【摘 要】
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随着机器人的发展,两轮轮腿式机器人因具备移动速度快和通过性强的特性而备受关注。基于模型的控制方法会因为建模偏差、模型参数不准确、外界干扰等因素出现控制性能下降的现象。机器人通过数据驱动的非模型方式自学习出最优控制器,对其在实际场景中的应用有一定的价值和意义。在已有的两轮轮腿式机器人的论文成果中,Ascento机器人的论文中只介绍了固定姿态下的平衡控制及其结构描述,没有对上述两个问题做展开研究;第一
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随着机器人的发展,两轮轮腿式机器人因具备移动速度快和通过性强的特性而备受关注。基于模型的控制方法会因为建模偏差、模型参数不准确、外界干扰等因素出现控制性能下降的现象。机器人通过数据驱动的非模型方式自学习出最优控制器,对其在实际场景中的应用有一定的价值和意义。在已有的两轮轮腿式机器人的论文成果中,Ascento机器人的论文中只介绍了固定姿态下的平衡控制及其结构描述,没有对上述两个问题做展开研究;第一代Ollie机器人发布的论文通过设计控制器延伸了稳定的控制域,也没有针对性的对上述两个难题提出系统性的解决方法。相关研究的不足之处如下:（1）已发表的两轮轮腿式机器人的研究成果多集中于介绍机器人本体结构的优化设计和针对传统的基于模型的控制方法进行人为偏差补偿;（2）没有提出系统性的方法解决模型不准确和模型参数不精准所带来的控制性能下降的问题。通过查阅大量文献和实际应用结果对比,提出并首次应用了自适应动态规划（Adaptive Dynamic Programming）和自适应最优输出调节（Adaptive Optimal Output Regulation,AOOR）方法到Tencent Robotics X实验室自研的两轮轮腿式机器人Ollie上。结合这两种理论和第二代Ollie的实际情况,设计了对应的自迭代策略以解决上述提到的两轮轮腿式机器人的自适应平衡和速度调节问题。该方法具备所需数据量少、可在线收集数据、在线迭代的优点。其中,AOOR是一个针对线性系统的控制理论,通过和作者沟通,其首次被应用于两轮轮腿式机器人上。这两种方法可以根据机器人当前实时的状态信息自动迭代出最优控制器,无需依赖于机器人的精确建模以及模型参数的准确获取,解决了上述所提的两个难题。通过四个场景和一个平衡滚杯应用的对比实验,本文创新点如下:（1）基于数据驱动的ADP控制器能让机器人保持自适应平衡,解决了控制器性能受精确建模和模型参数准确度影响的难题;（2）基于数据驱动的AOOR控制器实现了自适应的速度调节,让机器人稳定停在原地,不再需要对不同姿态下的机器人进行手动补偿;本文只重点研究了机器人保持直立时的线性系统区间,如何解决线性区间以外的两轮轮腿式机器人的控制问题,也是该类机器人以后为实际应用落地所应考虑的问题。
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