姚子軒

摘 要：平衡車顧名思義，就是能夠兩輪小車的僵硬直立不倒。電機(jī)是給平衡兩輪小車提供能源的主要部分，經(jīng)過掌控電機(jī)的正傳和反轉(zhuǎn)來控制平衡小車的向前和向后，從而達(dá)到自平衡的目的。通過研究資料分析平衡小車的平衡控制工作原理，從而影響進(jìn)行科學(xué)合理的硬件選材和設(shè)計(jì)，STM32F103選擇作為核心控制器選擇作為姿態(tài)檢測傳感器MPU6050，用卡爾曼濾波算法可以作為一個(gè)數(shù)據(jù)的平衡濾波，和PID回路控制算法，加入藍(lán)牙模塊和超聲波模塊可以實(shí)現(xiàn)客戶端進(jìn)行遠(yuǎn)程管理控制和避障功能。繼而用相關(guān)軟件畫出電路圖，從而實(shí)現(xiàn)PCB板的建造。最后，通過KEIL UVISION5軟件進(jìn)行程序設(shè)計(jì)，經(jīng)過層層調(diào)試成功后，燒入單片機(jī)中進(jìn)行測試。

關(guān)鍵詞：STM32F103;MPU6050;平衡小車;PID控制算法

1 背景及意義

此研究最主要的是為了研發(fā)出短路程靈活安全的二輪平衡代步車，并在自平衡功能的基礎(chǔ)上添加其他功能，如跟隨、避障、遙控等等，這樣以來平衡車的功能，不僅限于在交通上，還可以幫助人類移動(dòng)較沉的貨物等等。平衡車技術(shù)在國外被叫作攝位車，在國內(nèi)已被稱為均衡的車，賽格威，體感賽車，平衡車易的地方，便于攜帶。公開場所、汽車、火車上都可以隨便帶著，平衡車不需要專門的場所，能夠在馬路、公園、鄉(xiāng)下巷子乃至室內(nèi)都可以騎行，以是它比擬傳統(tǒng)的四輪車是有很大的上風(fēng)的。

傳統(tǒng)的四輪車在小范圍內(nèi)很難實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)彎，相比之下二輪平衡車就方便很多。跟著社會(huì)科學(xué)治理技術(shù)的不斷創(chuàng)新發(fā)揚(yáng)，人們對代步功用的請求也愈來愈高，平衡車也就由此“出生”了，電動(dòng)平衡車的精巧便攜性也給人們帶來了許多便利，同時(shí)，平衡電力驅(qū)動(dòng)車輛，給它一個(gè)綠色的運(yùn)輸任務(wù)，以提高其廣受歡迎的城市文明建設(shè)和人居環(huán)境具有重要意義。平衡車為人們節(jié)約了很多燃油支出和功夫，比擬其余的代步器材另有價(jià)錢上的上風(fēng)，使絕大多數(shù)的人都能支出得起，調(diào)養(yǎng)起來也相對于廉價(jià)簡單。在平衡車上參加少許傳感器能夠令人們更好地控制它，同時(shí)也使它具備了運(yùn)輸、避障等功能。

2 控制原理分析

兩輪平衡車的穩(wěn)定平衡形態(tài)實(shí)際上是一種“動(dòng)態(tài)平衡”的進(jìn)程，而不是實(shí)際意義中的靜止不動(dòng)的。相較于四輪的智能小車而言，兩輪平衡小車的控制過程就較為復(fù)雜了。但是我們可以把問題分為小車平衡、小車轉(zhuǎn)向、小車的前進(jìn)后退這幾個(gè)方面逐一分析解決。

小車平衡：想要舉行掌握小車的均衡發(fā)展能夠同時(shí)經(jīng)過平衡小車兩個(gè)車輪的正反轉(zhuǎn)，從而能夠讓小車在兩個(gè)活動(dòng)方向都可以獲得孕育恢復(fù)力的加速度，從那時(shí)起，它可以實(shí)現(xiàn)對小車的平衡。

小車轉(zhuǎn)向：控制小車的發(fā)展所需的方向可以通過使用他們的兩個(gè)輪子之間的轉(zhuǎn)速差進(jìn)行控制。

小車的前進(jìn)和后退：平衡小車的能源來源于電機(jī)，想要控制小車的向前和向后能夠經(jīng)過掌管電機(jī)的正轉(zhuǎn)和回轉(zhuǎn)從而達(dá)到目的。

