【摘 要】
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为进一步提高单球移动机器人原点自平衡能力,提出一种基于遗传算法优化的自平衡控制方法。首先,基于二维的单球倒立摆模型,建立了Eular-Lagrange动力学模型;其次,结合机器人
【基金项目】
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江西省研究生创新专项资金项目(YC2017-S290)
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为进一步提高单球移动机器人原点自平衡能力,提出一种基于遗传算法优化的自平衡控制方法。首先,基于二维的单球倒立摆模型,建立了Eular-Lagrange动力学模型;其次,结合机器人的控制规律和基于遗传算法的线性二次最优控制算法设计自平衡控制器,以被控系统归一化后的二次型性能指标为寻优标准,采用遗传算法对权值矩阵Q进行优化。最后,使用优化后的控制器进行单球移动机器人的原点自平衡控制仿真,仿真结果证明:优化后的控制器不仅同时提高了系统的响应速度和鲁棒性,而且有效降低了控制器的功耗。
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