两轮自平衡机器人作为一种绝对不稳定的轮式移动机器人,其数学模型具有许多复杂的特性。也正因为其方程状态具有的非线性、多变量、强耦合、时变、参数不确定性等特点,这使得它成为验证各种控制算法的理想平台,具有十分重要的理论意义。同时它运动灵活、结构简单、成本低廉,适于在狭小和危险的空间工作,如空间狭小的搜救地或拥挤的办公环境中获得应用,也可作为特殊交通工具、特殊运载工具、特殊运动器械、残疾人保障系统等,应用于现代社会的和经济的许多领域,有着广泛的应用前景。目前,就两轮自平衡机器人的控制算法而言,几乎所有的两轮机器人在研究之初的运动平衡控制算法上都采用PID控制策略对其镇定,之后再进一步研究其他的控制策略,包括各种变形的PID控制策略。可以看到,两轮自平衡机器人的控制策略几乎都围绕PID来展开,由于两轮机器人的核心问题是其控制平衡问题,因此两轮机器人系统对系统抗干扰能力的要求是极其严格的。为此,通过分析两轮自平衡机器人的运动规律,得到了两轮自平衡机器人的数学模型,并通过分析其数学模型,运用简单且巧妙的方法对其解耦,使其复杂的动力学模型分解为两个独立的子系统,即运动平衡子系统和航向控制子系统。由于采用多惯性传感器组成的测量系统来度量两轮机器人的运动姿态,为减小两轮机器人在测量过程中产生的误差和漂移,我们采用kalman滤波算法来对测量数据进行数据融合,并经过仿真验证了kalman滤波算法的有效性。通过研究模型参考自适应控制原理,设计了模型参考自适应控制算法来实现系统的平衡控制,同时通过极点配置的方法来对航向控制问题进行镇定。最终实现了对两轮自平衡机器人的自平衡控制、航向控制以及速度跟踪控制。最后,利用MATLAB对自适应控制器进行仿真,并将仿真结果与传统控制器的仿真结果进行比较,验证了自适应控制器在抗干扰性和调节时间上的优势。并且通过仿真实验验证了仿真结果,证明了自适应控制器的有效性和优越性。