3 主要算法分析

3.1 PID算法

PID控制算法是業(yè)界最經(jīng)典，簡易，最能表現(xiàn)一個(gè)反饋控制算法的思維。關(guān)于企業(yè)日常的研發(fā)工作人員來說，策劃和完成PID算法是完成自動(dòng)進(jìn)行控制信息系統(tǒng)的基本要求。這個(gè)算法雖然簡單，但是真的要做到好，還需要努力。PID算法的執(zhí)行過程是很簡單的，即通過一個(gè)反饋誤差信號被檢測，并且控制控制的偏差的信號的量。該控制器本身是一個(gè)比例，積分，微分，并添加三個(gè)重要方面的發(fā)展。

當(dāng)PI積分控制，即根據(jù)一定的速度，并且然后返回到步驟112接下來，在步驟108取的位置，然后回落到110個(gè)步驟的位置。110來回晃動(dòng)在自己的位置了好幾次，我們終于停在步驟110的位置。闡明：在積分I掌管中，控制器的輸出與輸入error信號的積分成正比。用于自動(dòng)的控制系統(tǒng)中，如果在穩(wěn)定的狀態(tài)存在的穩(wěn)態(tài)error，該控制系統(tǒng)被稱為穩(wěn)態(tài)誤差或根本差動(dòng)系統(tǒng)。為了能夠排除系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)error，在控制器中務(wù)必通過引入“積分項(xiàng)”。對error積分項(xiàng)影響取決于積分時(shí)間，跟著時(shí)間的增加，積分項(xiàng)將增大。如此，即使存在error影響很小，積分項(xiàng)也會(huì)隨著社會(huì)時(shí)間的增大而變大，它推動(dòng)控制器的輸出能夠加多，繼而使穩(wěn)態(tài)誤差進(jìn)行進(jìn)一步發(fā)展縮小，直到等于0。因此，比例+積分（PI）控制器允許系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差成為非穩(wěn)態(tài)。

3.2 卡爾曼濾波

卡爾曼濾波（Kalman filtering）一種可以行使線性體系做事狀態(tài)方程，經(jīng)由信息系統(tǒng)作為鍵入鍵出觀察數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)學(xué)習(xí)狀態(tài)方面進(jìn)行選擇最優(yōu)估計(jì)的算法。由于所觀察到的數(shù)據(jù)的效果包括噪聲和在系統(tǒng)中的干擾，最優(yōu)估計(jì)可以被看作是一個(gè)濾波處理。

信號模型：在卡爾曼濾波器中，信號模型是由兩個(gè)公式確定：

狀態(tài)方程：x（k）=A（k）x（k-1）+w（k-1）

量測方程：y（k）=C（k）x（k）+v（k）

其中，第一個(gè)方程可以反映一個(gè)系統(tǒng)工作狀態(tài)隨時(shí)間的變化，A（k）稱為狀態(tài)進(jìn)行轉(zhuǎn)換矩陣，其里面的項(xiàng)可跟著時(shí)段不斷轉(zhuǎn)變，也可以是一不能改變的值，w為狀態(tài)轉(zhuǎn)移研究過程中我們可能影響存在的噪聲。第二個(gè)等式是系統(tǒng)的狀態(tài)的觀察過程中，C（k）的被稱為測量矩陣，v是存在于測量時(shí)的信號中的噪聲。

算法原理：對于我們一個(gè)重要信號進(jìn)行系統(tǒng)，如果已知初始學(xué)習(xí)狀態(tài)x（0）以及發(fā)展?fàn)顟B(tài)轉(zhuǎn)變矩陣A（k），那么就特別輕易能夠獲得任一時(shí)間控制系統(tǒng)的狀況管理消息，而這是在想象狀況下，不受任何外面情況干預(yù)時(shí)得到的結(jié)論，即這樣才能得到的為理論值。在任何一個(gè)時(shí)間，所述系統(tǒng)的測量的一些方法，將給予的值，被稱為觀測。

4 結(jié)語

首先平衡小車的平衡狀態(tài)是一種動(dòng)態(tài)平衡的狀態(tài)，必須要加速環(huán)和角速環(huán)相結(jié)合對平衡小車進(jìn)行控制，才能實(shí)現(xiàn)保持穩(wěn)定的直立狀態(tài)。如果僅使用單一的加速環(huán)或者角速環(huán)控制小車是不能達(dá)到讓小車穩(wěn)定直立的狀態(tài)的。

其次以STM32F103作為一個(gè)基礎(chǔ)，MPU6050作為一種姿態(tài)進(jìn)行讀取信息模塊，使用卡爾曼濾波算法和PID控制算法，從而可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)平衡小車的底層設(shè)計(jì)，這樣的設(shè)計(jì)可以使平衡小車的姿態(tài)達(dá)到合理化。

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