基于模糊控制的双轮自平衡小车的研究

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。

两轮平衡小车实习报告一、前言随着科技的不断发展，机器人技术逐渐应用于各个领域，其中两轮平衡小车作为一种具有自平衡能力的新型轮式车，引起了广泛的关注。

本次实习报告主要介绍了两轮平衡小车的原理、设计及实际操作过程。

二、两轮平衡小车原理两轮平衡小车主要由控制系统、传感器、执行器等部分组成。

其工作原理是通过传感器实时检测车体姿态，将车体姿态信息传输给控制系统，控制系统根据车体姿态信息计算出相应的控制策略，并通过执行器实现对车轮的动态调整，使小车保持平衡。

三、两轮平衡小车设计1.硬件设计本次设计的两轮平衡小车采用STM32单片机作为控制核心，配备有MPU6050传感器用于姿态检测，使用TB6612FNG电机驱动模块实现车轮的控制。

此外，还使用了OLED显示屏用于显示实时数据。

2.软件设计在软件设计方面，主要采用了PID控制算法来实现车体的平衡控制。

首先，对MPU6050传感器采集到的数据进行处理，计算出车体的倾角；然后，根据倾角信息计算出控制电压，通过TB6612FNG电机驱动模块对车轮进行控制，以保持车体的平衡。

四、两轮平衡小车实际操作过程1.调试过程在实际操作过程中，首先需要对小车进行调试。

通过调整小车的重心位置，使其能够稳定站立。

调试过程中，发现小车在高速运动时容易失去平衡，通过减小驱动电压，提高小车的稳定性。

2.平衡控制实现在平衡控制实现方面，通过实时检测车体姿态，并根据姿态信息计算出控制电压，实现对车轮的控制。

在实际操作中，发现小车在平衡状态下运行平稳，能够实现前进、后退、转向等基本功能。

3.避障功能实现为了提高小车的实用性，我们为其添加了避障功能。

通过使用HC-SR04超声波传感器，实时检测小车前方的障碍物距离，并在检测到障碍物时，自动调整小车方向，实现避障。

五、总结通过本次实习，我们对两轮平衡小车的原理、设计及实际操作过程有了深入的了解。

两轮平衡小车作为一种具有自平衡能力的新型轮式车，具有占地面积小、转弯灵活等优点，其在未来的应用前景广阔。

摘要双轮自平衡车是一个高度不稳定两轮机器人，是一种多变量、非线性、绝对不稳定的系统，需要在完成平衡控制的同时实现直立行走等任务因其既有理论意义又有实用价值，双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。

本文主要介绍了双轮平衡车的控制系统硬件设计方案。

此方案采用ATmega328 作为核心控制器，在此基础上增加了各种接口电路板组成整个硬件系统，包括单片机最小系统，姿态检测模块，直流驱动电机控制模块，电源管理模块，测速编码模块，串口调试等模块。

对于姿态检测系统而言，单独使用陀螺仪或者加速度计，都不能提供有效而可靠的信息来保证车体的平衡。

所以采用一种简易互补滤波方法来融合陀螺仪和加速度计的输出信号，补偿陀螺仪的漂移误差和加速度计的动态误差，得到一个更优的倾角近似值。

本文先阐述了系统方案原理，再分别就各模块工作原理进行详细的介绍与分析，最终完成车模的制作和电路原理图以及1PCB 板的绘制。

最后根据调试情况对整个系统做了修改，基本达到设计要求。

关键词双轮自平衡车模块设计传感器AbstractTwo-wheeled self-balanced car is a highly unstable robots, it is a system with Multivariable, nonlinear and absolute instability, it needs to complete the balance control tasks such as walking upright because of both theoretical significance and practical value. Two-wheeled self-balanced car in the last decade has aroused widespread concern in the robotics laboratory.This paper describes the control system hardware design of the wheel balanced car.This program uses ATmega328 as the core controller,base on this increase of various interface circuit board to building the hardware system. Peripheral circuits including the smallest single-chip system, the gesture detection module, the DC drive motor control module, power management module, velocity encoding module and serial debugging module. For the posture monitoring system，the information solely depends on the gyroscope or the accelerometer couldn’t make sure the balance of vehide．So the signals from the gyroscope and accelerometer were integrated by a simple method of complementary filtering for an optimal angle to compensate the gyroscope drift error and the accelerometer dynamic error.This article first describes the principle of the system program，then described in detail each module how to working out, the final completion of car models produced and circuit schematics and the PCB drawing.In the end, according to debug the situation on the whole system changes, the hardware system basically reached the design requirements.Keywords two-wheeled self-balanced car modular design sensor目录前言 (1)第1章绪论 (2)1.1 设计的依据与意义 (2)1.2 国内外同类设计的概况综述 (3)1.3 设计要求与内容 (3)第2章总体硬件方案设计 (5)2.1 总体分析 (5)2.2 总体方案设计 (5)2.3 方案框图 (7)第3章单元模块设计 (8)3.1 姿态检测模块 (8)3.2 单片机控制单元模块电路 (14)3.3 电机驱动模块 (19)3.4 串行通信模块 (21)3.5 电源管理模块 (24)结论 (26)参考文献 (27)致谢 (28)附录 (29)前言自平衡车自动平衡运作原理主要是建立在一种被称为“动态稳定”（DynamicStabilization）的基本原理上，也就是车辆本身的自动平衡能力。

