夠好。而兩輪驅動轉彎比較靈活，結構簡單，制造方機器人足球比賽是近幾年來開展的高科技對抗活動，以此為平臺研究多智能系統(tǒng)（mas）及其協(xié)作問題。足球機器人作為機器人足球賽的具體執(zhí)行者，是根據(jù)策略算法計算出的速度和方向而運動。當足球機器人接收到運動指令后，機器人運動的好壞主要決定于足球機器人本身，包括足球機器人控制系統(tǒng)的精度、驅動傳動精度以及足球機器人的運動性能等。而如何設計出好的智能協(xié)調控制算法，使足球機器人運動靈活，速度控制精度高，起制動快。
近年來我國開發(fā)出的足球機器人產(chǎn)品，其控制算法大都采用pid算法，而僅靠pid算法不能解決足球機器人起制動快，動態(tài)協(xié)調性好，轉彎靈活的要求。
所以有必要對控制算法特別是協(xié)調控制進行深入研究，研究出實時性好、性能強的控制算法，以提高足球機器人的性能和速度控制精度。
本文對足球機器人同步協(xié)調控制系統(tǒng)存在的問題進行分析，提出了足球機器人同步協(xié)調控制速度動態(tài)補償算法，并在我們研發(fā)足球機器人中進行實施。
1足球機器人結構及運動分析（1）足球機器人結構足球器人運動部件有輪式和履帶式。履帶式盡管運動平穩(wěn)，但由于結構復雜，加工制作困難，故不易選用。為獲得較好的機動性和靈機器人四輪布置方案活性，選用輪式結構為好。而輪式結構又可分為四輪驅動、三輪驅動和兩輪驅動。四輪驅動主要特點運動靈活，驅動力大，但結構復雜，費用高；三輪驅動，其中導向輪也有電機驅動，由于結構限制，在±45°便。目前，足球機器人運動部件采用兩輪驅動。除兩個驅動輪外，還安排兩個支撐輪，支撐輪采用萬向輪。四輪的平面布置如所示。
（2）足球機器人運動分析兩輪驅動足球機器人運動模型如所示，轉彎運動如所示。vi是左輪速度，vr是右輪速度，v是機器人運動速度，l是兩輪間距離，是兩輪的半徑。則機器人的運動速度為2從（2）式可以看出，當v/與vr相等，機器人走直線時，r是無窮大；當v/或vr為零時，r=士l/2即以其中一個輪為圓心作旋轉運動；當v/=― vr時，r=0機器人以轉彎半徑為0旋轉運動；當v/與vr不相等，且各又不為零時，機器人以（1）和（2）計算出的速度和半徑作曲線運動。
2機器人同步協(xié)調存在問題分析足球機器人在比賽過程中，一直處于高速起停、前進、后退和轉彎的激烈運動過程中。它不僅要保持兩輪運動靜態(tài)協(xié)調，還要保持在起動、轉彎過程動態(tài)協(xié)調，使機器人以最短的路徑和最小時間接近目標。
從上面由機器人結構和運動特性看出，由于足球機器人結構采用輪式運動部件，其中兩個主動輪，兩個萬向輪。這樣機器人結構及多電機傳動控制在應用中，存在如下問題。范圍內(nèi)轉彎靈活hin當轉c彎c角于±滬：時加轉彎不blishingh（u）se由孟兩個主動輪采e用共軸線布置w.兩輪在e運快地跟蹤球。從上面分析，協(xié)調分為走直線協(xié)調和轉彎協(xié)調。走直線協(xié)調為靜態(tài)協(xié)調，直線運動過程中，協(xié)調系數(shù)不變；轉彎協(xié)調為動態(tài)協(xié)調，協(xié)調系數(shù)是變化的。
3機器人同步協(xié)調控制算法目前，足球機器人結構為輪式結構，它由兩臺電機驅動，控制系統(tǒng)的方案如所示。該系統(tǒng)對兩臺當協(xié)調系數(shù)，i降低左輪的速度，a以增大丨轉彎角度，m使機器人blishinghuse.aurightsreserved.下轉第54頁）由于采用輪式軸承作為萬向輪，機器人前進和后退運動將具有很好的導向作用，但在轉彎時，特別是高速度轉彎時，軸承萬向輪存在著平動，摩擦力較大，使機器人不能較快地轉彎到相應的角度，嚴重影響了機器人跟蹤目標。
由于機器人傳動齒輪間的間隙、機器人載重重心的變化、左右輪負載的差異、左右電機特性的不完全相同，都影響著機器人運動的協(xié)調性。
由于足球機器人預定跟蹤曲線是非線性和不確定。要使機器人在高速度運動中，準確地按預定曲線運動是比較困難。
對于上述問題可以將連結兩驅動輪的軸，采用緊固螺釘將軸夾緊，使軸不發(fā)生旋轉，只是兩主動輪相對它而作旋轉運動，這樣耦合存在可能性較小。在控制算法中可以不考慮耦合控制問題。對于（2）、（3）和（4）必須采用智能協(xié)調控制算法，設計出合適的協(xié)調控制器才能解決這個問題。
通常多電機協(xié)調控制中，協(xié)調關系是各受控制量應滿足某種線性或非線性函數(shù)關系131常見的是比例關系數(shù)6=1時，即為最簡單的同步關系。
