一种动量轮式无人自行车平衡控制方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及无人自行车自动驾驶技术领域，特别是涉及一种动量轮式无人自行车平衡控制方法、装置及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提到了与本发明相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

目前在自行车机器人研究领域，众多研究成果的目标系统都是以实物自行车机械系统进行搭建，在该自行车框架上进行理论分析建模与控制算法设计与实现，同时在大多数的研究中，自行车在行驶与运行过程中只考虑了自行车车把的力矩和车体内部机械结构之间的相互作用，并未考虑到外界的其他动态扰动，通过车把的转向以来控制车前叉和地面产生的力矩实现平衡，只能在一定的速度下保持自行车平衡。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种动量轮式无人自行车平衡控制方法、装置及系统，实现动量轮式无人自行车的快速转弯和平衡控制。

第一方面，本发明提供了一种动量轮式无人自行车平衡控制方法；

一种动量轮式无人自行车平衡控制方法，包括：

根据动量轮式无人自行车的机械系统，建立动量轮式无人自行车物理模型；

根据动量轮式无人自行车物理模型，设计直立姿态串级PID控制器；

获取动量轮式无人自行车的实时车身倾角、实时车身倾角角速度值和实时动量轮电机转速，将实时车身倾角、实时车身倾角角速度值和实时动量轮电机转速，输入直立姿态串级PID控制器进行处理，获取动量轮电机转矩，以根据动量轮电机转矩控制动量轮电机的输出扭矩，使动量轮式无人自行车平衡。

进一步的，在将动量轮式无人自行车车身倾角输入转弯动态零点PID控制器进行处理之前还包括：

根据动量轮式无人自行车物理模型，设计方向环PID控制器和动态零点PID控制器；

获取动量轮式无人自行车车身至道路中心的距离偏差值，输入方向环PID控制器进行处理，获取舵机打角角度，以根据舵机打角角度，控制舵机的占空比实现动量轮式无人自行车的转向；

