两轮自平衡车解读
两轮自平衡送餐车
【摘要】：本项目为“两轮自平衡车送餐机器人”系统的研究与实现，从加速度计和陀螺仪传感器得出的角度。运用卡尔曼滤波优化，补偿陀螺仪的漂移误差和加速度计的动态误差，得到更优的倾角近似值。根据PID控制调节参数，实现两轮直立行走。通过电磁传感器对电磁线的检测和GPS模块精确定位，实现了平衡车的自动送餐功能。
【关键字】：加速度计陀螺仪卡尔曼滤波PID控制调节电磁传感器GPS模块
【Abstract】：This is a project of "research and Realization of a two wheeled self balancing robot car room" system, from the accelerometer and gyro sensor of angle. Using the Calman filter optimization, the dynamic error of gyroscope drift error and acceleration compensation plan, to get better approximations angle. According to the PID control parameters, achieve two upright. Through the detection and accurate positioning of GPS module electromagnetic sensors on the magnet wire, the balance of the car automatic room function.
【Keyword】:saccelerometer gyroscope Calman filtering PID control electromagnetic sensor GPS module
第一章引言 (2)
第二章基本原理 (3)
2.1两轮自平衡送餐车整体框架 (3)
2.2送餐车直立控制 (3)
2.3速度控制 (4)
2.4方向控制 (5)
第三章硬件电路设计与实现 (5)
3.1主控芯片 (5)
3.2电机驱动方案 (5)
3.3电磁信号处理电路 (6)
3.4红外遥控模块 (6)
第四章系统软件控制流程图 (7)
第五章卡尔曼滤波 (8)
4.1卡尔曼滤波简介 (8)
4.2卡尔曼滤波实现的效果 (8)
4.3卡尔曼滤波原型 (9)
4.4卡尔曼滤波化简 (10)
4.5卡尔曼滤波参数调试 (12)
5总结 (13)
第一章引言
两轮自平衡送餐车具有运动灵活、智能控制、操作简单等优点。因此它适用于在狭小空间内运行，可以穿梭于餐厅的任意的位置，也可以将自平衡电动车改装成两轮自平衡机器人。由于两轮自平衡送餐车的两轮结构，使得它的重心在上、支点在下，故在非控制状态（或静态）下为一不稳定系统。然而，可以利用倒立摆系统的控制原理，通过微处理器的控制使它能够如倒立摆一样稳定在一个平衡位置处，并能在保持平衡的状态下按照使用者的指令要求正常运行。两轮自平衡送餐车实际上是一级直线式倒立摆和旋转式倒立摆的结合体，它的控制原理与倒立摆系统的基本一致。更形象地说，自平衡送餐车的工作原理更像人行走的过程。对于人而言，当人体的重心向前倾斜并失去平衡时，人通过自身的感觉器官能够察觉到自己身体的倾斜（角度），于是他会做出一个反应——向前迈出一步来防止自己摔倒在地上。如果身体一直前倾，为了保持平衡，人就会一步又一步地往前走。因此，如果将两个由电机驱动的车轮看成人的双腿，再加上能够测量车体相对于水平面倾角大小和速度的传感器，最后通过微处理器的控制便能够实现车体自平衡的效果。因而当人站在车上时，只要将身体带动车体一起往前倾（或后倾）就可以实现送餐车送餐前进（或后退）。
因此两轮自平衡送餐车具有很大的开发意义，实现两轮送餐车后还可以做很多的其他的项目，比如两轮自平衡电动车等等。
第二章基本原理
2.1两轮自平衡送餐车整体框架
图1系统框架图
2.2送餐车直立控制
世界上还没有任何一个天才杂技演员可以蒙着眼睛使得木棒在自己指尖上直立，因为没有了眼睛观察进行负反馈，当木棒在人的指尖上直立时，眼睛观察到木棒的倾斜角度和倾斜趋势（角速度），相应的通过人脑做出反应，使手掌移动以抵消木棒的倾斜角度和趋势，从而保持木棒的直立。这就形成了反馈机制。其反馈机制如图2
MC9CXS128
红外遥控模块
电磁检测和GPS
模块 电机驱动模块
角度传感器和加速度传感器模块
图2反馈机制
车模平衡控制也是通过负反馈来实现的，与上面保持木棒直立比较则相对简单。因为车模有两个轮子着地，车体只会在轮子滚动的方向上发生倾斜。控制轮子转动，抵消在一个维度上倾斜的趋势便可以保持车体平衡了。如图2.2所示。
图3 通过车轮运动保持车模平衡
2.3速度控制
对于直立车模速度的控制相对于普通车模的速度控制则比较复杂。由于在速度控制过程中需要始终保持车模的平衡，因此车模速度控制不能够直接通过改变电机转速来实现。要实现对车模速度的控制，必须测量车模的实时速度，改变车模的倾角，以及如何根据速度误差控制车模倾角。
安装在电机输出轴上的光电编码器来测量得到车模的车轮速度。通过给定车模直立控制的设定值，在角度控制调节下，车模将会自动维持在一个角度。在车模直立控制下，为了能够有一个往前的倾斜角度，车轮需要往后运动，这样会引起车轮速度下降（因为车轮往负方向运动了）。由于负反馈，使得车模往前倾角需要更大。如此循环，车模很快就会倾倒。原本利用负反馈进行速度控制反而成了“正”反馈。如图4所示。
图4车模倾角控制速度中的正反馈
车模的速度控制本质上是通过调节车模的倾角实现的，由于车模是一个非最小相位系统，因此该反馈控制如果比例和速度过大，很容易形成正反馈，使得车模失控，造成系统的不稳定性。因此速度的调节过程需要非常缓慢和平滑。
2.4方向控制
实现送餐车方向控制是保证车模沿着送餐道路的关键。直立送餐车所在的电磁组的道路中心线铺设有一根漆包线，里面通有100mA的20kHz交变电流。因此在送餐道路中心线周围产生一个交变磁场。通过道路电磁中心线偏差检测与电机差动和GPS模块实现方向控制，从而进一步保证送餐路上。
（1）电磁中心线的偏差检测
道路电磁中心线检测简单的方法可以通过安装在送餐车前方的两个电磁感应线圈实现。线圈一般采用10mH的工字型电感。
（2）电机差动控制
