基于PID控制器的两轮自平衡小车设计
两轮自平衡小车双闭环PID控制设计

两轮⾃平衡⼩车双闭环PID控制设计两轮⾃平衡⼩车的研究意义1.1两轮平衡车的研究意义两轮平衡车是⼀种能够感知环境,并且能够进⾏分析判断然后进⾏⾏为控制的多功能的系统,是移动机器⼈的⼀种。
在运动控制领域中,为了研究控制算法,建⽴两轮平衡车去验证控制算法也是⾮常有⽤的,这使得在研究⾃动控制领域理论时,两轮平衡车也被作为课题,被⼴泛研究。
对于两轮平衡车模型的建⽴、分析以及控制算法的研究是课题的研究重点和难点。
设计的两轮平衡车实现前进、后退、转弯等功能是系统研究的⽬的,之后要对车⼦是否能够爬坡、越野等功能进⾏测试。
⼀个⾼度不稳定,其动⼒学模型呈现多变量、系统参数耦合、时变、不确定的⾮线性是两轮平衡车两轮车研究内容的难点,其运动学中的⾮完整性约束要求其控制任务的多重性,也就是说要在平衡状态下完成指定的控制任务,如在复杂路况环境下实现移动跟踪任务,这给系统设计带来了极⼤的挑战。
因此可以说两路平衡车是⼀个相对⽐较复杂的控制系统,这给控制⽅法提出了很⾼的要求,对控制理论⽅法提出来很⼤的挑战,是控制⽅法实现的典型平台,得到该领域专家的极⼤重视,成为具有挑战性的控制领域的课题之⼀。
两轮平衡车是⼀个复杂系统的实验装置,其控制算法复杂、参数变化⼤,是理论研究、实验仿真的理想平台。
在平衡车系统中进⾏解賴控制、不确定系统控制、⾃适应控制、⾮线性系统控制等控制⽅法的研究,具有物理意义明显、⽅便观察的特点,并且平衡车从造价来说不是很贵,占地⾯积⼩,是很好的实验⼯具,另外建⽴在此基础上的平衡系统的研究,能够适应复杂环境的导航、巡视等,在⼯业⽣产和社会⽣中具有⾮常⼤的应⽤潜⼒。
两轮平衡车所使⽤的控制⽅法主要有:状态回馈控制、PID控制、最优控制、极点回馈控制等,这些控制⽅法被称为传统控制⽅法。
1.2 本⽂研究内容(1)两轮⾃平衡⼩车的简单控制系统设计。
(2)基于倒⽴摆模型的两轮⾃平衡⼩车的数学建模。
(3)利⽤MATLAB⼯具进⾏两轮⾃平衡⼩车的系统控制⽅法分析。
基于积分分离PID控制的自平衡车设计

基于积分分离PID控制的自平衡车设计∗李满【摘要】在分析两轮共轴小车物理模型的基础上,比较现有的一些控制算法的优缺点,采用积分分离 PID算法作为小车的最终控制方式。
然后利用 Matlab 软件自带的 Simulink仿真环境,依据两轮共轴小车的物理模型建立较为精确的仿真模型。
得出的仿真结果验证了积分分离式 PID算法控制的可行性。
【期刊名称】《武汉交通职业学院学报》【年(卷),期】2016(018)002【总页数】5页(P82-86)【关键词】两轮共轴平衡小车;积分分离PID;Matlab仿真【作者】李满【作者单位】武汉交通职业学院,湖北武汉 430065【正文语种】中文【中图分类】TP2320世纪80年代,随着自动化控制理论和机器人技术的不断发展,两轮共轴自平衡系统最初作为新型机器人底盘的研究目的开始出现在实验室。
和自行车这样的两轮不共轴系统相比,两轮共轴系统由于自身结构的特点具有占地面积小,灵活性高,通过性强,静止状态可平衡等优点。
与汽车的四轮结构相比,两轮共轴结构又具有结构简单,可以原地360°转向的优势。
通过在两轮共轴系统车体上安装高效率的嵌入式处理器,高精度的运动传感器以及大扭矩的直流电机,这样的系统取代了骑车人的角色,车体的平衡控制可以无需人为干预,这样的系统也被称之为两轮共轴自平衡系统。
到了21世纪,两轮共轴自平衡系统逐渐从实验室走向民用市场,并衍生出了一系列的民用产品,包括单轮体感自平衡车,两轮体感自平衡车,等等[1]。
这些产品非常适合室内场馆代步,短途交通,锻炼娱乐等用途,极大解放了人的劳动力。
本文在分析两轮共轴小车物理模型的基础上,基于积分分离PID控制算法设计两轮共轴自平衡车,具有重要的现实意义。
