自行车机器人本身是一个欠驱动的具有侧向不稳定的非完整系统,其两轮纵向布置,与地面无滑动接触,同时自行车动力学模型具有对称性特征,其动力学特性较为复杂。因此,自行车机器人的自平衡控制相当困难,自行车机器人的动力学建模与自平衡控制等问题长期以来都是机器人学领域的研究热点。本论文以一种无配重调节器的前轮驱动自行车机器人系统为研究对象,对这种机器人的力学建模与动力学特性分析、物理实验样机机械结构搭建与测控系统功能实现、90°车把转角下的定车运动以及直线平衡行走运动等问题进行了深入的理论探讨与实验研究。论文主要完成的工作如下:(1)根据瞬时转轴和转弯半径分析推导出了后轮角速度、车架航向角速度与前轮驱动速度的约束关系;利用Lagrange方程建立了一个一般性的前轮驱动自行车机器人在任意车把转角下的力学模型;并根据此模型建立了该机器人系统在直线自平衡运动状态下的动力学方程和90°车把定车运动状态的动力学方程,并将这两个方程用泰勒级数法进行线性化。最后,对两个线性化模型系统的能观性、能控性、稳定性分析以及可控角度进行了分析。(2)为自行车机器人的直线平衡行走运动模型和定车运动模型设计了 LQR控制器,并进行了 Matlab仿真,验证了 LQR控制策略的有效性。将线性化模型LQR控制器的反馈增益矩阵应用到非线性模型中仍然可以使用,但控制效果变差,自行车机器人车架横滚角的可控范围减小,系统稳定所需的时间延长;这是系统模型线性化过程中舍弃了一些非线性项引起的。(3)为自行车机器人设计了直线平衡行走运动和90°车把定车运动状态下的两个自适应模糊控制器,并在Matlab中进行了数值仿真分析,验证了的自适应模糊控制策略的有效性。从仿真结果可以看出,自适应模糊控制的控制效果要比LQR控制器更理想,参数自适应能力和抗干扰能力也更强。(4)为自行车机器人设计了直线平衡行走运动和90°车把定车运动状态下的两个RBF网络自适应控制器,并在Matlab中进行了数值仿真分析,验证了两种运动状态下的RBF网络自适应控制策略的有效性。从仿真结果可以看出,RBF网络自适应控制器的控制效果比自适应模糊控制器更理想,参数自适应能力和抗干扰能力也更强。(5)搭建了一台具有两个直流驱动电机,通过齿轮减速器进行动力传递,以TMS320F28335数字信号处理器(DSP)为控制算法及信号采集处理模块,以C8051F020单片机为电机控制器,惯性测量单元、光电编码器,并综合CAN总线、SPI总线以及RS232总线通讯方式的前轮驱动自行车机器人实验样机;以此样机为实验平台,对自行车机器人进行了直线平衡运动模型的自适应模糊控制实验,实验结果验证了实验样机的稳定性和自适应模糊控制器的实际控制效果。