利用电磁线偏差检测信号分别与送餐车速度控制信号进行加和减，形成左右轮差动控制电压，使得送餐车左右轮运行角速度不一致进而控制车模方向。(3)GPS模块
根据GPS模块上读到精确的经纬度值，实现坐标的定位，从而实现自动送餐的功能。
第三章硬件电路设计与实现
3.1主控芯片
3.2电机驱动方案
我们采用BTS7960芯片作为电机驱动芯片。BTS7960通路内阻为16m4，最大电流为43A，具有集成度高、外接电路少、内阻小等特点，因此，我们采用4片BTS7960芯片组成全桥驱动电路进行驱动。BTS7960电路图如图5所示
图5BTS7960电路图5
3.3电磁信号处理电路
路线的导线中通有20KHz的方波信号，通过检测方波信号的强弱来判断导线之于车模的相对位置，以此做出控制。为了检测信号强弱，使用电感电容构成谐振电路。电感使用10mH工字电感，电容使用6.4nF电容。
图6电磁检波放大电路原理图
3.4红外遥控模块
编码格式1、0和1的编码遥控器发射的信号由一串O和1的二进制代码组成．不同的芯片对0和1的编码有所不同。通常有曼彻斯特编码和脉冲宽度编码。TC9012的O和1采用PWM方法编码，即脉冲宽度调制，其O码和1码如图1所示(以遥控接收输出的波形为例)。O码由O．56ms低电平和0．56ms高电平组合而成．脉冲宽度为1．12ms。1码由0．56ms低电平和1．69ms高电平组合而成．脉冲宽度为2．25ms。在编写解码程序时．通过判断脉冲的宽度，即可得到0或1。按键的编码当我们按下遥控器的按键时，遥控器将发出如图2的一串二进制代码，我们称它为一帧数据。根据各部分的功能。可将它们分为5部分，分别为引导码、地址码、地址码、数据码、数据反码。遥控器发射代码时．均是低位在前，高位在后。分析可以得到．引导码高电平为4．5ms，低电平为4．5ms。当接收到此码时．表示一帧数据的开始。单片机可以准备接收下面的数据。地址
码由8位二进制组成，共256种．地址码重发了一次。主要是加强遥控器的可靠性．如果两次地址码不相同．则说明本帧数据有错．应丢弃。不同的设备可以拥有不同的地址码．因此。同种编码的遥控器只要设置地址码不同，也不会相互干扰。地址码为十六进制的0EH(注意低位在前)。在同一个遥控器中．所有按键发出的地址码都是相同的。数据码为8位，可编码256种状态，代表实际所按下的键。数据反码是数据码的各位求反，通过比较数据码与数据反码．可判断接收到的数据是否正确。如果数据码与数据反码之间的关系不满足相反的关系．则本次遥控接收有误．数据应丢弃。在同一个遥控器上，所有按键的数据码均不相同。数据码为十六进制的0CH，数据反码为十六进制的0F3H(注意低位在前)．两者之和应为0FFH。
单片机遥控接收电路红外遥控接收可采用较早的红外接收二极管加专用的红外处理电路的方法。如CXA20106，电路复杂，现在一般不采用。较好的接收方法是用一体化红外接收头，它将红外接收二极管、放大、解调、整形等电路做在一起，只有三个引脚．分别是5V电源、地、信号输出。红外接收头的信号输出接单片机的INTO或INTl脚，增加了一只PNP型三极管对输出信号进行放大。
第四章系统软件控制流程图
如图7所示，为系统软件整体结构框图，主要包括：系统参数的手动调节；电磁传感器；角度传感器和陀螺仪模块；路径控制模块；电机控制模块。
图7系统软件工作流程图
系统接通电源后，经初始化；通过系统参数的手动调节，使系统能够按照准确的设想方式运行；然后通过电磁传感器采集数据和角度传感器及陀螺仪对车模与地面的角度及角速度角度的感知，经过相应处理得出当前送餐路径和送餐车的信息；同时，电机测速模块测得模型车当前的运行速度，反馈给系统；最后，经
路径控制系统综合当前赛道路径信息和送餐车速度值作出相应的处理，来控制电机的运行。
第五章卡尔曼滤波
4.1卡尔曼滤波简介
近年来被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等，本次用于两轮自平衡车很好的实现了功能。
4.2卡尔曼滤波实现的效果
当决定使用加速度计（反应角度）以及陀螺仪（反应角速度）以后，我们对参考的论文中为何要同时使用加速度计以及陀螺仪产生过一些疑问。因为如果需要角速度，我们可以通过这样的方法对加速度计进行微分，计算出角速度，或者可以通过对于陀螺仪积分，从而获得角度。既然如此为何我们需要使用两个传感器。
于是，我们对两个传感器进行了数据采样，观测其输出信号的关系。由于考虑电机转动产生的震动会对传感器产生比较大的干扰，因此我们测试了不同PWM占空比下传感器输出，并用MATLAB绘制曲线，并进行相关运算。
陀螺仪的数据测试:
图8PWM 20%占空比下，车模直立状态下的陀螺仪输出
图9PWM 60%占空比下，车模直立状态下的陀螺仪输出
图10PWM 100%占空比下，车模直立状态下的陀螺仪输出
图11PWM占空比与陀螺仪方差关系
总结：随着PWM占空比的不断提高，陀螺仪的噪声也更加显著。
4.3卡尔曼滤波原型
首先我们建立系统的状态方程和测量方程，由于倾角和倾角角速度存在导数关系，系统倾斜真实角度可以用来做一个状态向量。在该系统中，采用加速度传感器估计出陀螺仪常值偏差b，以此偏差作为状态向量得到相应的状态方程和观测方程
0110000[10]g gyro acce a b b b ?ω?ω??ω???-????????=++????? ????????????????????=+??????
式中，gyro ω为包含固定偏差的陀螺仪输出角速度，acce ?为加速度计经处理后得到的角度值，g ω为陀螺仪测量噪声，a ω为加速度传感器测量噪声，b 为陀螺仪漂移误差，g ω 和a ω相互独立，此处假设二者为满足正态分布的白色噪声。令s T 为系统采样周期，得到离散系统的状态方程和测量方程：
()1()(1)(1)0100()[10]()()
g s s s gyro i a k T T T X k X k k V k X k k ωωω?-??????=-+-+??? ???????????=+?
同时，要估算k 时刻的实际角度，就必须根据k-1时刻的角度值，再根据预测得到的k 时刻的角度值得到k 时刻的高斯噪声的方差，在此基础之上卡尔曼滤波器进行递归运算直至估算出最优的角度值。在此,须知道系统过程噪声协方差阵Q 以及测量误差的协方差矩阵R, 对卡尔曼滤波器进行校正，Q 与R 矩阵的形式如下：