1.1 两轮共轴平衡车的物理模型先以普通单摆为例分析一下,普通单摆的平衡实现包含两种情况,一种是受重力的影响在垂直的中线附近来回运动一直到趋近静止,另一种是如果不考虑空气阻力的影响,则可以在中线附近一直摆动下去,而且单摆速度和阻力的大小有关,相当于一种动态的稳定平衡状态。
基于卡尔曼滤波和PID控制的两轮自平衡车

基于卡尔曼滤波和PID控制的两轮自平衡车【摘要】针对两轮自平衡车的稳定和运动过程中的控制问题,我们在信号处理的过程中引入卡尔曼滤波对信号进行处理并且采用传统的pid控制,将控制过程分为三个部分,即站立、直线运动和转向。
由于车体运动分为这三个部分,并且这三个部分必须几乎同时控制,所以采用分时控制每一部分的方法,该方法被成功应用于“飞思卡尔”智能车大赛,并且取得良好效果。
【关键词】倒立摆系统;自平衡车;卡尔曼滤波;pid控制引言倒立摆系统是控制系统的一个重要的分支和典型的应用。
实际上它可以理解成在计算机的控制下,通过对系统各种状态参数的实时分析,使系统在水平方向或垂直方向上的位移和角度(角速度)的偏移量控制在允许的范围以内,从而使系统保持平衡。
自平衡车就是以倒立摆系统为工作原理的成品,两轮自平衡智能小车直立行走是要求仿照两轮自平衡电动车的行进模式,让车模以两个后轮驱动进行直立行走。
近年来,两轮自平衡电动车以其行走灵活、便利、节能等特点得到了很大的发展。
国内外有很多这方面的研究,也有相应的产品。
相对于传统的四轮行走的车模竞赛模式,车模直立行走在硬件设计、控制软件开发以及现场调试等方面提出了更高的要求。
实物图如下:一、系统构成整个模型车分为两个部分组成,即硬件电路和软件两部分。
硬件电路主要由加速度计、陀螺仪、微控制器、编码器、线性ccd、电机驱动电路组成。
由微处理器对陀螺仪、滤波电路和加速度计构成的传感器组进行高速a/d采样后,通过卡尔曼滤波器对传感器数据进行补偿和信息融合,得到准确的姿态角度信号,此角度信号再通过pid控制器运算,输出给电子调速器转换成pwm 信号,进而对电机进行控制。
系统结构框图如下图所示:二、卡尔曼滤波加速度计用于测量物体的线性加速度,加速度计的输出值与倾角呈非线性关系,随着倾角的增加而表现为正弦函数变化。
因此对加速度计的输出进行反正弦函数处理,才能得到其倾角值。
测量数据噪声与带宽的平方根成正比,即噪声会随带宽的增加而增加。
双轮自平衡车的双闭环式PID控制系统设计与实现

双轮自平衡车的双闭环式PID控制系统设计与实现摘要:双轮自平衡车是一种集环境感知、规划决策、自主驾驶等功能为一体的综合性系统。
提出了一种双闭环式PID控制系统实现双轮自平衡车的控制。
针对传统的PID控制算法的缺陷,该系统引入了双闭环式PID改进平衡车的控制算法。
同时对平衡车的硬件系统与软件控制系统进行了设计、实现与分析。
实验表明:所提出的控制系统是有效可行的,提高了平衡车的稳定性和动态响应性。
关键词:双轮自平衡车;PID控制算法;双闭环式PID控制系统传统的PID控制算法在平衡车控制系统中的应用存在很大的缺陷。
在传统的PID控制器中,积分控制环节的引入是为了消除被控量的静态误差,以提高控制精度;在平衡车控制系统中,由于平衡车在启动过程或车体在较差的路况中运行,车体倾角会发生大幅度地变化,平衡车系统在较短的时间内会产生较大的输出偏差。
此时,PlD控制器中的积分控制环节会导致系统产生较大的超调,甚至导致平衡车产生较大的震荡。
除此之外,传统的PID控制器忽略了平衡车中两个电机的性能差异,对两个电机采用同一个PID控制器,容易引起车体产生震荡。
本文提出了一种双闭环式PID控制系统,其避免了PID控制器中的积分环节在平衡车的倾角发生大幅度地变化的情况下引起的超调和震荡,解决平衡车两个电机性能差异对平衡车控制系统的干扰,提高了平衡车控制系统的稳定性。
