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第1章 概论1

1.1 两轮平衡机器人的基本构造和运动原理1

1.1.1 两轮机器人的基本构造1

1.1.2 两轮机器人的运动原理2

1.2 两轮机器人的成长历史3

1.2.1 从倒立摆到平衡机器人3

1.2.2 典型的两轮机器人系统6

1.2.3 两轮机器人相关基础研究7

1.3 两轮机器人技术应用前景9

参考文献12

第2章 “原人”柔性两轮机器人16

2.1 柔性机器人学概述16

2.1.1 研究柔性机器人的目的16

2.1.2 柔性倒立摆17

2.1.3 柔性关节18

2.1.4 柔性机械臂19

2.1.5 柔性脊椎机器人20

2.2 “原人”机器人的基本特征21

2.3 “原人”机器人的机体结构22

2.3.1 基本原理22

2.3.2 总体框架24

2.3.3 柔性腰椎25

2.4 “原人”机器人的电气系统26

2.4.1 电气系统总体结构26

2.4.2 检测系统28

2.4.3 控制系统29

2.5 “原人”机器人的软件系统31

2.5.1 软件系统的主体结构31

2.5.2 组织级：EPC行为决策32

2.5.3 协调级：DSP运动平衡控制34

2.5.4 操作级：ISU伺服控制37

参考文献38

第3章 两轮机器人的数学模型39

3.1 相关研究工作39

3.1.1 刚性系统的数学模型研究39

3.1.2 柔性系统的数学模型研究42

3.2 刚性两轮机器人模型43

3.2.1 系统坐标、参数和变量43

3.2.2 动力学模型45

3.2.3 运动学模型49

3.2.4 电机及其伺服机构模型50

3.3 柔性两轮机器人模型52

3.3.1 柔性旋转关节与系统假设52

3.3.2 系统坐标、参数和变量54

3.3.3 运动学模型56

3.3.4 动力学模型57

3.4 柔性两轮机器人动力学特性分析61

3.4.1 系统稳定性62

3.4.2 系统可控性63

3.4.3 柔性腰椎刚度对动态性能的影响63

3.4.4 柔性腰椎刚度对平衡控制鲁棒性的影响67

3.5 刚／柔两轮自平衡机器人动力学模型对比分析69

参考文献70

第4章 两轮机器人的姿态检测73

4.1 姿态传感器及其原理73

4.1.1 两轮机器人的姿态73

4.1.2 姿态检测元件75

4.1.3 陀螺仪77

4.1.4 姿态测量算法与Kalman滤波78

4.2 常用惯性测量元件的定姿方法83

4.2.1 陀螺仪和加速度计的误差模型83

4.2.2 基于陀螺仪的定姿方法84

4.2.3 基于加速度计的定姿方法86

4.2.4 捷联惯导定姿方法87

4.3 Kalman滤波器与两轮机器人姿态检测91

4.3.1 陀螺仪和倾角仪测量模型91

4.3.2 时间更新与测量更新92

4.3.3 Kalman滤波器参数设置问题94

4.3.4 实验与分析94

4.4 自适应扩展Kalman滤波器96

4.4.1 陀螺仪和加速度计构成的惯性测量单元96

4.4.2 扩展Kalman滤波器中的系统模型97

4.4.3 自适应R矩阵99

4.4.4 实验与分析100

4.5 无味Kalman滤波器104

4.5.1 无味变换104

4.5.2 预测与校正105

4.5.3 UKF与EKF的比较106

4.5.4 仿真实验及分析107

参考文献108

第5章 两轮机器人的PID控制110

5.1 PID控制概述110

5.2 控制结构111

5.3 伺服控制环113

5.4 自治环：姿态平衡控制114

5.5 运动控制环118

5.5.1 行进速度的控制118

5.5.2 差动系统与航向的控制119

5.6 运动平衡的矛盾与统一120

5.6.1 运动控制形成局部正反馈121

5.6.2 平衡控制的负反馈特征及其稳定性122

