两轮自平衡机器人姿态误差的神经网络补偿研究

简介

针对自平衡机器人领域姿态检测普遍采用单一滤波而存在的姿态误差问题,提出了一种基于双重滤波和神经网络补偿的“两滤一补”检测策略。通过分析误差来源,设计了针对姿态传感器和姿态误差之间的姿态补偿BP神经网络,根据传感器的输出信息,直接预测机器人姿态倾角的误差补偿值,对滤波处理之后的姿态角进行同步补偿。对机器人在原地站立、加速前进后退、原地转向3种控制状态下的补偿效果分别进行验证,结果表明神经网络对机器人的姿态误差有着明显的修正作用,有利于提高机器人姿态检测精度。