1平衡车的优势及机械结构1.1平衡车的优势l、转向半径小,小巧灵活,适合在原地频繁转向和狭小空间的场合下使用;2、结构简单,由于可以通过直接控制电机驱动来完成启动、加速、匀速、减速等动作,省略刹车和离合等装置,使得整车结构设计更为简单。
3、绿色环保,可以作为短途代步工具,用于上下班或者出去购物游玩,可以穿梭与人流密集的闹市区,减少城市道路交通行驶车辆,既可以解决交通堵塞问题,又可以减少碳的排放,做到环保出行。
1.2机械结构本文研制的平衡车高57.8cm,宽41.5cm,两轮直径为8cm。
两轮自平衡小车的设计

两轮自平衡小车的设计设计原理:两轮自平衡小车的设计原理基于倾角控制算法和正反馈控制理论。
当车身发生倾斜时,传感器将感知到倾角,并通过控制算法计算出合适的电机控制信号,使车身产生逆倾的力矩,从而使车身重新回到平衡状态。
当车辆向前倾斜时,电机会产生足够的力矩向前旋转,使小车向前加速,反之亦然。
通过不断监控和调整车体的倾角,小车能够保持平衡,并根据用户的指令进行前进、后退、转弯等动作。
硬件组成:1.IMU:IMU是最核心的传感器之一,通常由陀螺仪和加速度计组成。
陀螺仪用于测量车身的旋转角速度,加速度计则用于测量车身的倾角。
通过对陀螺仪和加速度计测量结果的融合,可以得到较为准确的车身姿态信息。
2.电机驱动器:电机驱动器用于控制电机的转速和方向。
它接收来自控制器的电机控制信号,并根据信号的大小和方向来调整电机的运转。
常见的电机驱动器有H桥驱动和PWM调速电路。
3.电机:两轮自平衡小车通常采用直流电机作为动力源。
电机的规格和功率根据车辆的大小和负载来确定。
一般情况下,电机的转速和扭矩越高,小车的稳定性和运动性能越好。
5.控制器:控制器是小车的主要计算和决策中心。
它接收来自IMU的姿态信息,通过算法计算出电机控制信号,并将信号传递给电机驱动器。
控制器通常采用单片机或微控制器作为基础,并配备相应的传感器接口、通信接口和控制算法。
软件控制:1.姿态控制算法:姿态控制算法通过对IMU传感器测量数据的处理,确定小车的倾角,并根据倾角的变化来计算电机的控制信号。
常见的姿态控制算法有PID控制器和卡尔曼滤波算法等。
2.运动控制算法:运动控制算法用于实现小车的前进、后退、转弯等动作。
它通过根据用户的指令调整电机的转速和方向,使小车按照预定的路径和速度运动。
常见的运动控制算法有速度控制和位置控制等。
3.用户界面:用户界面是与用户交互的界面,用于发送指令和接收反馈信息。
用户可以通过按钮、摇杆等设备来控制小车的运动,并通过显示屏、LED灯等设备来获取小车的工作状态。
基于PID控制器的两轮自平衡小车设计

基于PID控制器的两轮自平衡小车设计一、引言在自动控制领域中,PID控制器是一种常用的控制器。
它通过对系统输出进行反馈,来调节系统的输入,使系统的输出尽可能接近预期值。
本文将基于PID控制器设计一个两轮自平衡小车。
二、系统模型两轮自平衡小车是由两个驱动电机控制的,通过控制电机的转速来实现小车的前进、后退、转向等功能。
小车的整体结构是一个倒立摆,通过控制电机的转速,使其保持垂直状态。
系统的输入是电机转速,输出是小车的倾斜角度。
三、PID控制器PID控制器由比例(P)、积分(I)和微分(D)三个部分组成。
这三个部分根据误差来计算控制信号,实现对系统的控制。
1.比例控制部分:比例控制器根据误差的大小来计算控制信号。
误差是指系统输出与期望输出之间的差异。
比例控制器的计算公式为u_p=K_p*e(t),其中u_p是比例输出,K_p是比例增益,e(t)是误差。
2. 积分控制部分:积分控制器根据误差的累积值来计算控制信号。