将舵机打角角度输入动态零点PID控制器进行处理，获取动量轮式无人自行车车身倾角并输入至直立姿态串级PID控制器，以控制机械零点大小。

优选的，当动量轮式无人自行车处于非直线行驶状态时，所述动量轮式无人自行车与道路中心的距离偏差值的获取方法包括：

获取道路图像，计算道路图像的直方图并对直方图进行归一化处理，获取二值化图像；

根据二值化图像，识别路径元素，获取虚拟行径路线；根据虚拟行径路线和实际屏幕中线，获取动量轮式无人自行车与道路中心的距离偏差值。

优选的，所述方向环PID控制器的控制逻辑表示为：

其中，u(t)为舵机打角角度，e(t)为车身与道路中心的距离偏差值，k

优选的，所述动态零点PID控制器的控制逻辑表示为：

其中，u(t)为动量轮式无人自行车车身倾角，控制机械零点变化大小；e(t)为舵机打角角度与舵机打角期望值的偏差值，k

进一步的，动量轮式无人自行车物理模型为

其中，m

进一步的，所述直立姿态串级PID控制器包括速度环、角度环和角速度环；

将经低通滤波后的实时动量轮电机转速输入速度环进行处理，以获取车身倾角期望值；

将经卡尔曼滤波后的车身倾角和车身倾角期望值输入角度环进行处理，以获取车身倾角角速度期望值；

将经卡尔曼滤波后的车身倾角角速度值和车身倾角角速度期望值输入角速度环进行处理，以获取动量轮电机扭矩。

优选的，所述速度环的控制逻辑表示为

其中，u(t)为车身倾角期望值，e(t)为经低通滤波后的动量轮电机转速与动量轮电机转速期望值的偏差，k

所述角度环的控制逻辑表示为

其中，u(t)为车身倾角角速度期望值，e(t)为经卡尔曼滤波后的实时车身倾角和车身倾角期望值的偏差，k

所述角速度环控制逻辑表示为

其中，u(t)为动量轮电机扭矩，e(t)为经卡尔曼滤波后的实时车身倾角角速度与车身倾角角速度期望值的偏差，k

第二方面，本发明提供了一种动量轮式无人自行车平衡控制装置；

一种动量轮式无人自行车平衡控制装置，包括：

控制器构建模块，被配置为：根据动量轮式无人自行车的机械系统，建立动量轮式无人自行车物理模型；根据动量轮式无人自行车物理模型，设计直立姿态串级PID控制器；

平衡控制模块，被配置为：获取动量轮式无人自行车车身倾角、车身倾角角速度值和动量轮电机转速，将动量轮式无人自行车车身倾角、车身倾角角速度值和动量轮电机转速，输入直立姿态串级PID控制器进行处理，获取动量轮电机转矩，以根据动量轮电机转矩控制动量轮电机的输出扭矩，使动量轮式无人自行车平衡。

第三方面，本发明提供了一种动量轮式无人自行车平衡控制系统；

一种动量轮式无人自行车平衡控制系统，包括包括自行车本体、图像采集模块、舵机、动量轮电机、陀螺仪、编码器和控制器，所述图像采集模块设置于所述自行车本体的车头；

所述图像采集模块用于采集无人自行车行驶时的道路图像，所述陀螺仪用于采集动量轮式无人自行车的实时车身倾角和实时角速度，所述编码器用于采集动量轮电机的实时转速，所述控制器用于获取道路图像、实时车身倾角、实时角速度和动量轮电机的实时转速，执行权利要求1-8任一项所述的动量轮式无人自行车平衡控制方法的步骤，输出舵机打角角度和动力轮电机扭矩；所述舵机用于根据舵机打角角度，控制无人自行车的方向，所述动量轮电机用于根据动力轮电机扭矩，控制无人自行车的平衡。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明提供的技术方案，舍弃了车把对自行车平衡的作用，仅把车把作为一种转向工具，对于自行车的平衡控制是通过自行车中部的动量轮的转动实现的，可以保证自行车在静止或低速状态下保证自行车的稳定，与此同时也可以在自行车转弯、路况不佳或受到干扰的同时，起到更加直观与高效的控制效果。

2、本发明提供的技术方案，提出了动态零点控制方法，通过转弯时车身倾斜能够有效抵消离心力的作用，实现快速转弯的效果；实现了自行车转弯时压弯效果并且能实现自行车以更快的速度运行。

3、本发明提供的技术方案，在自行车行驶状态下，系统控制器接收图像采集模块采集的图像，并通过二值化后获得自行车到道路中心的距离；同时，基于自行车与道路中心距离偏差值进行方向环的PID控制，利用上述PID控制输出对舵机进行转向控制，在转弯时，自行车舵机打角为自行车车把转角的角度，将车把转动的角度进行动态零点PID控制输出对自行车期望车身倾角控制，从而自行车转弯时以特定的倾斜角度转弯，实现了自行车快速转弯效果。

附图说明

构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1为本发明实施例提供的动量轮式无人自行车平衡控制方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的动量轮式无人自行车物理模型的示意图；

图3为本发明实施例提供的转弯动态零点PID控制器和直立姿态串级PID控制器的控制逻辑示意图；

图4为本发明实施例提供的动量轮式无人自行车平衡控制系统的控制连接示意图；

图5为本发明实施例提供的动量轮式无人自行车平衡控制系统的使用方法的流程示意图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本发明使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例一

现有技术中，只能在一定速度下保持无人自行车的车体平衡，安全性较低；因此，本发明提供了一种动量轮式无人自行车平衡控制方法。

接下来，结合图1-2对本实施例公开的一种动量轮式无人自行车平衡控制方法进行详细说明。

该动量轮式无人自行车平衡控制方法，当动量轮式无人自行车静止状态或执行状态时，包括如下步骤：

S1、根据动量轮式无人自行车的机械系统，建立动量轮式无人自行车物理模型。

该动量轮式无人自行车与常规自行车机器人结构有着明显的区别，常规自行车机器人依靠驾驶者的重心变化与自行车车把的转动维持自行车平衡，而该自行车的特殊之处在于，舍弃了车把对自行车平衡的作用，仅把车把作为一种转向工具，对于自行车的平衡控制是通过自行车中部的动量轮的转动实现的。由此，动量轮式无人自行车平衡控制系统可以简化为一个欠驱动二自由度的惯性倒立轮摆系统，如附图2所示。

