两轮自平衡机器人惯性传感器滤波问题的研究.pdfVIP

第23卷 第5期 传 感 技 术 学 报 Vo1．23 No．5 2010年 5月 CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORS Mav2010 ResearchonFilteringProblem in InertialSensorsforaTwo-W heeled Self-BalancedRobot GAOYuanyuan，RUANXiaogang ，SONGHongjun，CHENJing (CollegeofElectronicInformationandControlEngineering，BeijingUniversityofTechnology，Beijing100124，China) Abstract：Aimingattherandom drifteITorfrom inertialsensorsofatwo．wheeledself-balancedrobotattitudemeas． uring，asimpleandpracticalfilteringalgorithmbasedonKalmanfilterwhichwasimplementedtoinformationfusion forinclinometerandgyroscopewasproposed，thusrealizingoptimal estimationofrtherobotgesturesignalaftersen— sorserrorcompensation．TheexperimentalresultsshowedthatthemethodbasedonKalmaninfomrationfusionto obtaintheoptimalestimationwaseffectiveandfeasible．Itisalsobeneficialtocompletetherobotself-balancing contro1． Keywords：attitudeestimation；informationfusion；Kalmanfilter；inertialsensors EEACC ：2575：7230 两轮 自平衡机器人惯性传感器滤波问题的研究木 郜园园，阮晓钢 ，宋洪军，陈 静 (北京工业大学电子信息与控制工程学院，北京 100124) 摘 要 ：针对惯性传感器在两轮机器人姿态检测中存在随机漂移误差的问题，基于卡尔曼滤波实现对倾角仪与陀螺仪的信 息融合，设计了简单而实用的滤波算法，对传感器的误差进行补偿后得到机器人姿态信号的最优估计 ，从而将其应用于两轮 自平衡机器人系统。实验结果表明，采用卡尔曼信息融合的方法 ，来得到机器人姿态信息最优估计是有效可行的，并且有利 于机器人完成 自平衡的控制。 关键词：姿态检测；信息融合；卡尔曼滤波；惯性传感器 中图分类号：TP212．9 文献标识码：A 文章编号：1004—1699(2010)05—0696—05 两轮 自平衡机器人是一个典型的欠驱动系统， 针对这两种传感器的特点需要对其采集的信息进行 它是通过姿态传感器来检测车体的倾斜角度与角速 融合，来得到可靠的姿态信息。卡尔曼滤波具有较 度，并将其检测到的信号传递给控制器，计算得到控 强的抑制干扰的能力，并能使控制方式具有 良好的 制量驱动左右电机，控制机器人前进或后退从而实 动态性能，在非线性最优估计领域得到了很好的应 现自平衡控制。因此传感器姿态信号的优劣直接影 用。采用卡尔曼滤波器对倾角计和陀螺仪的数据进 响了机器人的控制性能。而一般的惯性传感器所测 行融合，来实现机器人的自平衡控制。 量的数据存在大量的噪声，两轮 自平衡机器人一般 针对姿态传感器的信息融合问题，采用卡尔曼 采用的姿态传感器有倾角计和陀螺仪。用陀螺仪一 滤波来实现的研究已有许多。澳大利亚西澳大学机 般测量机器人的角速度，其动态性能好，适于测量快