积分控制器的计算公式为u_i = K_i * ∫e(t)dt,其中u_i是积分输出,K_i是积分增益,∫e(t)dt是误差的累积值。
3. 微分控制部分:微分控制器根据误差的变化率来计算控制信号。
微分控制器的计算公式为u_d = K_d * de(t)/dt,其中u_d是微分输出,K_d是微分增益,de(t)/dt是误差的变化率。
PID控制器的输出信号为u(t)=u_p+u_i+u_d,其中u(t)是控制信号。
四、设计与实现在设计两轮自平衡小车的PID控制器时,需要根据系统的特性来选择合适的参数。
通常可以通过试验或仿真来获得系统的模型,进而进行参数调节。
1.参数调节:首先,可以将系统的转角作为输入信号,通过试验或仿真来获得小车的倾斜角度与转角的关系。
然后,可以根据比例、积分和微分控制部分的特性,来选择合适的增益参数。
比例增益越大,系统的响应速度越快,但可能会引起震荡;积分增益可以消除静态误差,但可能会引起过冲;微分增益可以减小震荡,但可能会引起超调。
两轮自平衡小车的设计与实现

两轮自平衡小车的设计与实现一、本文概述随着科技的飞速发展,智能化、自主化已经成为现代机器人技术的重要发展方向。
两轮自平衡小车作为一种典型的动态稳定控制机器人,其设计与实现技术对于推动机器人技术的进步具有重要意义。
本文旨在深入探讨两轮自平衡小车的设计理念、实现方法以及关键技术,为相关领域的研究者和爱好者提供有益的参考。
本文将首先介绍两轮自平衡小车的基本概念和原理,阐述其动态稳定控制的基本思想。
随后,将详细介绍两轮自平衡小车的硬件设计,包括电机驱动、传感器选型、控制器设计等关键部分,并阐述各部件之间的协同工作原理。
在此基础上,本文将重点探讨两轮自平衡小车的软件实现,包括平衡控制算法、运动控制算法以及人机交互界面设计等。
本文还将对两轮自平衡小车的性能优化和实际应用进行深入分析,探讨如何提高其稳定性、响应速度以及续航能力等问题。
本文将对两轮自平衡小车的发展趋势和前景进行展望,为相关领域的研究和发展提供有益的参考。
通过本文的阐述,读者可以全面了解两轮自平衡小车的设计与实现过程,掌握其关键技术和应用方法,为推动机器人技术的发展做出贡献。
二、两轮自平衡小车的基本原理两轮自平衡小车,又称作双轮自稳车或双轮倒立摆,是一种基于动态稳定技术设计的个人交通工具。
其基本原理主要涉及到力学、控制理论以及传感器技术。
两轮自平衡小车的稳定性主要依赖于其独特的力学结构。
与传统三轮或四轮的设计不同,双轮自平衡小车只有两个支撑点,这意味着它必须通过动态调整自身姿态来维持稳定。
这种动态调整的过程类似于杂技演员走钢丝,需要精确的平衡和快速的反应。
实现自平衡的关键在于控制理论的应用。
两轮自平衡小车通常搭载有先进的控制系统,该系统通过传感器实时监测小车的姿态(如倾斜角度、加速度等),并根据这些信息计算出必要的调整量。
控制系统随后会向电机发送指令,调整小车的运动状态,以保持平衡。
传感器在两轮自平衡小车中扮演着至关重要的角色。
常见的传感器包括陀螺仪、加速度计和角度传感器等。
毕业设计(论文)-两轮自平衡小车的设计

本科毕业设计(论文)题目两轮自平衡小车的设计学院电气与自动化工程学院年级专业班级学号学生姓名指导教师职称论文提交日期两轮自平衡小车的设计摘要近年来,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ENC-03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16位单片机MC9S12XS128为控制核心,完成了传感器信号的处理,滤波算法的实现及车身控制,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。
小车还可以实现前进,后退,左右转等基本动作。