__00acce gyro q Q q ??= ???
_[]acce R r = 式中。acce q _和gyro q _分别是加速度传感器和陀螺仪测量的协方差，其数值代表卡尔曼滤波器对其传感器数据的信任程度，数值越小表明信任程度越高。在该系统中陀螺仪的值更
为接近准确值，因此取gyro q _ 的值小于acce q _ 的值。当前状态:
)()1|1()1|(k BU k k AX k k X +--=- （1）
4.4卡尔曼滤波化简
10'10'1101101
*****/****(*)
(*)*X A X B gyro
P A P A Q
Kg P H H P H R
X X Kg acc H X P I Kg H P =+=+=+=+-=-
上述五个公式便是卡尔曼滤波的五条数学公式在本项目中的使用。但是，以上五个公式，仅仅只是矩阵形式。虽然可以在MA TLAB 里进行仿真，但是却不能使用单片机进行有效运算。
然后，将卡尔曼滤波矩阵形式转化为方程形式：
110102
1202
11010302041
120204
130304
14042
111112131101111021210313112
0414122
0111****(*)**/()
/()
*(
1)*(
1)**(X X dt gyro dt X X X P P dt P dt P dt P Q P P dt P P P dt P P P Q Kg P P R Kg P P R P P Kg P P Kg P P P Kg P P P Kg X X a =+-==---+=-=-=+=+=+=-=-=-=-=+111
0212112)*()*cc X Kg X X acc X Kg -=+-
这里，X01即为我们需要的角度卡尔曼滤波值。
可以看到的是，卡尔曼滤波方程形式共有14个公式，同时很多参数的运算涉及浮点数，这对于单片机的高效运行时极为不利的，因此我们需要通过一些方法对卡尔曼滤波的公式进行化简，从而在不失精度的情况下，尽可能减小运算量。
需要注意的是，Q,R 两个参数是关于传感器和系统的方差，他们随着系统的工作状况不同而会产生相应变化，对应到我们的系统，在车模运行状态不同（倾角不同，PWM 不同）情况下，Q,R 都是不同的。
根据相关参考文献，Q,R 虽然都是关于时间的变量，但是由于卡尔曼滤波有很好的收敛性，所以可以将Q ，R 都取比较极端的参数。用常量来定义。
然后再看下图
注意方框中的公式，根据我们的观察，不难发现，整个方框中都是为了获得卡尔曼增益（矩阵Kg ），我们设想，能否使用一个常数来等效替代卡尔曼增益那？根据我们在实验中的观察，卡尔曼增益是一个收敛的变量，并且针对到我们的这个系统，他的值非常小，直立状态下趋近于一个常数。（所有这些工作都在MATLAB 下完成）所以，我们将方框中的所有公式完全省略，通过实验整定，选取一个近
似Kg来替代方框中的所有运算。同时，通过NATLAB观测各变量的变化趋势，我们尝试让Kg2=0（Kg1，Kg2本身就是非常小的变量，所以可以让其等于0）。并发现Kg2对于整个卡尔曼滤波的影响非常有限。所以将Kg2设定为0。
以下就是我们组程序中卡尔曼滤波的简化算法实现
X1=X0+gyro*dt;
X0=X1+(acc-X1)*kg;
化简后的卡尔曼滤波框图如下：
图12卡尔曼滤波框图
4.5卡尔曼滤波参数调试
化简后的卡尔曼滤波主要是对dt以及Kg两个参数进行整定。需要特别指出的是，这里的dt并不只是一个采样间隔。由于陀螺仪的输出和加速度计输出的量纲并不相同，所以陀螺仪采样值dt并不直接反应一个角度，而是与实际角度相差一个系数。因此此处的dt可以等效理解为dt=采样间隔*比例系数。dt越大，积分速度越快，卡尔曼输出追随实际角度的情况越好（当然不能太大，不然可会出现超前相位）。但是dt越大，陀螺仪漂移造成的影响也就越大。Kg决定了加速度计的权重。Kg越大，实际输出的漂移就越小，但是滤波效果的噪声也就越大。
图13化简后的卡尔曼滤波
dt和kg是一对矛盾，不能太过于极端。首先是静态整定。将车模保持在稳定直立状态，让车轮以恒定PWM（80%以上）转动，然后调节参数。目标是达到上图效果。红色为卡尔曼滤波输出，蓝色为加速度计直接输出。如果红色抖动非常厉害，可以适当减小Kg的大小。
接着是动态整定还是保持车轮恒定PWM旋转，同时，摇摆车身。
图14动态整定保持车轮恒定PWM旋转
大致调节到上图所示的样子。目前存在一个相位差，这个相位差在后期直立算法的调试中是致命的，必须克服掉。解决方法，逐渐增加dt即可。
图15上图效果即可认为卡尔曼滤波参数整定完成。
5总结
本项目实现了自平衡送餐功能，直立方面降低重心很重要，重心位置太高会容易引起侧翻，所以必须得降低重心，加速度传感器与陀螺仪放下来比较好，才能减
少车模对它的震动，电磁传感器电容要贴近电感，才能减少分布电容对其影响。
参考文献
[1]. 李仕伯,马旭,卓晴. 基于磁场检测的寻线小车传感器布局研究. 电子产品世界, 2009(12),41-44
[2] 张昊飏,马旭,卓晴. 基于电磁场检测的寻线智能车设计. 电子产品世界
[3] 清华大学2队技术报告. //卓晴, 黄开胜, 邵贝贝. 学做智能车. 北京: 北航出版社, 2007.3
[4]. 卓晴黄开胜邵贝贝，学做智能车[M]，北京：北京航空航天大学出版社，2007
[5]. 邵贝贝，单片机嵌入式应用的在线开发方法，北京：清华大学出版社，2004
[6]. Freescale Semiconductor, Inc. MC9S12DG128 Device User Guide.
[7]. 童诗白，华成英．模拟电子技术基础[M]．北京. 高等教育出版社．2000
[8]冯智勇,曾瀚,张力,赵亦欣,黄伟.基于陀螺仪及加速度计信号融合的姿态角度测量[J].西南师范大学学报，2011,36（4）:137-141
[9]陆芳,刘俊.卡尔曼滤波在陀螺仪随机漂移中的应用[J]. 微计算机信息,2007,23(8-2):222-224
[10]陈静.两轮自平衡机器人模型及控制方法研究[D].北京工业大学硕士学位论文,2008.
两轮平衡车说明书
双轮自平衡车 学校：德州学院 学生：唐文涛焦方磊李尧 指导老师：孟俊焕 时间：二О一四年7 月10日～10 月 6 日共12 周
中文摘要 两轮自平衡车是动态平衡机器人的一种。2008年我国奥运会的时候安全保卫工作使用过它,到今年两轮平衡车已经发展的相对成熟。在国家节能、降耗、环保、低碳、经济的方针政策下，两轮平衡车进行了资源整合、技术升级，在原来的两轮单轴式自平衡的基础上采取两轴双轮可折叠设计，两轮自平衡车具有运动灵活、智能控制、操作简单、驾驶姿势多样、节省能源、绿色环保、转弯半径为0等优点。适用于在狭小空间内运行，能够在大型购物中心、国际性会议或展览场所、体育场馆、办公大楼、大型公园及广场、生态旅游风景区、大学校园、城市中的生活住宅小区等各种室内或室外场合中作为人们的中、短距离代步工具。也是集娱乐、代步、炫酷为一体的，主打形象是汽车伴侣解决停车后几公里内的代步问题。 两轮自平衡车主要由驱动电机、锂电池组、车轮、车身等组成。其工作原理：车体内置的精密固态陀螺仪来判断车身所处的姿势状态，透过精密且高速的中央微处理器计算出适当的指令后，驱动马达来做到平衡的效果。 关键词：陀螺仪，动态稳定，折叠，驱动系统，平衡。 