美国开发出永不撞车的双轮电车(组图)

txj

sheji老师，我虽然不认识你，他们都叫你老师，那我就老老实实叫你声老师。
你上面说的参量，对于每个自动平衡系统，基本上有那么几个会适用，可惜如果只是针对一个楼主说的双轮驱动自动平衡汽车而言，分析复杂化了。照你这个宽泛的范围，做楼主这样的汽车好像变的不可能了。
对于2论汽车，其实就是一个该车子水平基准平面和理论水平面的一个闭环控制而已，由于2轮系统该分量无论转弯与否都集中在车子的运动方向，因此简单化处理的话，只要从作为基准的陀螺仪上面检出该矢量方向上的误差并对2轮独立电机进行控制就行了。
转向只是根据方向盘控制信号，对双轮子进行差速处理，而前进与否，也只是在控制回路里面加入一个被调速输入控制的稳定的基础功率这么简单。
最后，系统的响应能力取决于该闭环回路的瞬态特性,这里比较敏感的是调整过程中的系统阻尼特性和受激震荡的收敛性，这就变成做程序模型时候的事情了，各人设计的也就会有各种不同的表现。
另外系统的功率储备决定了系统能抵抗多大的外来干扰。这就不由程序决定了，超过这个抵抗极限，车子就直接大马趴啦……

sheji

你这个是基本的理论模型。
按照你这个模型去控制的话，几乎没有“稳定”的感觉。
你可以推导一下“平衡过程”。
瞬态特性是任何控制系统都要求并高高亦善的性能参数，也是没有顶的。但这不能代替控制的主体即精髓。控制的精髓就是准确的超前量。而这个超前量的获得，并非是计算一下物理摆角使得物体达到位置平衡跟随这么简单。必须既考虑到超前也要考虑到加速度（一个平衡过程可以同时包括正负加速度），还要建立在硬体的能力之上，这就是“预见”特性。

预见性控制方式，在没有计算机高速发展的过去，只能空想，只能是一个纸上谈兵的模型。但现在变得很简单了。
举个例子。
就拿这个车做模型，你忽然在车上施加了一个重物。
显然，任何一个施加外力（重物）都有一个渐变过程，不管这个过程有多短。通过检测载体的物理参数就能得出这个施加重物的所有准确特性，这很关键。由于高速运算的实现，可以在瞬间作出提前平衡动作的反应。就是如此简单。
整个控制是一个系统，不可分割。采用不同的控制手段运算也不相同。至于控制手段那是太多了。不过虽然多，但如果对它们的运用了如指掌，就几乎是“唯一”的。我相信，优秀的东西只有一种，其他只能是良好。

你说的这个大马趴，是存在的。这个也是这种布置的先天不足。但按一个良好的设计方式可以把这个极限拉到最大。到底多大，我没有定量，我都没做过这个车。但可以肯定地说，以普通汽车的速度行驶时，忽然一个急刹车，就会出现一个大马趴。哈

sheji

另外，我不是教师，也就不是老师了。有些称我大师，我听着还算不错，有点像算命的，呵呵
其实怎么称都没必要，只要不用侮辱性的词眼就可以了。

txj

你过分强调了所谓的高速运算，其实，这里首先就不存在预见性控制的概念，就像它不可能提前进行路面扫描，提前感知可能的障碍干扰或者，这里还包括上面载重物（这里当然是人）重力中心的突然变化，因此，它只可能是一个检测误差并进行放大的反馈控制过程。
在这个机电一体化模型里面，不考虑智能化因素，其实一个加权的误差量反馈系统就可以完美的解决这个问题，而且肯定不存在不“稳定”想象，就像我们的开关稳压电源，正确的阻尼将通过反馈稳定在我们希望得到的一个值，而不是在这个值反复震荡的一个脉动电压一个道理。当然如果设计失误，反馈相位出现问题，直接的结果就是震荡。
同样的原理，如果本机器用MCU进行控制，在通过建立合适的程序算法和补偿机制（一个可感知的误差绝对值和时间的关系，所需要的最大补偿量完全可以被一个公式或者表格正确描述），只通过并不大量的计算就完全可以解决本系统的稳定性问题，并不需要所谓高速运算来获得。这里很明显如果程序采用一个冗余不足的模型，在被施加一个外力干扰后，会表现出来回降幅摇摆过程，并最终还是会稳定在正或者负偏差一个合适的位置。而一个好的系统，只是在一个单方向摇摆过后直接回到平衡位置（其实回复过程肯定会有过冲，只是这个量被控制在我们几乎不可感知范围内而已）。

sheji

呵呵，你片面了。我想我如果继续分析你也不会接受。
对机电一体化的产品，必须谨记一个守则：所有控制手段都是配角，电控仅仅是一个分支，运算仅仅是一个环节，真正起作用的是物理作用。