关键词:两轮自平衡陀螺仪姿态检测卡尔曼滤波数据融合IDesign of Two-Wheel Self-Balance VehicleAbstractIn recent years, the research and application of two-wheel self-balanced vehicle have obtained rapid development. This paper presents a design scheme of two-wheel self-balanced vehicle. Gyroscope ENC-03 and MEMS accelerometer MMA7260 constitute vehicle posture detection device. System adopts Kalman filter to complete the gyroscope data and accelerometer data fusion.,and adopts freescale16-bit microcontroller-MC9S12XS128 as controller core. The center controller realizes the sensor signal processing the sensor signal processing, filtering algorithm and body control, human-machine interaction and so on.Upon completion of the entire system, each module can be normal and to coordinate work. The vehicle can keep balancing in unmanned condition. At the same time, the vehicle can be adjusted independently then quickly restore stability when there is a moderate amount of interference. In addition, the vehicle also can achieve forward, backward, left and right turn and other basic movements.Key Words: Two-Wheel Self-Balance; Gyroscope; Gesture detection; Kalman filter; Data fusionII目录1.绪论 (1)1.1研究背景与意义 (1)1.2两轮自平衡车的关键技术 (2)1.2.1系统设计 (2)1.2.2数学建模 (2)1.2.3姿态检测系统 (2)1.2.4控制算法 (3)1.3本文主要研究目标与内容 (3)1.4论文章节安排 (3)2.系统原理分析 (5)2.1控制系统要求分析 (5)2.2平衡控制原理分析 (5)2.3自平衡小车数学模型 (6)2.3.1两轮自平衡小车受力分析 (6)2.3.2自平衡小车运动微分方程 (9)2.4 PID控制器设计 (10)2.4.1 PID控制器原理 (10)2.4.2 PID控制器设计 (11)2.5姿态检测系统 (12)2.5.1陀螺仪 (12)2.5.2加速度计 (13)2.5.3基于卡尔曼滤波的数据融合 (14)2.6本章小结 (16)3.