作者：UCLA RoMeLa实验室在读博士生 沈骏杰

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一、引 言
我们认为应用在空间狭小、人群密集环境中的机器人移动装置，需要做到以下几点：首先它的空间占有量需要小；其次它需要能做到全方向移动；最后它需要移动灵活，能够快速避障。
基于此，我们研发了OmBURo (Omnidirectional Balancing Unicycle Robot) ，一种全新的自平衡全向独轮车。目前已知的类似于OmBURo的机器人移动装置包括Segway两轮自平衡车，但它无法做到直接的横向移动（若需右行先得自转）；老式的独轮车（使用类似反作用轮机构保持横向平衡）也无法做到全方向移动；Ballbot（以球代轮）和本田公司研发的U3-X可以做到以上三点，但我们认为摩擦传动会限制它们的使用环境和寿命。

二、OmBURo样机简介

省略掉枯燥繁琐的系统性数学建模，值得一提的是动力学模型在平衡点（OmBURo身体竖直，角度和角速度都为零）的附近基本上是线性的，如下图所示。这也解释了为何使用简单的线性控制器（基于线性化后的模型）对于类似自平衡移动机器人，就能有很好的平衡性能。

四、控制器 

刚才提到线性控制器，对于类似自平衡系统可能已经足够，但此结论是基于传感器可以提供准确读数的情况下，或者说，可以提供与模型状态变量一致的测量数据，而这一假设在现实中，基本无法实现，这也是为什么我们需要状态估计 (state estimation) 的原因。

举个例子，我们的状态变量包括身体的角度，模型的角度θa是对于质心的（因为当θa为零时OmBURo才能平衡），而实际读取到的角度θm，由于IMU装配误差和自身偏差，可能没有任何物理意义（你也不知道它测量的到底是啥），当然这两个角度实际上不会差很多，但对于自平衡移动机器人，一点点误差也是致命的。

幸运的是，对于这类自平衡移动机器人，相比复杂的状态估计，我们有一个更加便捷的方法处理这一问题。我们首先可以以θm读数为基准设计控制器，如果目标是OmBURo速度为零原地平衡，但结果是它持续往某一方向（比如向右）移动的话，那我们则可知需要向反方向（比如向左）调整θm读数，调整的大小可基于OmBURo的移动距离以及速度，反之亦然。综上，我们设计的控制器如下图所示，包含一个基于模型的LQR控制器（用于追踪参考速度）以及一个用于调整角度读数的PI控制器。

基于以上OmBURo样机以及控制器设计，我们成功完成了一系列实验测试，包括原地自平衡、自抗扰、速度跟踪、路径跟随、甚至斜坡平衡。

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