但在足球機器人比賽中，由于足球機器人接收主機每16ms發(fā)來的速度給定值，這要求機器人要在這時間內(nèi)完成從一個速度到另一給速度的調節(jié)。從這一時間要求可以看出，機器人大部分時間是處在動態(tài)變化過程，特別是pid參數(shù)設置不理想時，過渡過程將會更長。如所示的機器人，它要踢左前方、角度大約為90°的球。而當機器人運動速度較高時，由于速度高，慣性大，輪式萬向輪要求有一定弧度轉彎，所以，機器人轉彎去踢球是很困難的，它要經(jīng)過幾個周期才可能達到對應的角度。這時，球有可能被對方搶去，破壞了原來的運動路線。在實際中，這時最好動態(tài)地修改它的比值系數(shù)或協(xié)調系數(shù)，使其中一輪的速度發(fā)生非線性變化。對于機器人，要很快地達到期望的角度，這時可以通過預測算法，修改協(xié)調系具有同步補償?shù)臋C器人雙輪電機控制電機的反饋轉速進行同步監(jiān)測，并將有關的信息送入同步補償器和各自的pid控制器中，當左右輪電機同工作時，補償器控制輸出為零，電機的控制由左右輪的pid控制器進行控制。同補償算法為：m2，u22同步補償輸出量。
公和（8）是補償器輸出給兩輪的補償量。當機器人作直線運動時，由于v，=v，故avs=0，k=k2，由同步補償器消除兩輪的速度差。機器人轉向運動時，兩輪的速度差包括兩部分，一部分是由給定值所決定，另一部分是由傳動系統(tǒng)內(nèi)在因素所造成。若機器人作低速度轉彎時k=k2仍取相等值；當高速度轉彎運動時，為了使轉彎角度大一些，這時取kk2，若右轉，則取k>k2，反之則取k
4實驗及結果分析本實驗是在我們研發(fā)的足球機器人上進行。機器人作直線運動時，對應的兩輪協(xié)調實測曲線如所示；這時k=k2=1.5，兩機器人上升時間為18ms響應快速度快，同步協(xié)調性好。是機器人以每秒lm/s運動時作向右轉彎運動，=l5，k2=l0轉彎角度按照預定軌跡運動，效果好，與理論值計算相比較，誤差是在dmm以內(nèi)。
驗研究。液壓氣動與密封，1999 2高英杰，王海芳等。matlab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱在系統(tǒng)辨識中的應用。液壓氣動與密封，2001 3叢爽。面向matlab工具箱的神經(jīng)網(wǎng)絡理論與應用。中國科學技術大學出版社，1998 bp網(wǎng)絡對正弦信號的辨識圖rbf網(wǎng)絡對階躍rbf網(wǎng)絡對正弦信號的辯識圖、、、中，曲線1代表神經(jīng)網(wǎng)絡輸出，曲線2代表系統(tǒng)輸出，系統(tǒng)輸出和神經(jīng)網(wǎng)絡輸出基本上完全吻合，幾乎看不出差別，這說明神經(jīng)網(wǎng)絡模型非常逼近系統(tǒng)，辨識精度非常高。神經(jīng)網(wǎng)絡對于不同的輸出信號都可以有效辨識，證明了神經(jīng)網(wǎng)絡進行系統(tǒng)辨識的可行性，從而辨識輸出能夠在控制過程中替代系統(tǒng)輸出給系統(tǒng)輸出一個預測信號。
作為對比，表中列出了采用bp網(wǎng)絡和rbf網(wǎng)絡對正弦信號進行辨識時的性能對比結果。從表中可以清楚地看出：采用rbf網(wǎng)絡對氣動比例位置系統(tǒng)進行辨識，可以使訓練步數(shù)大大減少，辨識精度大大提高，同時訓練時間也縮短了。
bp網(wǎng)絡和rbf網(wǎng)絡對正弦信號辨識性能對比結果網(wǎng)絡類型訓練步數(shù)相對誤差學習時間bp網(wǎng)絡rbf網(wǎng)絡5結論本文對氣動比例位置系統(tǒng)進行了辨識仿真的研究，結果表明神經(jīng)網(wǎng)絡能夠對氣動比例位置系統(tǒng)進行有效辨識，且不需要建立實際系統(tǒng)的辨識模式，非常方便。同時本文采用了bp網(wǎng)絡和rbf網(wǎng)絡來對系統(tǒng)進行辨識，對它們的辨識性能進行了對比，可以得出rbf網(wǎng)絡的辨識速度和辨識精度均高于bp網(wǎng)絡。系統(tǒng)辨識是為控制服務的，辨識建立的模型可用于控制系統(tǒng)的分析和設計，同時進行系統(tǒng)辨識和控制，能夠改善系統(tǒng)的控制性能，使控制更精確，從而本文所做的系統(tǒng)辨識為進一步提高控制精度打下了基礎。
：鞏經(jīng)理
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