系统硬件电路设计 (17)3.1 MC9SXS128单片机介绍 (17)3.2单片机最小系统设计 (19)3.3 电源管理模块设计 (21)3.4倾角传感器信号调理电路 (22)III3.4.1加速度计电路设计 (22)3.4.2陀螺仪放大电路设计 (22)3.5电机驱动电路设计 (23)3.5.1驱动芯片介绍 (24)3.5.2 驱动电路设计 (24)3.6速度检测模块设计 (25)3.6.1编码器介绍 (25)3.6.2 编码器电路设计 (26)3.7辅助调试电路 (27)3.8本章小结 (27)4.系统软件设计 (28)4.1软件系统总体结构 (28)4.2单片机初始化软件设计 (28)4.2.1锁相环初始化 (28)4.2.2模数转换模块(ATD)初始化 (29)4.2.3串行通信模块(SCI)初始化设置 (30)4.2.4测速模块初始化 (31)4.2.5 PWM模块初始化 (32)4.3姿态检测系统软件设计 (32)4.3.1陀螺仪与加速度计输出值转换 (32)4.3.2卡尔曼滤波器的软件实现 (34)4.4平衡PID控制软件实现 (36)4.5两轮自平衡车的运动控制 (37)4.6本章小结 (39)5. 系统调试 (40)5.1系统调试工具 (40)5.2系统硬件电路调试 (40)5.3姿态检测系统调试 (41)5.4控制系统PID参数整定 (43)5.5两轮自平衡小车动态调试 (44)IV5.6本章小结 (45)6. 总结与展望 (46)6.1 总结 (46)6.2 展望 (46)参考文献 (47)附录 (48)附录一系统电路原理图 (48)附录二系统核心源代码 (49)致谢 (52)V常熟理工学院毕业设计(论文)1.绪论1.1研究背景与意义近年来,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。
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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-balancingRobotMaXuedong(CollegeofEngineering,SouthChinaAgriculturalUniversity,Guangzhou510642,China) Abstract:Thetwo-wheeledself-balancingrobotissmallinmechanism,withsimplestructureandcanmakeflexiblemotion,目录华南农业大学本科生毕业设计成绩评定表1前言研究意义应用意义。
自平衡车巧妙地利用地心引力使其自身保持平衡,并使得重力本身成为运动动能的提供者,载重越大,行驶动能也就越大,具有环保的特点(胡春亮等,2007)。
驾驶者不必担心掌握平衡,车体自身的平衡稳定性,使得原本由于平衡能力障碍而无法骑自行车的人群也同样可以驾驭。
车身小巧,转弯灵活,可以在狭窄、大转角的工作场合作业。
自平衡车的种种优点使其可以作为一种快速、环保、安全、舒适、小巧灵活的绿色交通工具,是未来汽车和自行车的替代品,其市场的广阔性与经济效益不言而喻。
理论研究意义。
自平衡车,在重力作用下车体姿态本征不稳定,需要电机的控制来维持姿态的平衡,通过电机驱动转动车轮,传感器、软件、微处理器及车体机械装置整体协调控制电动车平衡,是集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合复杂非线性系统,其控制难度大,控制算法复杂,给控制理论提出了很大的挑战,具有较强的理论研究价值。
国内外研究现状美国、日本、瑞士等国家在研究自平衡车领域起步较早,目前已经达到了先进的水平。
国内的一些高校以及科研机构也对其有所研究,并取得了一定的成绩。
国外研究成果美国Lego公司SteveHassenplug设计了两轮自平衡传感式机器人Legway。