具体的，利用拉格朗日法求解可得动量轮式无人自行车在直立静止时的动力学微分方程：

在自行车车身倾角变化较小时θ可替换sinθ从而得动量轮式无人自行车物理模型：

(m

其中，m

由此，动量轮式自行车直立所需要的惯性力矩和车身倾角θ和车身倾角角速度θ″有关。当自行车初始状态下，车身倾角角速度θ″为0，所以，动量轮式自行车直立只与动量轮电机转矩τ有关。

S2、根据动量轮式无人自行车物理模型，设计直立姿态串级PID控制器；将动量轮式无人自行车车身倾角和车身倾角角速度值，输入直立姿态串级PID控制器进行处理，获取动量轮电机转矩，以根据动量轮电机转矩控制动量轮电机的输出扭矩，使动量轮式无人自行车平衡。

由动量轮式无人自行车系统物理模型可知：当平衡自行车产生倾角时，动量轮会旋转产生相反的力矩将自行车扶正。直立姿态串级PID控制器将动量轮式无人自行车的实时车身倾角、实时车身倾角角速度和实时动量轮电机转速作为输入，将动量轮电机转矩作为输出以此平衡自行车。直立姿态串级PID控制器分为三环，由速度环、角度环和角速度环组成，直立姿态串级PID控制器如附图3所示。

速度环：在自行车平衡过程中，速度环所起的作用是让动量轮输出更多的角动量以达到平衡，同时在自行车达到平衡时期望动量轮转动速度为0，速度环作为最外环。速度环的输入为编码器实时采集的实时动量轮电机转速，目标值为动量轮电机转速为0，即在自行车达到平衡时期望动量轮电机转速为0。利用PID控制器输出对速度进行控制，具体采用如下控制逻辑：

其中，u(t)为PID控制的输出值，即车身倾角期望值；e(t)为经低通滤波后的动量轮电机转速与动量轮电机转速期望值的偏差，此时，动量轮电机转速期望值为0；k

角度环：在自行车平衡过程中，车身倾角θ通过角速度与加速度进行互补滤波，其响应速度较角速度环响应稍慢，因此角度环作为中间环。角度环输入为陀螺仪采集的经卡尔曼滤波后的实时车身倾角角速度，目标值为机械零点即期望自行车在行驶过程中车身倾角为自身的机械平衡零点。利用PID控制器输出对角度进行控制，具体采用如下控制逻辑：

其中，u(t)为PID控制的输出值，即车身角速度期望值；e(t)为经过卡尔曼滤波后车身倾角与车身倾角期望值机械零点(即速度环输出的车身倾角期望值+设定的期望车身倾角角度0)的偏差值；k

角速度环：在自行车平衡过程中，车身倾角角速度变化最快、响应最快。角速度环是对实时采集的左右偏移速度进行闭环，只要稍微有偏移就会有值，则其响应速度相较于角度环和速度环更快。由此，角速度环作为最内环。角速度环输入为实时采集车身倾角角速度，目标值为角度环输出值即车身倾角角速度期望值。利用PID控制器输出对角速度进行控制，具体采用如下控制逻辑：

其中，u(t)为PID控制的输出值，即动量轮电机扭矩；e(t)为经卡尔曼滤波后的车身倾角角速度值与车身倾角角速度期望值(即角度环输出的车身倾角角速度期望值)的偏差；k