无预见的操控是低级的，不可能达到高级的水准。
事后诸葛亮式的控制就属于无预见性控制。你上面说的就是这一类。无论你采用多巧妙的算法，顶多只能改善算法的及时性、准确性，并不能带来任何预见性效果。预见性只存在于动态数据之上。

你认为你用mcu就能解决问题，我也不影响你的思路了。

sheji

回帖后，我又看了一遍，
“其实，这里首先就不存在预见性控制的概念，就像它不可能提前进行路面扫描，提前感知可能的障碍干扰或者，这里还包括上面载重物（这里当然是人）重力中心的突然变化，因此，它只可能是一个检测误差并进行放大的反馈控制过程。”
你上面这段话是错误的，大错特错。我就说这么多，你慢慢理解吧。你不接受我也不再勉强。

txj

并不是我在故意把问题简单化。
事实上，我了解的，这东西的原型机，就是一个非常普通的DSP芯片。这可是不挣的事实。不知道对此你有什么想法？
这里我非常同意你对某些领域的控制理论的描述，比如预见性控制，就非常合适用在引导导弹命中目标这样一个控制过程中，不过如果你把被感知的误差和事后最合适的控制量之间的模型描述也算做预见性控制那就完全难以理解了。如果你说我上面“其实，这里首先就不存在预见性控制……”那段话是大错特错的，那么难道这机器原型真像你想象的，是提前感知，并进行可预见控制，而不是碰到障碍或者上面的人摇动后，检出误差进行控制？？？？

sheji

这个车事实怎样我不知道。我不习惯探究别人是怎么做的，而习惯于别人的这个功能，我应该怎么去做能够更好的实现，自己去搭建自己的空中楼阁。我这个空中楼阁可非无中生有。但要是换个同义词，也许就变成空想了。
我说“大错特错”，是因为你忽略甚至就没思考过任何状态都是有渐变过程的这个事实，而且竟然还否定了这一过程。准确捕捉这个渐变的过程状态，才有可能高级的解决问题。什么产品都一样，包括精密制导及各种控制方式。换句话说，忽略这个过程的设计顶多只能是普通设计，用再多的技巧也不能使产品上一个档次。

为使我的解释更加易于理解，就引用你上面最后一段话：
“。。。这机器原型真像你想象的，是提前感知，并进行可预见控制，而不是碰到障碍或者上面的人摇动后，检出误差进行控制。。。”
然后我的修正观点：
1、不是提前感知。目前还没听说什么科学手段可以提前感知物质世界的（虽然本人相信预知的存在）。
2、将“碰到障碍或者上面的人摇动【后】”改成“碰到障碍或者上面的人摇动【时】”。
3、把这个【时】放大了来对待。

txj

看来sheji老师不亏为大师级人物，看什么问题都是从宏观来看，而不如我等，解决问题就是着眼于微观过程，不过正因为同样利由，我相信你是真没弄过典型的闭环反馈工控系统。
这里要说明一点的是，所有闭环反馈工控系统对每个瞬态的响应过程，无一不是作为一个连续动态的渐变过程来处理，该过程通常会被描述成一个随时间变化的复合函数，时间的长短其物理意义上代表这瞬态变化的速度和加速度大小的过程，绝对不是你说的把渐变过程忽略甚至不考虑，如果这样，系统的物理模型和程序模型根本无法建立，就是建立起来，系统将不会有阻尼特性和受激震荡的收敛性。
目前，典型的闭环反馈工控系统被成熟并广泛应用于机械的各执行、随动部分。相关资料相信你很容易找到。
到这里，我突然发现，我们的争论似乎变成了一个传统和超现实之间的冲突了，我由衷的希望sheji老师，能够创立一个全新的工控理论并成为经典。

sheji

唉，，你以为没有坚实的控制基础就能够在宏观上看问题，，，这个差距实在是太大了，，就算阁下是国内数一数二的科学家，我也不会把你放在眼里。

跟我谈控制技术，呵呵，我不愿意说了。