English abstract Two rounds of self-balancing vehicle is one of the dynamic balance of the robot. In 2008 the Olympic Games security work used it in our country, in the year to balance two rounds of car has developed relatively mature. In the national energy saving, consumption reduction, environmental protection, low carbon, economic policies and regulations, the two rounds of balance of resource integration, technology upgrades, in the original two rounds of single shaft type taken on the basis of self balancing two shaft double folding design, two rounds of self-balancing vehicle movement, flexible, intelligent control, simple operation and driving posture diversity, save energy, green environmental protection, the advantages of turning radius of 0. Apply to run in narrow space, can in a large shopping center, the international conference and exhibition venues, sports venues, office buildings, large parks and square, ecological tourism scenic spot, the university campus, city life in residential quarters and other indoor or outdoor situations as the medium and short distance transport of people. Is entertainment, walking, cool as a whole, the main image is car partner solve the problem of parking within a few kilometers after walking. Two rounds of self-balancing vehicle is mainly composed of drive motor, lithium battery pack, wheel, body, etc. Its working principle: the body's built-in precision solid-state gyroscope to judge the body's position, through sophisticated and high-speed central microprocessor
两轮自平衡车
两轮自平衡送餐车 【摘要】：本项目为“两轮自平衡车送餐机器人”系统的研究与实现，从加速度计和陀螺仪传感器得出的角度。运用卡尔曼滤波优化，补偿陀螺仪的漂移误差和加速度计的动态误差，得到更优的倾角近似值。根据PID控制调节参数，实现两轮直立行走。通过电磁传感器对电磁线的检测和GPS模块精确定位，实现了平衡车的自动送餐功能。 【关键字】：加速度计陀螺仪卡尔曼滤波PID控制调节电磁传感器GPS模块 【Abstract】：This is a project of "research and Realization of a two wheeled self balancing robot car room" system, from the accelerometer and gyro sensor of angle. Using the Calman filter optimization, the dynamic error of gyroscope drift error and acceleration compensation plan, to get better approximations angle. According to the PID control parameters, achieve two upright. Through the detection and accurate positioning of GPS module electromagnetic sensors on the magnet wire, the balance of the car automatic room function. 【Keyword】:saccelerometer gyroscope Calman filtering PID control electromagnetic sensor GPS module
两轮自平衡小车控制系统的设计
两轮自平衡小车控制系统的设计 摘要：介绍了两轮自平衡小车控制系统的设计与实现，系统以飞思卡尔公司的16位微控制器MC9S12XS128MAL作为核心控制单元，利用加速度传感器MMA7361测量重力加速度的分量，即小车的实时倾角，以及利用陀螺仪ENC-03MB测量小车的实时角速度，并利用光电编码器采集小车的前进速度，实现了小车的平衡和速度控制。在小车可以保持两轮自平衡前提下，采用摄像头CCD-TSL1401作为路径识别传感器，实时采集赛道信息，并通过左右轮差速控制转弯，使小车始终沿着赛道中线运行。实验表明，该控制系统能较好地控制小车平衡快速地跟随跑道运行，具有一定的实用性。 关键词：控制；自平衡；实时性 近年来，随着经济的不断发展和城市人口的日益增长，城市交通阻塞以及耗能、污染问题成为了一个困扰人们的心病。新型交通工具的诞生显得尤为重要，两轮自平衡小车应运而生，其以行走灵活、便利、节能等特点得到了很大的发展。但是，昂贵的成本还是令人望而止步，成为它暂时无法广泛推广的一个重要原因。因此，开展对两轮自平衡车的深入研究，不仅对改善平衡车的性价比有着重要意义，同时也对提高我国在该领域的科研水平、扩展机器人的应用背景等具有重要的理论及现实意义。全国大学生飞思卡尔智能车竞赛与时俱进，第七届电磁组小车首次采用了两轮小车，模拟两轮自平衡电动智能车的运行机理。在此基础上，第八届光电组小车再次采用两轮小车作为控制系统的载体。小车设计内容涵盖了控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械及能源等多个学科的知识。 1 小车控制系统总体方案 小车以16位单片机MC9S12XS128MAL作为中央控制单元，用陀螺仪和加速度传感器分别检测小车的加速度和倾斜角度[1]，以线性CCD采集小车行走时的赛道信息，最终通过三者的数据融合，作为直流电机的输入量，从而驱动直流电机的差速运转，实现小车的自动循轨功能。同时，为了更方便、及时地观察小车行走时数据的变化，并且对数据作出正确的处理，本系统调试时需要无线模块和上位机的配合。小车控制系统总体架构。 2 小车控制系统自平衡原理 两轮小车能够实现自平衡功能，并且在受到一定外力的干扰下，仍能保持直立状态，是小车可以沿着赛道自动循线行走的先决条件。为了更好地控制小车的行走方式，得到最优的行走路径，需要对小车分模块分析与控制。 本控制系统维持小车直立和运行的动力都来自小车的两个轮子，轮子转动由两个直流电机驱动。小车作为一个控制对象，它的控制输入量是两个电机的转动速度。小车运动控制可以分解成以下3个基本控制任务。 （1）小车平衡控制：通过控制两个电机正反方向运动保持小车直立平衡状态； （2）小车速度控制：通过调节小车的倾斜角度来实现小车速度控制，本质上是通过控制电机的转速来实现小车速度的控制。 （3）小车方向控制：通过控制两个电机之间的转动差速实现小车转向控制。 2.1 小车平衡控制 要想实现小车的平衡控制，需要采取负反馈控制方式[2]。当小车偏离平衡点时，通过控制电机驱动电机实现加、减速，从而抵消小车倾斜的趋势，便可以保持车体平衡。即当小车有向前倾的趋势时，可以使电机正向加速，给小车一个向前的加速度，在回复力和阻尼力的作用下，小车不至于向前倾倒；当小车有向后倾的趋势时，可以使小车反向加速，给小车一个向后的加速度，从而不会让小车向后倾倒，。
基于单片机的两轮自平衡车控制系统设计