S3、根据动量轮电机扭矩，发出控制指令，以根据动量轮电机转矩控制动量轮电机的输出扭矩，使动量轮式无人自行车平衡。

实施例二

结合图3-5，本实施例提供一种动量轮式无人自行车平衡控制方法，包括如下步骤：

S1、根据动量轮式无人自行车的机械系统，建立动量轮式无人自行车物理模型；此步骤的具体方案与实施例一相同，在此不再赘述。

S2、根据动量轮式无人自行车物理模型，设计方向环PID控制器、动态零点PID控制器和直立姿态串级PID控制器；

设计方向环PID控制器，将动量轮式无人自行车与道路中心的距离偏差值输入方向环PID控制器进行处理，基于自行车与道路中心的距离偏差值进行方向环PID控制，以获取舵机打角角度。

具体的，方向环PID控制器的控制逻辑表示为

其中，u(t)为PID控制的输出值，即舵机打角角度，控制舵机的占空比实现自行车转向，e(t)为车身与道路中心的距离偏差值，k

通过上述PID运算可以得到自行车转弯时前车把的转角(即舵机打角角度)，从而实现自行车转向。自行车在转向时离心力会影响到其平衡稳定性，并且速度越高，离心力越大。通过转弯时车身倾斜能够有效抵消离心力的作用，实现快速转弯的效果。即采用动态零点PID控制器进行PID控制自行车平衡零点变化，舵机打角与舵机打角期望值的偏差做PID相关运算，即

其中，u(t)为PID控制的输出值，即动量轮式无人自行车车身倾角，控制机械零点变化大小，e(t)为舵机打角与舵机打角期望值的偏差值，k

将通过动态PID控制器获取的动量轮式无人自行车车身倾角输入直立姿态串级PID控制器，控制机械零点的大小，获取动量轮式无人自行车实时车身倾角、实时车身倾角角速度值和实时动量轮电机转速，将实时车身倾角、实时车身倾角角速度和实时动量轮电机转速，输入直立姿态串级PID控制器进行处理，获取动量轮电机转矩，以根据动量轮电机转矩控制动量轮电机的输出扭矩，使动量轮式无人自行车平衡。

直立姿态串级PID控制器分为三环，由速度环、角度环和角速度环组成，串级PID控制器如附图3所示。

速度环：在自行车平衡过程中，速度环所起的作用是让动量轮输出更多的角动量以达到平衡，同时在自行车达到平衡时期望动量轮电机转速为0，速度环作为最外环。速度环的输入为编码器实时采集的动量轮电机转速，目标值为0即在自行车达到平衡时期望动量轮电机转速为0。利用PID控制器输出对速度进行控制，具体采用如下控制逻辑：

其中，u(t)为PID控制的输出值，即车身倾角期望值；e(t)为经低通滤波后的动量轮电机转速与动量轮电机转速期望值的偏差，此时，动量轮电机转速期望值为0；k

角度环：在自行车平衡过程中，车身倾角θ通过角速度与加速度进行一节互补滤波，其响应速度较角速度环响应稍慢，因此角度环作为中间环。角度环输入为陀螺仪采集的角速度与加速度经过卡尔曼滤波后融合后的角度，目标值为机械零点即期望自行车在行驶过程中车身倾角为自身的机械平衡零点。利用PID控制器输出对角度进行控制，具体采用如下控制逻辑：

其中，u(t)为PID控制的输出值，即车身角速度期望值；e(t)为经过卡尔曼滤波后车身倾角与车身倾角期望值机械零点(即速度环输出的车身倾角期望值、动态零点PID控制器输出的车身倾角及设定的期望车身倾角0之和)的偏差；k

角速度环：在自行车平衡过程中，车身倾角角加速度变化最快、响应最快。角速度环是对实时采集的左右偏移速度进行闭环，只要稍微有偏移就会有值，则其响应速度相较于角度环和速度环更快。由此，角速度环作为最内环。角速度环输入为车身倾角角速度实时车身倾角角速度，目标值为0即期望自行车左右偏移速度为0。利用PID控制器输出对角速度进行控制，具体采用如下控制逻辑：