实现了电机差动驱动方式,遥控操作,可以向前,向后和转弯时保持平衡,可以实现U型回转和零半径转弯。
Legway是第一个自平衡机器人。
采用了模块化的结构设计,安装和拆卸都很方便。
日本村田制作所的科学家研发了骑独轮车的机器人“村田顽童”和“村田婉童”。
保持左右平衡通过转动机器人体内配备的惯性轮来实现。
瑞士联邦工学院的工业电子实验室为模拟人类行走设计并制造了一个基于倒立摆理论的两轮小车,该小车使用DSP控制,车架上方附有重物模拟实际车中的驾驶员,该小车使用陀螺仪和电机编码器得到的信息来稳定系统。
国内研究成果哈尔滨工业大学设计的HITBot两轮自平衡小车,采用Accodometry方法,通过融合码盘和加速度级数据对位置进行估计,有效解决了两轮自平衡小车在运行过程中遇到打滑、越障、碰撞等异常事件而导致的位置估计失败的问题,解决了非系统测程法误差对机器人位置估计的影响,降低了加速度级固有漂移的不利影响,提高了两轮自平衡车的定位精度。
深圳职业技术学院等设计的两轮自平衡小车Opyanbot,应用最优控制与两轮差动等控制方法设计了控制器,提出了针对两轮自平衡机器人平衡和行进的新策略。
为了提高两轮自平衡机器人的控制效果,利用基于DSP数字电路的全数字智能伺服驱动单元IPM100分别精确控制左右轮电机,并利用上位机实时控制机器人的运动状态,提高了控制精度、可靠度和集成度,得到了很好的控制效果。
本文的研究内容本文研究内容有两轮自平衡小车的姿态检测算法,PID控制算法两方面。
姿态检测算法通过互补滤波器融合姿态传感器(加速度传感器和陀螺仪传感器)数据,得到小车准确稳定的姿态信息,PID调节器则利用这些姿态信息,输出电机控制信号,控制电机的转动,使小车得以平衡。
2两轮平衡车的平衡原理平衡车的机械结构图1平衡车机械结构现有的自平衡车结构种类繁多,但都归根于图1的基本结构,因此,本设计将使用图1的结构,车体由三层组成,从上到下依次是电池层,主控层,电机驱动层,电池层用于放置给整个系统供电的6V锂电池,主控层由主控芯片最小系统和传感器模块组成,电机驱动层接受单片机信号,并控制电机。
每个层都是功能模块的电路路板之间用铜柱固定,电机外壳与电机驱动电路板固定,电机转轴与两只轮胎相连。
两轮车倾倒原因的受力分析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(张三川,2011)。
其受力如图2所示。
图2平衡车受力分析图理想状态下,当M(车体重力)的方向与H(车轮支持力)的方向相差180°时,系统此时受力平衡,可以达到稳定不倒的状态,θ角度为0°。
但自然界存在各式各样的干扰,θ角度总不为0,只要产生θ角,即使角度很小,M的方向与H的方向亦产生了角度,合力不为0,根据牛顿运动定律可知,θ角度将越来越大,直至车体倾倒在地上。
平衡的方法从以上分析可得,导致车体倾倒的最大因素是θ角度的产生,因此,欲使小车平衡,需要消除θ或者将θ角度控制在一个足够小的范围内。
其整体控制环路图3所示。
图3小车平衡原理流程图消除θ角度的有效方法,是通过电机的转动,带动车体下部的移动,以保持与车体上部在一水平垂直线上。
3系统方案分析与选择论证系统方案设计主控芯片方案方案一:采用意法半导体(ST)公司的STM32单片机作为主控芯片。
此芯片是以ARM的Cortex-M系列为内核的单片机,相对其他单片机,外设丰富,主频高,价格便宜,有专门的软件库,操作简单,调试方便,低功耗。
强型系列时钟频率达到72MHz,是同类产品中性能最高的产品;基本型时钟频率为36MHz,以16位产品的价格得到比16位产品大幅提升的性能,是16位产品用户的最佳选择。
方案二:采用ATMEL公司的AVR单片机AVR单片机硬件结构采取8位机与16位机的折中策略,即采用局部寄存器存堆(32个寄存器文件)和单体高速输入/输出的方案(即输入捕获寄存器、输出比较匹配寄存器及相应控制逻辑)。