基于单片机的两轮自平衡车控制系统设计 摘要 两轮自平衡车是一种高度不稳定的两轮机器人，就像传统的倒立摆一样，本质不稳定是两轮小车的特性，必须施加有效的控制手段才能使其稳定。本文提出了一种两轮自平衡小车的设计方案，采用重力加速度陀螺仪传感器MPU-6050检测小车姿态，使用互补滤波完成陀螺仪数据与加速度计数据的数据融合。系统选用STC 公司的8位单片机STC12C5A60S2为主控制器，根据从传感器中获取的数据，经过PID算法处理后，输出控制信号至电机驱动芯片TB6612FNG，以控制小车的两个电机，来使小车保持平衡状态。 整个系统制作完成后，小车可以在无人干预的条件下实现自主平衡，并且在引入适量干扰的情况下小车能够自主调整并迅速恢复至稳定状态。通过蓝牙，还可以控制小车前进，后退，左右转。 关键词：两轮自平衡小车加速度计陀螺仪数据融合滤波 PID算法 Design of Control System of Two-Wheel Self-Balance Vehicle based on Microcontroller Abstract Two-wheel self-balance vehicle is a kind of highly unstable two-wheel robot. The characteristic of two-wheel vehicle is the nature of the instability as traditional inverted pendulum, and effective control must be exerted if we need to make it stable. This paper presents a design scheme of two-wheel self-balance vehicle. We need using gravity accelerometer
基于PID控制器的两轮自平衡小车设计
本科毕业设计 基于PID控制器的两轮自平衡小车设计 摘要 两轮自平衡小车具有体积小、结构简单、运动灵活的特点，适用于狭小和危险的工作空间，在安防和军事上有广泛的应用前景。两轮自平衡小车是一种两轮左右平衡布置的，像传统倒立摆一样，本身是一种自然不稳定体，其动力学方程具有多变量、非线性、强耦合、时变、参数不确定性等特性，需要施加强有力的控制手段才能使其保持平衡。 本文在总结和归纳国内外对两轮自平衡小车的研究现状，提出了自己的两轮自平衡小车软硬件设计方案，小车硬件采用陀螺仪和加速度传感器检测车身的重力方向的倾斜角度和车身轮轴方向上的旋转加速度，数据通过控制器处理后，控制电机调整小车状态，使小车保持平衡。由于陀螺仪存在温漂和积分误差，加速度传感器动态响应较慢，不能有效可靠的反应车身的状态，所以软件使用互补滤波算法将陀螺仪和加速度传感器数据融合，结合陀螺仪的快速的动态响应特性和加速度传感器的长时间稳定特性，得到一个优化的角度近似值。 文中最后通过实验验证了自平衡小车软硬件控制方案的可行性。 关键词：自平衡互补滤波数据融合倒立摆 Two-wheeledSelf-balancingRobot MaXuedong (CollegeofEngineering,SouthChinaAgriculturalUniversity,Guangzhou510642,China) Abstract:Thetwo-wheeledself-balancingrobotissmallinmechanism,withsimplest ructureandcanmakeflexiblemotion,目录 华南农业大学本科生毕业设计成绩评定表
双轮自平衡小车机器人系统设计与制作
燕山大学 课程设计说明书题目：双轮自平衡小车机器人系统设计与制作 学院（系）：机械工程学院 年级专业：12级机械电子工程 组号：3 学生： 指导教师：史艳国建涛艳文史小华庆玲 唐艳华富娟晓飞正操胡浩波 日期： 2015.11
燕山大学课程设计（论文）任务书院（系）：机械工程学院基层教学单位：机械电子工程系
摘要 两轮自平衡小车是一种非线性、多变量、强耦合、参数不确定的复杂系统，他体积小、结构简单、运动灵活，适合在狭小空间工作，是检验各种控制方法的一个理想装置，受到广大研究人员的重视，成为具有挑战性的课题之一。 两轮自平衡小车系统是一种两轮左右并行布置的系统。像传统的倒立一样，其工作原理是依靠倾角传感器所检测的位姿和状态变化率结合控制算法来维持自身平衡。本设计通过对倒立摆进行动力学建模，类比得到小车平衡的条件。从加速度计和陀螺仪传感器得出的角度。运用卡尔曼滤波优化，补偿陀螺仪的漂移误差和加速度计的动态误差，得到更优的倾角近似值。通过光电编码器分别得到车子的线速度和转向角速度，对速度进行PI控制。根据PID控制调节参数，实现两轮直立行走。通过调节左右两轮的差速实现小车的转向。 制作完成后，小车实现了在无线蓝牙通讯下前进、后退、和左右转向的基本动作。此外小车能在正常条件下达到自主平衡状态。并且在适量干扰下，小车能够自主调整并迅速恢复稳定状态。 关键词：自平衡陀螺仪控制调试
前言 移动机器人是机器人学的一个重要分支，对于移动机器人的研究，包括轮式、腿式、履带式以及水下式机器人等，可以追溯到20世纪60年代。移动机器人得到快速发展有两方面原因：一是其应用围越来越广泛；二是相关领域如计算、传感、控制及执行等技术的快速发展。移动机器人尚有不少技术问题有待解决，因此近几年对移动机器人的研究相当活跃。 近年来，随着移动机器人研究不断深入、应用领域更加广泛，所面临的环境和任务也越来越复杂。机器人经常会遇到一些比较狭窄，而且有很多大转角的工作场合，如何在这样比较复杂的环境中灵活快捷的执行任务，成为人们颇为关心的一个问题。双轮自平衡机器人概念就是在这样的背景下提出来的。两轮自平衡小车是一个高度不稳定两轮机器人，是一种多变量、非线性、强耦合的系统，是检验各种控制方法的典型装置。同时由于它具有体积小、运动灵活、零转弯半径等特点，将会在军用和民用领域有着广泛的应用前景。因为它既有理论研究意义又有实用价值，所以两轮自平衡小车的研究在最近十年引起了大量机器人技术实验室的广泛关注。 本论文主要叙述了基于stm32控制的两轮自平衡小车的设计与实现的整个过程。主要容为两轮自平衡小车的平衡原理，直立控制，速度控制，转向控制及系统定位算法的设计。通过此设计使小车具备一定的自平衡能力、负载承载能力、速度调节能力和无线通讯功能。小车能够自动检测自身机械系统的倾角并完成姿态的调整，并在加载一定重量的重物时能够快速做出调整并保证自身系统的自我平衡。能够以不同运动速度实现双轮车系统的前进、后退、左转与右转等动作，同时也能够实现双轮自平衡车系统的无线远程控制操作
大学毕业设计---基于arm的两轮自平衡车模型系统设计课程
中北大学 课程设计说明书 学生姓名: *杰学号：* 学院: 仪器与电子学院 专业: * 题目: 基于ARM的两轮自平衡车模型系统设计 指导教师：李锦明职称: 副教授 2015 年1 月30 日
摘要 近年来，两轮自平衡车的研究与应用获得了迅猛发展。本文提出了一种两轮自平衡小车的设计方案，采用陀螺仪L3G4200以及MEMS加速度传感器MMA7260构成小车姿态检测装置，使用卡尔曼滤波完成陀螺仪数据与加速度计数据的数据融合。系统选用飞思卡尔32位单片机Kinetis K60为控制核心，通过滤波算法实现车身控制，人机交互等。 整个系统制作完成后，各个模块能够正常并协调工作，小车可以在无人干预条件下实现自主平衡。同时在引入适量干扰情况下小车能够自主调整并迅速恢复稳定状态。 关键词：两轮自平衡陀螺仪姿态检测卡尔曼滤波数据融合
目录 1 课程设计目的 (1) 2 设计内容和要求 (1) 2.1 设计要求 (1) 2.2 研究意义 (1) 2.3 研究内容 (2) 3 设计方案及实现情况 (2) 3.1 两轮平衡车的平衡原理 (2) 3.2 系统方案设计 (3) 3.3 系统最终方案 (6) 3.4 系统软件设计 (9) 3.5 电路调试 (16) 4 课程设计总结 (18) 参考文献 (19) 附录 (20) 致谢 (21)
1 课程设计目的 （1）掌握嵌入式系统的一般设计方法和设计流程； （2）学习嵌入式系统设计，掌握相关IDE开发环境的使用方法； （3）掌握ARM的应用； （4）学习掌握嵌入式系设计的全过程； 2 设计内容和要求 2.1 设计要求 （1）学习掌握基于ARM Cortex-M4内核的Kinetis K60系列单片机的工作原理及应用；（2）学习掌握加速度计、陀螺仪的工作原理及应用； （3）设计基于PID控制的两轮自平衡车模型系统的工作原理图及PCB版图； 2.2 研究意义 近年来，随着电子技术的发展与进步，移动机器人的研究不断深入，成为目前科 学研究最活跃的领域之一，移动机器人的应用范围越来越广泛，面临的环境和任务也 越来越复杂，这就要求移动机器人必须能够适应一些复杂的环境和任务。比如，户外 移动机器人需要在凹凸不平的地面上行走，有时环境中能够允许机器人运行的地方比 较狭窄等。如何解决机器人在这些环境中运行的问题，逐渐成为研究者关心的问题[1]。 两轮自平衡机器人的概念正是在这样一个背景下提出来的，这种机器人区别于其 他移动机器人的最显著的特点是：采用了两轮共轴、各自独立驱动的工作方式(这种驱 动方式又被称为差分式驱动方式)，车身的重心位于车轮轴的上方，通过轮子的前后移 动来保持车身的平衡，并且还能够在直立平衡的情况下行驶。由于特殊的结构，其适 应地形变化能力强，运动灵活，可以胜任一些复杂环境里的工作。 两轮自平衡机器人自面世以来，一直受到世界各国机器人爱好者和研究者的关 注，这不仅是因为两轮自平衡机器人具有独特的外形和结构，更重要的是因为其自身 的本质不稳定性和非线性使它成为很好的验证控制理论和控制方法的平台，具有很高 的研究价值。
