基于模型与基于数据的自平衡机器人控制：使用LabVIEW和Arduino的实践教育方法
机器人学
2024-05-07 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
两轮自平衡机器人(TWSBR)是非线性不稳定系统。本研究比较了基于模型和基于数据的控制策略在TWSBR上的性能，采用明确的实践教育方法。基于模型的控制(MBC)算法如Lead-Lag和PID控制需要熟练的动态建模和数学处理来推导线性化运动方程并设计合适的控制器。另一方面，基于数据的控制(DBC)方法，如模糊控制，提供了一种更简单、更快速的设计有效控制器的方法，无需深入理解系统模型。本文阐述了使用TWSBR时MBC和DBC的优缺点。所有控制器均在OSOYOO自平衡套件上实现和测试，包括Arduino微控制器、MPU-6050传感器和直流电机。控制律和用户界面使用LabVIEW-LINX工具包构建。实时硬件在环实验验证了结果，突出了可在低成本平台上实现的控制器。
引用
@article{arxiv.2405.03561,
title = {Model- and Data-Based Control of Self-Balancing Robots: Practical Educational Approach with LabVIEW and Arduino},
author = {Abdelrahman Abdelgawad and Tarek Shohdy and Ayman Nada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.03561},
year = {2024}
}