5.6.3 正反馈与负反馈的统一123

5.6.4 负反馈与负反馈的矛盾127

5.7 仿真实验128

5.7.1 姿态平衡控制性能测试129

5.7.2 鲁棒性测试132

5.7.3 运动控制实验136

5.8 物理实验137

5.8.1 物理系统及其PID参数设定138

5.8.2 自由平衡控制实验138

5.8.3 定点平衡控制实验141

5.8.4 运动平衡控制实验143

参考文献146

第6章 两轮机器人的LQ调节147

6.1 线性二次型控制介绍147

6.1.1 最优控制问题147

6.1.2 最大值原理148

6.1.3 线性二次型问题151

6.1.4 线性二次型状态调节器设计152

6.1.5 线性二次型跟踪调节器设计156

6.1.6 离散系统的线性二次型调节器设计157

6.2 两轮机器人LQR设计159

6.2.1 柔性两轮机器人模型的线性化159

6.2.2 线性二次型姿态平衡控制律160

6.2.3 线性二次型运动平衡控制律162

6.2.4 自由平衡的仿真实验163

6.2.5 定点平衡的仿真实验167

6.2.6 运动平衡的仿真实验171

6.2.7 鲁棒性能的仿真实验174

6.3 两轮机器人递归LQR设计176

6.3.1 柔性两轮机器人模型的递归线性化177

6.3.2 递归线性二次型姿态平衡控制律177

6.3.3 仿真实验178

参考文献180

第7章 仿生的姿态平衡自主学习控制182

7.1 关于动物的操作条件反射机制182

7.1.1 Skinner的操作条件反射理论183

7.1.2 Skinner的操作条件反射实验183

7.1.3 操作条件反射在机器人学习中的应用现状186

7.2 关于随机自动机理论190

7.2.1 随机自动机理论的发展190

7.2.2 随机自动机的定义191

7.2.3 随机自动机与机器学习193

7.2.4 随机自动机的熵194

7.3 SOCA自动机197

7.3.1 SOCA自动机的定义197

7.3.2 SOCA自动机的结构199

7.3.3 SOCA自动机的学习算法199

7.3.4 操作条件反射与其他机器学习方法的比较205

7.4 Skinner鸽子实验的模拟210

7.4.1 机器鸽的定义和构造210

7.4.2 机器鸽的操作条件反射实验213

7.4.3 模拟实验结果与分析214

7.5 “原人”的“感知-行动”特征216

7.6 “原人”姿态平衡控制的自主学习结构221

7.6.1 机器人的环状控制结构221

7.6.2 操作条件反射的姿态平衡控制环223

7.7 仿真实验224

7.7.1 学习自由平衡224

7.7.2 学习定点平衡231

7.7.3 行进：不同速度和轨迹的机动233

7.7.4 抗干扰实验234

7.8 “原人”系统的物理实验237

参考文献240

第8章 映射领域可自主收缩的SOCA自动机244

8.1 映射领域可自主收缩的提出244

8.2 SOCA自动机映射领域自主收缩的实现245

8.2.1 结构设计245

8.2.2 映射领域自主收缩的实现247

8.2.3 学习算法设计及分析证明249

8.3 仿真实验253

8.3.1 学习自由平衡253

8.3.2 学习定点平衡257

8.3.3 行进：不同速度和轨迹的机动257

8.3.4 抗干扰实验261

参考文献263

第9章 Skinner操作条件反射自动机的模糊化264

9.1 仿生学习系统模糊化概念的提出264

9.2 模糊Skinner操作条件反射自动机265

9.2.1 结构设计265

9.2.2 学习算法设计270

9.2.3 学习流程271

9.3 仿真实验272

9.3.1 学习自由平衡272

9.3.2 学习定点平衡275

9.3.3 行进：不同速度和轨迹的机动277

参考文献280

附录 中英文对照281