自平衡车模型分析
自平衡车模型分析
一、 求解车体除两轮外部分动能 车体沿X 轴方向速度： R L V R L x 2 )(cos θθθθ&&&++= 车体沿Y 轴方向速度： R D L V R L y )(sin θθθ&&-= 车体沿Z 轴方向速度 θθsin &L V z = 车体沿过质心的Z 轴的转动惯量为： m yz J J J y z z ???++=d sin cos 22θθθ 由于假设车体关于ZY 平面对称，因此 0d =???m yz 因此 θθθ22sin cos y z z J J J += 则可以得到车体的平动动能： ??? ? ??+-+++=2221)sin ())(sin ()2)(cos 21θθθθθθθθθ&&&&&&L R D L R L E R L R L kp （ 车体的转动动能为： ??? ? ??+-+=22222 ))()(sin cos (21θθθθθ&&&x R L y z kp J R D J J E 则车体的总动能为： 21kp kp kp E E E += 二、 求解车轮动能 左车轮平动速度为：
R V L x w L θ&= 右车轮平动速度为 R V R x w R θ&= 两轮有同样的绕垂直于半径的转动速度： R D R L w )(θθω&&-= 则左车轮的动能为： 2 22)(2121)(21??? ? ??-++=D R J J R m E R L R L L kw L θθθθφ&&&& 则右车轮的动能为： 222)(2121)(21??? ? ??-++=D R J J R m E R L R R R kw R θθθθφ&&&& 三、 求解车体势能 由于在平地上行进，车轮势能不变。车体整体势能可变部分表示为： θcos g m E p p = 四、 拉格朗日函数的求解 得到最终的拉格朗日函数为： p kw kw kp kp E E E E E L L R -+++=21 依据拉格朗日动力学法求解，进行如下运算： R L M M L dt L d --=??-??θ θ& L L L M L dt L d =??-??θθ& R R R M L dt L d =??-??θθ& 得到动力学方程： 方程一： () R L R L z y p p R L p x p M M R D J J L m gL m R L m J L m --=??? ? ??--+--+++222 )(cos sin sin 2)(cos )θθθθθθθθθ&&&&&&&&（
两轮自平衡车
两轮自平衡车 算法：和大家的一样，一个倾角环，一个车速环。取得角度、角速度、车速、车位移四个量后经过运算送给PWM驱动电机。 硬件： 主控：atmega16； 角度传感器：角速度传感器(陀螺仪)ENC-03MB(直接接AD输入，未加硬件滤波)、加速度传感器MMA7260，二者kalman融合取得角度、角速度。PS：抄zlstone的，呵呵。 电机速度传感器：每个电机两个霍尔传感器（AB相）。 电机：型号不清楚，很常见的减速电机。额定电压6V，功率3W。 电机驱动:L298N 电源：变压器整流桥那种普通电源，几块钱一个。两个，电机、MCU分开供电。电机电源电压打到最高不接电机时15V多，接了电机5V多，汗。。 显示器：LCD1602B 遥控：电视红外遥控器
引用图片 (原文件名:20110110_0104.jpg) 引用图片 源代码WINAVR20100110+AVRStudio4.18ourdev_610434C8FD1C.rar(文件大小:104K)(原文件名:Balance.rar)原理图： atmega16最小系统版ourdev_610214M89OEI.pdf(文件大小:30K)(原文件名:M16迷你板电路图.pdf)
上位机，带波形、数据显示ourdev_610318TY8G24.rar(文件大小:48K)(原文件名:串口调试.rar) 车速未滤波之前波形(原文件名:车速未滤波之前波形.JPG)
车速10Hz低通滤波后波形(原文件名:车速10Hz低通滤波后波形.JPG) 视频在这里https://www.sodocs.net/doc/ca4565856.html,/v_show/id_XMjM1OTQ3NzU2.html 现在还不是很稳，我想有两个原因，一个是参数没调到最佳，调了好久，先这样吧。再有就是电源太烂了，电机是额定6V的可实际电压空载的时候才打到5伏多一点，在平衡的时候没测，肯定更低了。 陀螺仪ENC-03是直接接AD输入端的，因为按照datasheet上边的参考电路有过冲问题，这个问题有个帖子已经讨论过，很多人都是 围绕怎么补救这个问题，我来算一下为什么这样子，呵呵~如下： 高通滤波脉冲响应(原文件名:QQ截图未命名.jpg) 因为有这个问题，会给倾角数据造成影响，所以我就去掉了滤波，直接接到AD。这样1deg/s有0.67mv，10位AD参考电压是3.36V，最小才能测到3.28mv，小于4.8deg时就测不到了。本来担心这个问题，但试了下KALMAN滤波，真是强啊！角度很精确，就这么用了。 车体研究了好久，没有用钢化玻璃的设备，就一直没动工。有天去打水突然看到旁边有个大的三合板，呵呵，于是乎。。
两轮自平衡小车的设计
2015年陇东学院第十六届“挑战杯” 课外学术科技作品竞赛 双轮自平衡小车的设计与制作 学院：电气工程学院 班级：12级自动化本科班 姓名：周永 2015年12月8日
双轮自平衡小车的设计与制作 摘要：双轮自平衡小车是一个集动态决策和规划、环境感知、行为控制和执行等多种功能于一体的综合复杂系统，其关键是在解决自平衡的同时，还能够适应在各种环境下的控制任务。通过运用外加速度传感器、角速度传感器等，可以实现小车的平衡自主前进。双轮自平衡小车，涉及到传感器的驱动，数据的处理，角度的计算，电机的控制等，内容比较丰富，可作为实践自动控制原理及单片机技术的一个不错选择，是自我锻炼的绝好选题，对于以后制作此方面的民用产品也有很大的启迪作用。 关键词：双轮；自平衡；控制；传感器 1.引言 目前市场上的各种电子产品及家电机器人等行业越来越多地用到了智能控制技术。可以说，当今社会是一个智能型社会。各方各面都在竭尽全力向着智能方向发展，不论是人工智能还是联网智能，都在突出一个智能。智能已经覆盖了我们生活的方方面面，我们正在被智能的概念所潜移默化。不论是智能手机、玩具还是机器人，都已经成了我们生活的一部分。正是在这种情况下，智能交通的发展也发生了翻天覆地的变化，从飞车到自动驾驶汽车，无不在向我们说明，现代人已经对智能型交通工具期待已久了。作为最新科技产品的一个代表，最近市场上新出现的独轮车越来越受到了消费者的青睐。可以想象，最近几年内此类产品将会在市场上争得一席之地。比起独轮车，两轮车具有同样的购买热度，但是设计难度却没那么高，所以我将选择了从双轮车开始玩起智能交通工具。 2设计方案 方案一：用51单片机作为主控制器,用MPU6050模块采集姿态数据，用光电编码器对5V直流电机进行编码，显示模块采用LCD12864液晶屏，电源采用三端稳压方案，用红外遥控控制小车行走。本设计简单廉价，然而由于主控的反应相对缓慢，很难满足设计要求。 方案二：采用STM32单片机作主控制器，仍然用MPU6050模块作姿态数据采集，而电机采用二手的型号为16G214E MR19的具有高精度霍尔编码器的原价2000+的瑞士进口12V直流电机，显示模块采用了更轻薄更清晰更小巧的
双轮自平衡车设计报告
双轮自平衡车设计报告 学院………….......... 班级…………………… 姓名………………..手机号…………………..姓名………………..手机号…………………..姓名………………..手机号…………………..