两轮自平衡小车的模糊滑模控制研究的开题报告第一部分：研究背景随着科技的迅速发展，人们对机器人的需求也越来越大。

而两轮自平衡小车作为其中一种机器人，被广泛应用于各个领域，如军事、安防、医疗、物流等。

在这些领域中，自平衡小车需要能够稳定运行，并具有高精度和高速度的控制能力。

因此，如何实现自平衡小车的精确控制成为当前的研究热点之一。

在自平衡小车控制领域，目前流行的控制方法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。

其中，模糊控制是一种以模糊集合和模糊规则为基础的控制方法，具有适应性强、灵活性高、在环境变化时能有效地应对等优点。

而滑模控制则是一种对系统动态特性强鲁棒性的控制方法。

第二部分：研究目的与意义本研究旨在结合模糊控制和滑模控制两种控制方法，研究两轮自平衡小车的模糊滑模控制。

通过建立自平衡小车的数学模型，设计模糊滑模控制器，并在MATLAB/Simulink中进行仿真实验，验证控制算法的有效性和鲁棒性。

本研究的意义在于探究一种新的自平衡小车控制方法，以提高自平衡小车的运动精度和鲁棒性，并为未来进一步研究奠定基础。

第三部分：研究内容和方案本研究的研究内容和方案分为以下几个步骤：1. 自平衡小车动力学建模通过对两轮自平衡小车的动力学特性进行分析，建立自平衡小车的运动方程，同时对系统进行状态空间描述，得到系统状态方程。

2. 模糊滑模控制设计基于自平衡小车的数学模型，设计模糊滑模控制器。

其中，模糊控制器通过分析系统输出与期望输出之间的误差，引入模糊规则进行调节；滑模控制器则通过引入滑模面使系统在特定区域内运动，并消除外部扰动的影响。

3. MATLAB/Simulink仿真实验将控制算法输出的控制信号和系统状态方程输入到MATLAB/Simulink模拟平台中，进行仿真实验。

在仿真过程中，模拟外部扰动和干扰，以验证控制算法的鲁棒性和有效性。

第四部分：预期成果通过本研究的探究，预计能够得到以下预期成果：1. 建立两轮自平衡小车的数学模型，并验证模型的准确性；2. 设计模糊滑模控制器，并验证控制算法在控制小车运动中的有效性、鲁棒性和适应性；3. 通过仿真实验，验证控制算法的实用性和优越性。

