基于模糊控制的球型机器人姿态研究

巢春波

[摘 要] 通过控制分析动力学模型的传递函数，找到满足系统要求的相应性能指标。依据在開展实际控制当中执行机构相应特征，将一种经过改进的PID控制模糊控制算法予以提出，且对其开展相应试验研究。

[关 键 词] 模糊控制；球型机器人；姿态；PID

[中图分类号] TP242 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2018）20-0111-01

一、球型机器人姿态调整相应动力学模型

从球型机器人运动实际而言，如若其受到脉冲方面的干扰（如下图），其相应球壳就会向右滚动，且和地面之间形成相应接触点，自L向M点进行移动，基于相应惯性作用的影响，此球在具体的配重重心，则仍然于OM中心面，且偏向于左侧，致使球壳减速，且向右开始加速，当球壳于左方向予以滚动时，则与地面接触点则为N，基于过程中所存在的配重惯性，其所具有的作用，就会促使球壳以M点及N点为基础，在二者之间形成循环往复的滚动，且在幅度方面随着时间推移逐渐衰减，最终停止。

二、球型机器人姿态调整稳定性及仿真

（一）PID控制仿真

现针对球型机器人姿态及相应稳定性，需设计一个PID控制器。针对姿态控制动力学模型，对其展开仿真分析，可首先设定给定值，然后，再设定一个输出值，最后，则设置二者之间控制偏差的数值，然后，运用PID算法，将经过计算所得出的偏差值，针对被控对象开展相应计算工作，且在此操作上反复开展，直至与系统要求相符。依据被控过程所具有的相应特性，将PID控制器具体的微分系数大小及比例等予以确定，然后调整PID参数，最终便可获取所需求且符合系统需要的相应指标。以MATLAB语言环境为基础，在其框架下的Simulink中，建立基于PID姿态控制的仿真模型。另外，将PID三个参数进行调整，以此为基础开展仿真，直至获取结果。从相应系统相应曲线中可知，如若P=35，D=3及I=20时，则整个系统处于稳定状态，调节时间较短，约2 s。球型机器人在姿态方面偏角为10°，其最终响应结果则与系统相应要求相符。

（二）模糊PID控制算法仿真操作

本次研究运用基于MATLAB框架下的模糊控制工具箱来开展模糊控制器具体的设计工作。将其与Simulink充分结合，最终完成模糊PID控制器设计。针对所设计的相应控制系统，对其开展仿真分析。

将输出及输入模糊论域进行设定，即为：[-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6]，而输出及输入相对应的7个语言变量则为：PB（正大）、PM（正中）、PM（正中）、ZO（零）、NS（负小）、NM（负中）及NB（负大）。无论是输出量，还是输入量，与之形成对应关系的属度函数，均乃trimf型，本次研究所采用规则均为MAMDANl，不仅需要将输入量进行计算，还要计算各条规则。然后，将结果进行合并，针对模糊规则最终确定来讲，其实为细分过程，需采用实验数据、经验及常识等对各条规则进行确定，现仅以△Kp为例就模糊规则进行分析。

R1：在具体实验当中，如若所形成的角度误差乃为相应负大，且误差变化率也如此，则表明，整个试验所形成的误差乃为负值。此外，误差有负方向，与之形成对应关系的相应绝对值，则存在相应增大趋势，所以，若系统在比例系数方面依然存在增大状况，则系统在调节能力方面也会随之增加，即△Kp为正大；如若误差存在较大变化，则△Kp取负大，R2：…上述总共生成规则为49条，控制模糊PID球型机器人姿态控制模型，而△Kp、△Ki和△Kα乃为输出量，因此，模糊PID控制器相应修正计算公式为：

Kα=△kα+kα0Ki=△ki+ki0Kp=△Kp+Kp0

而其中的△Kp、△Ki和△Kα均为PID相应初值。

（三）实验

实验装置：PC上位机、球型机器人等。

实验内容：针对球型机器人在姿态角度具体的设计方面，则采用PC上位机予以完成。另外，在此过程中需将控制器相应参数同时进行设置，针对球型机器人具体的姿态收集方面，则采用陀螺仪予以完成。若完成姿态角测量，则可采用控制器算法，将具体的输出数值进行计算，且调整球型以及姿态。而针对球型机器人而言，则利用其自身的无线收发装置，就球型机器人相应角度等参数完成发生。在实验中，机器人初始位置及目标位置分别为0°、10°，收集数据则由陀螺仪完成，最终结果可知，在初始阶段，采用模糊PID控制，无论是超调量还是具体的斜率，均与仿真结果相似，至此可知，其能够改善控制效果。基于摩擦力及加工精度方面的影响，机器人达到相应控制时间则需2～3 s。

参考文献：

曹宇杰，邓本再，詹一佳.基于模糊神经网络的RoboCup足球机器人局部路径规划方法研究[J].电子设计工程，2015，23（23）：141-144.