 2018-09-18 2019-02-12 上海太昂科技有限公司 可操作式平衡移动装置及其控制方法、存储介质和电子终端
CN109093626A (zh) * 2018-09-28 2018-12-28 中科新松有限公司 四足机器人的机身姿态控制方法及装置
CN109108936A (zh) * 2018-10-24 2019-01-01 电子科技大学 一种多源传感器数据融合的自平衡机器人控制系统和控制方法
CN111547177A (zh) * 2020-05-19 2020-08-18 腾讯科技（深圳）有限公司 自平衡机器人控制方法、系统、自平衡机器人及介质
CN112621747A (zh) * 2020-12-02 2021-04-09 南京理工大学北方研究院 一种机器人姿态调整控制系统
CN112874315A (zh) * 2021-01-13 2021-06-01 深圳市奇虎智能科技有限公司 平衡车的运动控制方法、装置、设备及存储介质
WO2022152083A1 (zh) * 2021-01-14 2022-07-21 腾讯科技（深圳）有限公司 运动状态的控制方法、装置、设备及可读存储介质
US20230168693A1 (en) * 2021-01-14 2023-06-01 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Motion state control method and apparatus, device, and readable storage medium
JP2023547054A (ja) * 2021-01-14 2023-11-09 ▲騰▼▲訊▼科技（深▲セン▼）有限公司 運動状態の制御方法、装置、ホイールロボット及びプログラム
JP7518975B2 (ja) 2021-01-14 2024-07-18 ▲騰▼▲訊▼科技（深▲セン▼）有限公司 運動状態の制御方法、装置、ホイールロボット及びプログラム
US12321180B2 (en) * 2021-01-14 2025-06-03 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Motion state control method and apparatus, device, and readable storage medium
CN113485309A (zh) * 2021-08-03 2021-10-08 乐聚(深圳)机器人技术有限公司 机器人测试方法、装置、系统、机器人控制器及介质
CN113485309B (zh) * 2021-08-03 2022-12-02 乐聚(深圳)机器人技术有限公司 机器人测试方法、装置、系统、机器人控制器及介质

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