提高了指令执行速度(1Mips/MHz),克服了瓶颈现象,增强了功能。
其中的一款单片机型号为Atmega128,有64个引脚,最高可达到16M主频,IIC,UART,SPI接口都比较丰富,但价格高。
方案三:采用宏晶科技有限公司的STC12C5A60S2增强型51单片机作为主控芯片。
此芯片内置ADC(模数转换)和IIC总线接口,且内部时钟不分频,可达到1MPS。
性价比低。
考虑到此系统的复杂度,需要与传感器进行IIC通讯,输出灵活可控制的PWM信号,以及进行大量的数学运算。
从性能和价格上综合考虑选择方案一,即用STM32作为本系统的主控芯片,由于外设比较简单,只需要IIC和PWM通道,因此具体型号定位为STM32RBT6。
姿态检测传感器方案方案一:使用加速度传感器进行倾角。
重力加速度传感器(g-sensor)能过输出以其芯片为中心的三轴加速度,通过这三个轴的重力加速度便可以计算出芯片的倾角,即车体的倾角。
该方案的优点是重力加速度的静态性能很好,在车体静态下能测出准确稳定的倾角,而在动态下,三轴加速度各轴会受到其它加速度的影响,导致其数据并不稳定可靠。
方案二:使用陀螺仪传感器进行测量。
陀螺仪传感器能输出围绕以芯片为中心的三个轴的角速度,通过读角速度的积分,即可得出倾角。
该方案的优点是陀螺仪的动态性能很好,在动态下测出的角速度没有太多的混杂成分,缺点是陀螺仪具有静态漂移,即静态下,陀螺仪仍然会输出数值,而积分却一直在进行,因此静态时,测出来的角度并不是0°。
方案三:加速度传感器与陀螺仪传感器结合,通过融合算法,提取出加速度传感器的静态效果和陀螺仪的动态效果。
优点是能测出准确稳定的倾角,但融合算法比较复杂。
综上考虑,由于准确稳定的倾角正是本文要讨论的话题,因此最终选择方案三,即加速度传感器与陀螺仪传感器数据融合测量倾角。
并为了简化电路,最终选择了均为IIC接口的陀螺仪传感器L3G4200和加速度传感器ADXL345。
电机选择方案方案一:步进电机。
步进电机的选择角度正比于脉冲数,有较宽的调速范围,可以采用开环方式控制;步进电机有较大的输出转矩;有优秀的起制动性能;控制精度较高,误差不会累积。
但是步进电机步距角固定,分辨率缺乏灵活性,而且步进驱动时容易造成车体震荡,不利于小车的稳定。
步进电机虽然可以使用细分驱动方式克服上述缺点,但是细分驱动电路结构复杂,而且功耗增大不适合用于电池供电的应用上。
方案二:直流无刷电机。
直流无刷电机具有直流有刷电机机械特性好、调速范围宽等优点,而且无刷电机没有换向器和电刷,可靠性高,寿命长。
但是无刷电机的驱动电路复杂,而且在本设计中小车为实验性质,车身较小,市面上很难找到大小合适的直流无刷电机。
方案三:直流有刷电机。
直流有刷电机具有机械特性硬,响应速度快,调速范围宽的特点,满足两轮自平衡小车对灵敏性、快速性等要求,虽然电机的电刷会是电机的寿命缩短,还会引发电磁干扰。
但是由于本设计负载较轻,换向器和电刷的损耗较低。
小车采用多层机械结构,电机驱动电路与其他电路分离,有效降低电磁干扰。
综上所述,本设计使用两个6V带有减速齿轮的直流有刷电机驱动两轮自平衡小车。
系统最终方案使用STM32RBT6为主控芯片,通过IIC接口读取陀螺仪传感器L3G4200和加速度传感器ADXL345的数据,再将两者数据融合测出小车的姿态,最终通过PID输出PWM电机控制信号,由电机驱动完成对电机的控制。
此外,为了调试方便,除了设计了上述给模块外,还扩展了JLINK接口,使用的是SWD模式,用于仿真调试,同时扩展了串口电路,在系统运行时将需要观察的数据通过串口传输到电脑上,以记录数据和绘出数据波形,查看滤波和PID效果。