目录 一、双轮自平衡车原理 二、总体方案 三、电路和程序设计 四、算法分析及参数确定过程
一.双轮自平衡车原理 1.控制小车平衡的直观经验来自于人们日常生活经验。一般的人通过简单练习就可以让一个直木棒在手 指尖上保持直立。这需要两个条件：一个是托着木棒的手掌可以移动；另一个是眼睛可以观察到木棒的倾斜角度和倾斜趋势（角速度）。通过手掌移动抵消木棒的倾斜角度和趋势，从而保持木棒的直立。这两个条 件缺一不可，让木棒保持平衡的过程实际上就是控制中的负反馈控制。 图1 木棒控制原理图 2.小车的平衡和上面保持木棒平衡相比，要简单一些。因为小车是在一维上面保持平衡的，理想状态下，小车只需沿着轮胎方向前后移动保持平衡即可。 图2 平衡小车的三种状态 3.根据图2所示的平衡小车的三种状态，我们把小车偏离平衡位置的角度作为偏差；我们的目标是通过 负反馈控制，让这个偏差接近于零。用比较通俗的话描述就是：小车往前倾时车轮要往前运动，小车往后倾时车轮要往后运动，让小车保持平衡。 4.下面我们分析一下单摆模型，如图4所示。在重力作用下，单摆受到和角度成正比，运动方向相反的回复力。而且在空气中运动的单摆，由于受到空气的阻尼力，单摆最终会停止在垂直平衡位置。空气的阻尼力与单摆运动速度成正比，方向相反。 图4 单摆及其运动曲线
类比到我们的平衡小车，为了让小车能静止在平衡位置附近，我们不仅需要在电机上施加和倾角成正比的回复力，还需要增加和角速度成正比的阻尼力，阻尼力与运动方向相反。 5 平衡小车直立控制原理图 5.根据上面的分析，我们还可以总结得到一些调试的技巧：比例控制是引入了回复力；微分控制是引入了阻尼力，微分系数与转动惯量有关。 在小车质量一定的情况下，重心位置增高，因为需要的回复力减小，所以比例控制系数下降；转动惯量变大，所以微分控制系数增大。在小车重心位置一定的情况下，质量增大，因为需要的回复力增大，比例控制系数增大；转动惯量变大，所以微分控制系数增大。 二.总体方案 ■小车总框图
两轮自平衡小车设计
两轮自平衡小车设计 一、任务要求 图1两轮自平衡车 两轮自平衡车结构原理如图1所示，主控制器（DSP）通过采集陀螺仪和加速度传感器得到位置信号，通过控制电机的正反转实现保持小车站立。 1、通过控制两个电机正反运动，实现小车在原地站立。 2、实现小车的前进、后退、转弯、原地旋转、停止等运动； 二、方案实现 2.1电机选型 图2直流电机 两轮自平衡车由于需要时刻保持平衡，对于倾角信号做出快速响应，因此对电机转矩要求较大。在此设计中选用国领电机生产的直流电机，其产品型号为GB37Y3530，工作电压6v-12v。为增大转矩，电机配有1:30传动比的减速器。
2.2电机测速方案 图3霍尔测速传感器 在电机测速方案上主流的方案有两种，分别是光电编码器和霍尔传感器。光电编码器测量精度由码盘刻度决定，刻度越多精度越高；霍尔传感器精度由永磁体磁极数目决定，同样是磁极对数越高精度越高。由于两轮自平衡车工作于剧烈震动环境中，光电编码器不适应这种环境，因此选用霍尔传感器来测量速度。电机尾部加装双通道霍尔效应编码器，AB双路输出,单路每圈脉冲16CPR,双路上下沿共输出64CPR，配合1:30的减速器传动比，可以计算出车轮转动一圈输出的脉冲数目为64X30=1920CPR，完全符合测速要求。 2.3电机驱动控制系统概述 本平台电机驱动采用全桥驱动芯片L298N，内部包含4通道逻辑驱动电路，两个H-Bridge的高电压、大电流双全桥式驱动器。本驱动桥能驱动46V、2A 以下的电机。其输出可以同时控制两个电机的正反转，非常适合两轮自平衡车开发，其原理图如下图所示 图4L298N原理图 采用脉宽调制方式（即PWM，Pulse Width Modulation）来调整电机的转速和转向。脉宽调制是通过改变发出的脉冲宽度来调节输入到电机的平均电
自平衡车模型分析
自平衡车模型分析 设置各状态变量以及控制变量：
一、 求解车体除两轮外部分动能 车体沿X 轴方向速度： R L V R L x 2 )(cos θθθθ ++= 车体沿Y 轴方向速度： R D L V R L y )(sin θθθ -= 车体沿Z 轴方向速度 θθ sin L V z = 车体沿过质心的Z 轴的转动惯量为： m yz J J J y z z ???++=d sin cos 22θθθ 由于假设车体关于ZY 平面对称，因此 0d =???m yz 因此 θθθ22sin cos y z z J J J += 则可以得到车体的平动动能： ??? ? ??+-+++=2221)sin ())(sin ()2)(cos 21θθθθθθθθθ L R D L R L E R L R L kp （ 车体的转动动能为： ??? ? ??+-+=22222 ))()(sin cos (21θθθθθ x R L y z kp J R D J J E 则车体的总动能为： 21kp kp kp E E E += 二、 求解车轮动能 左车轮平动速度为： R V L x w L θ = 右车轮平动速度为
R V R x w R θ = 两轮有同样的绕垂直于半径的转动速度： R D R L w )(θθω -= 则左车轮的动能为： 2 22)(2121)(21??? ? ??-++=D R J J R m E R L R L L kw L θθθθφ 则右车轮的动能为： 222)(2121)(21??? ? ??-++=D R J J R m E R L R R R kw R θθθθφ 三、 求解车体势能 由于在平地上行进，车轮势能不变。车体整体势能可变部分表示为： θcos g m E p p = 四、 拉格朗日函数的求解 得到最终的拉格朗日函数为： p kw kw kp kp E E E E E L L R -+++=21 依据拉格朗日动力学法求解，进行如下运算： R L M M L dt L d --=??-??θθ L L L M L dt L d =??-??θθ R R R M L dt L d =??-??θθ 得到动力学方程： 方程一： () R L R L z y p p R L p x p M M R D J J L m gL m R L m J L m --=??? ? ??--+--+++2 22)(cos sin sin 2)(cos )θθθθθθθθθ （ 方程二：
基于单片机的两轮自平衡车控制系统设计
基于单片机的两轮自平衡车控制系统设计 文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]
基于单片机的两轮自平衡车控制系统设计 摘要 两轮自平衡车是一种高度不稳定的两轮机器人，就像传统的倒立摆一样，本质不稳定是两轮小车的特性，必须施加有效的控制手段才能使其稳定。本文提出了一种两轮自平衡小车的设计方案，采用重力加速度陀螺仪传感器MPU-6050检测小车姿态，使用互补滤波完成陀螺仪数据与加速度计数据的数据融合。系统选用STC公司的8位单片机STC12C5A60S2为主控制器，根据从传感器中获取的数据，经过PID算法处理后，输出控制信号至电机驱动芯片TB6612FNG，以控制小车的两个电机，来使小车保持平衡状态。 整个系统制作完成后，小车可以在无人干预的条件下实现自主平衡，并且在引入适量干扰的情况下小车能够自主调整并迅速恢复至稳定状态。通过蓝牙，还可以控制小车前进，后退，左右转。 关键词：两轮自平衡小车加速度计陀螺仪数据融合滤波 PID算法Design of Control System of Two-Wheel Self-Balance Vehicle based on Microcontroller Abstract Two-wheel self-balance vehicle is a kind of highly unstable two-wheel robot. The characteristic of two-wheel vehicle is the nature of the instability as traditional inverted pendulum, and effective control must be exerted if we need to make it stable. This paper presents a design scheme of two-wheel self-balance vehicle. We need using gravity
