能自动上车的机器人，能从任何初始位置跳到车轮上

亚琛工业大学的研究人员最近开发了Wheelbot机器人，这是一种对称的反作用轮独轮车，可以从任何初始位置自动跳到车轮上。

机器人手臂和四轴飞行器，检查算法背后的理论假设在现实中是否可行。理想情况下，这些测试床易于使用，同时具有用最先进的算法控制的挑战性。

研究人员的目标是开发一种简约的独轮车机器人这可以被全世界的机器人专家和计算机科学家用作试验台。

平衡一个单体的非飞行机器人与驾驶和执行机动的能力通常需要至少两个轮子。这些可以是滚轮，产生类似赛格威的机器人，或者是单个滚轮和反作用轮，产生所谓的“反作用轮”或“力矩交换”独轮机器人。

集成反作用轮的独轮车机器人设计非常简单，可以由机器人专家和学生轻松组装。尽管反作用轮独轮车很简单，但却很难控制。这使得它们成为研究机器人网络和基于学习的控制方法的特别有利的试验台。

像独轮车的轮子一样，轮式机器人有一个滚动的轮子，防止它在纵向移动时倾倒。然而，与独轮车相比，机器人还集成了一个反作用轮，防止它在横向方向倾倒。

上，在反作用轮中，当电机的转子(连接到车轮上)顺时针旋转时，电机的定子(连接到车轮机器人的其余部分)将逆时针旋转。使用反作用轮来平衡的机器人不同于依靠陀螺仪来平衡的机器人。在陀螺仪中，由于角动量守恒，快速旋转的轮子相对于其旋转方向正交旋转，产生平衡扭矩。

在反作用轮中，这些效应也会发生，但与反作用扭矩相比微不足道。反扭矩直接在车轮内部产生，并平行于车轮的旋转方向。

在16安培的电流下，研究人员发现移动车轮机器人的电机在0.25秒内达到其速率极限。由于这种限制和其他挑战通常会遇到建设反作用轮为基础的独轮车，艾斯特和他的同事决定设计一个全新的机器人设计。

除了创建他们的机器人原型，艾斯特和他的同事还创建了一个定制的状态估计器，一种可以估计机器人滚动和俯仰角的算法。该系统从机器人的四个惯性测量单元(IMU)和车轮编码器的测量值中得出其估计值，这些测量值仅基于关于机器人的所谓运动学模型(即，机器人质心位置的数学描述)的先验和可用知识。

除了作为机器人控制的一个具有挑战性的试验台，轮式机器人作为教育平台向学生介绍机器人技术的巨大潜力，在这方面，轮式机器人是展示机器人跨学科本质的典型例子。除了其机械设计需要建模和模拟机器人非常有趣的动力学之外，其电机的高电流消耗对其电子设计提出了重大挑战。

在未来，Wheelbot可以用于教育和研究环境，以测试机器人控制网络、机器学习算法和其他模型。该机器人的一个关键优势是其操作只需要软件工程的基本知识，这使其成为学生和工程师迈出机器人第一步的理想实验平台。