其中，u(t)为PID控制的输出值，即动量轮电机扭矩；e(t)为经卡尔曼滤波后的车身倾角角速度值与车身倾角角速度期望值(即为角度环输出的车身倾角角速度期望值)的偏差；k

S3、根据动量轮电机扭矩，发出控制指令，以根据动量轮电机转矩控制动量轮电机的输出扭矩，使动量轮式无人自行车平衡。

进一步的，在一些实施例中，动量轮式无人自行车与道路中心的距离偏差值的获取方法，包括如下步骤：

(1)获取道路图像，计算道路图像的直方图并对直方图进行归一化处理，获取二值化图像；

(2)根据二值化图像，识别路径元素，获取虚拟行径路线；根据虚拟行径路线和实际屏幕中线，获取动量轮式无人自行车与道路中心的距离偏差值。

示例性的，首先，通过安装于自行车车头中部的MT9V034神眼数字摄像头扫描，从中心取图像，获得160*120像素灰度图像；再通过过滤噪点函数，滤除图像中的噪点，使用大津法进行二值化转变。

然后，通过Ostu方法(最大类间差方法)统计整个图像的直方图特性来实现全局阈值T的自动选取，其算法步骤为：

先计算图像的直方图，即将图像所有的像素点按照0～255共256个bin，统计落在每个bin的像素点数量，归一化直方图，也即将每个bin中像素点数量除以总的像素点，i表示分类的阈值，也即一个灰度级，从0开始迭代1，通过归一化的直方图，统计0～i灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做前景像素)所占整幅图像的比例w

g＝w

其中，g为图像的全局阈值，w

获得二值化图像后，水平和纵向进行扫线，找出边界和特殊元素的拐点，并判断是否再有效行丢线，最后进行路径上元素的识别。标出路径左边线和右边线，通过取均值，获得虚拟行径路线数组，在40行像素的虚拟行径路线数值和实际屏幕中线的40行数值做差，获得路径偏差e(t)，将偏差输入至舵机的pid控制，获得准确舵机打角角度，即

其中，u(t)为PID控制的输出值，控制舵机的占空比实现自行车转向，e(t)为车身与道路中心的距离偏差值，k

实施例三

本实施例公开了一种动量轮式无人自行车平衡控制装置，包括：

控制器构建模块，被配置为：根据动量轮式无人自行车的机械系统，建立动量轮式无人自行车物理模型；根据动量轮式无人自行车物理模型，设计直立姿态串级PID控制器；

平衡控制模块，被配置为：将动量轮式无人自行车转弯时车身倾角和车身倾角角速度值，输入直立姿态串级PID控制器进行处理，获取动量轮电机转矩，以根据动量轮电机转矩控制动量轮电机的输出扭矩，使动量轮式无人自行车平衡。

此处需要说明的是，上述控制器构建模块和平衡控制模块对应于实施例一中的步骤，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。

实施例四

本实施例提供了一种动量轮式无人自行车平衡控制系统，包括自行车本体、图像采集模块、舵机、动量轮电机、陀螺仪、编码器和控制器，图像采集模块设置于自行车本体的车头，陀螺仪安装在自行车车体正上方，与地面平行；编码器安装于动量轮电机。

图像采集模块用于采集无人自行车行驶时的道路图像，陀螺仪用于采集动量轮式无人自行车的实时车身倾角和实时角速度，编码器用于采集动量轮电机的实时转速，控制器用于获取道路图像、实时车身倾角、实时角速度和动量轮电机的实时转速，执行上述动量轮式无人自行车平衡控制方法的步骤，输出舵机打角角度和动力轮电机扭矩；舵机用于根据舵机打角角度，控制无人自行车的方向，动量轮电机用于根据动力轮电机扭矩，控制无人自行车的平衡。

本实施例中，图像采集模块为MT9V034神眼数字摄像头，控制器为英飞凌的TC297芯片，陀螺仪为mpu6050，通过卡尔曼滤波采集车身倾角等数据。

上述实施例中对各个实施例的描述各有侧重，某个实施例中没有详述的部分可以参见其他实施例的相关描述。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。