线控两轮平衡车的建模与控制研究
线性系统理论 上机实验报告 题目：两轮平衡小车的建模与控制研究 完成时间：2016-11-29 1.研究背景及意义 现代社会人们活动范围已经大大延伸，交通对于每个人都十分重要。交通工具的选择则是重中之重，是全社会关注的焦点。 随着社会经济的发展，人民生活水平的提高，越来越多的小汽车走进了寻常百姓家。汽车快捷方便、省时省力，现代化程度高，种类繁多的个性化设计满足了不同人的需求。但它体积大、重量大、污染大、噪声大、耗油大、技术复杂、使用不便、价格贵、停放困难，效率不高，而且还会造成交通拥堵并带来安全隐患。相比之下，自行车是一种既经济又实用的交通工具。中国是自行车大国，短距离出行人们常选择骑自行车。自行车确实方便，但在使用之前需要先学会骑车，虽然看似简单，平衡能力差的人学起来却很困难，容易摔倒，造成人身伤害。另外，自行车毕竟不适宜长距离的行驶，遥远的路程会使人感到疲劳。 那么，究竟有没有这样一种交通工具，集两者的优点于一身呢既能像汽车一样方便快捷又如自行车般经济简洁，而且操作易于掌握，易学又易用。两轮自平衡车概念就是在这样的背景下提出来的。 借鉴目前国内外两轮自平衡车的成功经验，本文提出的研究目标是设计一款新型的、结构简单、成本低的两轮自平衡车，使其能够很好地实现自平衡功能，同时设计结果通过MATLAB进行仿真验证。
2.研究内容 自平衡式两轮电动车是一个非线性、强耦合、欠驱动的自不稳定系统，对其控制策略的研究具有重大的理论意义。我们通过分析两轮平衡车的物理结构以及在平衡瞬间的力学关系，得到两轮车的力学平衡方程，并建立其数学模型。运用MATLAB 和SIMULINK 仿真系统的角度θ、角加速度? θ、位移x 和速度的? x 变化过程，对其利用外部控制器来控制其平衡。 3.系统建模 两轮平衡车的瞬时力平衡分析如图1所示。下面将分析归纳此时的力平衡方程[1-3]，并逐步建立其数学模型。 对两轮平衡车的右轮进行力学分析，如图2所示。 依据图2对右轮进行受力分析，并建立其平衡方程： =R R R R M X f H ? - (1) R R R R J C f R ??? =- (2) 同理，对左轮进行受力分析，并建立其平衡方程： =R L L L M X f H ? - (3) L L L L J C f R ??? =- (4) 两轮平衡车摆杆的受力分析如图3所示，由图3可以得到水平和垂直方向的平衡方程以及转矩方程。 水平方向的平衡方程： H H x R L p m +=? ? (5) 其中θsin L x x m p +=，则有： ? ?? ?? ?*+*-=θθθθcos sin 2 L L x x m p (6)
两轮自平衡智能车硬件系统计
两轮自平衡智能车硬件系统计 发表时间：2017-09-06T11:16:11.530Z 来源：《电力设备》2017年第14期作者：胡巍郑琼伟毛玉列刘青松[导读] 摘要：针对智能车为两轮直立行走的要求，提出了系统的设计方案。微处理器采用MC9S12XS128，用加速度传感器检测车的倾角，陀螺仪检测车的角加速度；通过控制两个电机的加减速实现车的自平衡控制。 （嘉兴学院浙江嘉兴 314001） 摘要：针对智能车为两轮直立行走的要求，提出了系统的设计方案。微处理器采用MC9S12XS128，用加速度传感器检测车的倾角，陀螺仪检测车的角加速度；通过控制两个电机的加减速实现车的自平衡控制。实验表明：该方法制作的两轮自平衡车构造简单，控制方便，能够较好的实现自平衡控制。 关键词：自平衡；智能车；传感器；驱动 两轮自平衡小车本质上是一类两轮智能机器人，是机器人研究领域中一个崭新的方向。与传统的机器人相比，它具有更广阔的发展前景。开展该领域的研究，对拓展机器人的应用范围、提高国内两轮机器人的研究水平和机器人控制水平有重要的理论和现实意义。本文以MC9S12XS128为微处理器，采用MMA7260加速度传感器和NEC-03陀螺仪共同检测车模的角度信息，通过控制两个电机的加减速度来实现了智能车的自平衡控制，实验表明：该方法制作的两轮自平衡车构造简单，控制方便，适应性强、响应迅速快，能够较好的实现自平衡控制并有很强的抗干扰能力。 1.设计原理 两轮车是一个高度不稳定系统，在重力作用下车体姿态本征不稳定，致使在没有外加调控下必然倾倒的现象。因此，要保持车的平衡只有通过控制轮子转动，抵消车体倾斜的趋势以保持平衡。为了保持智能车的直立自平衡状态，需要满足以下两个条件：一是需要准确测量车体的倾角和角加速度的大小，以得到车的状态和趋势；二是需要控制车轮的速度和加速度，使智能车保持直立的状态。因此，从控制角度来看，将智能车作为一个控制对象，两个车轮的转动速度为控制输量。整个控制系统又可分为三个子系统：（1）智能车的平衡控制：车的倾角为输入量，通过控制两个电机的加速度保持小车衡。（2）智能车的速度控制：在保持平衡的基础上，改变车的倾角来调节车的速度，实际上还是通过对电机的控制来实现速度控制。（3）智能车方向控制：控制两个电机的转速差来实现车的转向。 2.自平衡智能车系统结构 自平衡智能车系统主要包括系统主要由以下几个模块组成：MC9S12XS128单片机最小系统硬件设计、电源模块硬件设计、倾角传感器信号调理电路设计、电机驱动电路设计、速度检测电路。自平衡智能车系统结构框图如图1所示。 图1自平衡智能车系统结构框图 通过加速度传感器和陀螺仪共同检测智能车的角度信息（即角度和角速度信息），智能车使用H桥驱动来驱动直流电机；为了实现对车速精准的控制，需要测速模块。 2．1 加速度传感器 本系统采用的加速度计是飞思卡尔公司三轴加速度计MMA7260。可以同时输出3个方向上的加速度模拟信号，该加速度传感器是一种低g值的传感器，输出信号很大，不需要再进行放大。电路搭建简单，测量精度高。 2．2 陀螺仪 陀螺仪可以用来测量物体的旋转角速度，因此，本系统采用陀螺仪进行角速度的测量。根据精度需要选用了村田公司出品的ENC-03系列的加速度传感器，是一种低成本压电式陀螺仪，利用陶瓷双压电片受振动来检测哥式加速度，响应范围从 DC到50Hz。它利用了旋转坐标系中的物体会受到科里奥利力的原理，当旋转器件时会改变振动频率从而反映出物体旋转的角速度。 2．3 电机驱动电路设计 由于两轮自平衡车在平衡过程中需要不断前后运动调整车身姿态，因此需要电机能够实现双向转动。为此，系统采用两片专用半桥驱动芯片BTS7960构成全桥式驱动电路。由单片机的PWM模块产生驱动波形，通过改变PWM占空比实现直流电机的调速功能。驱动芯片BTS7960在工作时，阻抗典型值为16 mΩ（IOUT=9 A，Ti=25℃），最大驱动电流为43 A。由于内部集成控制电路具有逻辑电平输入功能，因此方便与单片机的接口电路连接，该集成驱动电路还具有转换率调整、电流检测能力的状态标志诊断、还具有锁定行为的过热关断、欠压锁定、过压锁定、过流以及短路保护等功能，驱动电路图如图2所示。