基于模糊PID控制的智能小车转向系统设计一、引言智能小车是一种具备自主行驶能力的机器人，广泛应用于工业、仓储、物流等领域。

其中，转向系统的设计是实现智能小车自主导航和路径规划的关键环节。

在本文中，将介绍一种基于模糊PID控制的智能小车转向系统设计方案。

1.系统结构智能小车转向系统的主要组成部分包括传感器、控制器和执行器。

其中传感器用于感知环境和获取车辆当前状态信息，控制器用于分析传感器信息并生成控制指令，执行器则根据控制指令进行相应动作。

2.环境感知为了实现智能小车的自主导航，需要通过传感器获取车辆当前所处位置和周围环境的信息。

一种常用的方法是使用激光雷达进行环境感知，通过扫描周围环境的障碍物，生成地图并定位当前位置。

3.控制算法在智能小车转向系统中，常用的控制算法是PID控制算法。

PID控制算法基于车辆当前位置和目标位置的差异，通过计算比例、积分和微分调节参数，生成控制指令，实现车辆转向。

然而，传统PID控制算法对于非线性和时变系统的控制效果有限。

为了克服这一缺点，本文采用模糊控制器结合PID控制的方式，提高控制算法的适应性和鲁棒性。

模糊控制器能够通过建立一套规则库，根据当前输入变量和模糊规则库进行模糊推理，确定输出变量的控制值。

模糊PID控制算法能够在控制过程中根据系统自身的特性自适应调整。

4.系统建模与仿真为了验证设计方案的可行性和有效性，可以使用Matlab/Simulink等软件进行智能小车转向系统的建模与仿真。

通过建立车辆动力学模型，并引入传感器准确度模型和控制指令噪声模型，得到系统的闭环模型。

在仿真过程中，可以设置不同的路线和障碍物，观察智能小车的转向行为和控制效果。

通过对比不同控制算法的性能指标，选择最佳的转向控制策略。

三、实验结果与讨论在实际实验中，基于模糊PID控制的智能小车转向系统设计表现出较好的性能。

通过采用模糊控制器，系统的抗干扰能力和适应性得到了显著提高。

然而，该设计方案还存在一些改进空间。

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。

模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用智能小车是近年来智能化技术的一项重要应用，模糊PID控制算法作为一种自适应控制算法，被广泛应用于智能小车领域。

本文将从智能小车的研究背景入手，介绍模糊PID控制算法的原理和特点，以及在智能小车中的研究和应用，最后总结并展望未来研究的方向。

一、研究背景智能小车是一种能够自主运动、感知环境并做出决策的机器人，其运动控制是实现智能小车基本功能的核心。

传统的PID控制算法在许多自动控制系统中得到广泛应用，它通过不断地调整比例、积分和微分三个参数来实现系统的稳定控制。

然而，传统PID控制算法的主要问题是在非线性、时变或不确定性的系统中效果不佳。

为了解决这一问题，模糊PID控制算法被引入到智能小车的控制中。

模糊PID控制算法是基于模糊逻辑理论和PID控制理论的结合，通过对系统内外环境进行模糊化表示，将模糊规则集与PID控制算法相结合，从而提高了系统的稳定性和鲁棒性。

二、模糊PID控制算法原理和特点1.模糊化：将系统的输入和输出进行模糊化处理，将连续值转化为模糊变量。

2.模糊规则库构建：根据系统的特性和经验知识，构建一组模糊规则。

3.模糊推理：根据当前的系统输入和模糊规则库，进行模糊推理，得到模糊输出。

4.解模糊化：将模糊输出转化为真实的控制量。

5.输出：将解模糊化得到的控制量输出给被控对象，实现控制。

1.对系统非线性和时变性具有较好的适应性，能够应对实际环境中的各种变化和干扰。

2.理论基础扎实，可以通过专家知识和经验知识来构建模糊规则库，适用于复杂系统。

3.可以处理模糊和不确定性信息，提高了控制系统的稳定性和鲁棒性。

智能小车作为一种自主决策和行动能力的机器人，其控制系统对稳定性要求较高。

模糊PID控制算法在智能小车中得到了广泛的研究和应用。

首先，模糊PID控制算法可以用于智能小车的路径规划和避障。

通过感知环境中的障碍物和目标点，将其模糊化处理，构建模糊规则库，实现智能小车的自主导航和避障功能。

两轮自平衡小车的PID控制【摘要】两轮自平衡小车的核心问题是平衡控制问题和运动控制问题。

两轮自平衡小车需要始终保持车身直立，同时还需要完成各种机动动作，如行进、旋转、左转弯、右转弯等。

PID控制算法是应用最为普遍的一种算法，其特点是构造简单，应用有效及具备了许多成熟的稳定性分析的方法，有很高的可靠性。

针对两轮自平衡小车的非线性和不稳定性，利用非线性PD控制算法和PID差动结构可以实现小车的平衡控制和运动控制。

【关键词】两轮自平衡小车；PID控制；平衡控制；运动控制；控制算法1.引言两轮自平衡小车是一种典型的欠驱动系统（underactuated system）、非完整系统（nonholonomic system）。

其核心问题是对小车的平衡控制和运动控制，其中两轮自平衡小车的姿态平衡控制类似于倒立摆的平衡问题，所不同的是两轮自平衡小车可以在二维甚至三维空间内运动。

两轮自平衡小车不仅需要始终保持车身的直立，还需要在保持直立的同时在二维甚至三维空间内运动。

两轮自平衡小车有4个自由度：2个平面支撑运动自由度，2个姿态角运动自由度。

然而其中只有2个平面支撑运动自由度，即左轮和右轮可以驱动。

对于两轮自平衡小车，姿态平衡控制可以通过改变左轮和右轮的运动速度和运动方向来控制的。

当小车的车身发生倾斜时，左右电机产生相应的力矩来调节左右两轮运动速度和运动方向，使小车恢复平衡直立的状态。

小车的运动轨迹控制则是通过调整行进速度和行进方向来控制的。

两轮自平衡小车的行进速度是左轮线速度和右轮线速度的平均值，也是通过左右电机产生的力矩来调节。

行进方向则需要左轮和右轮的差动来调节，即对左轮和右轮施加不同的作用力矩，以产生不同的运动速度，从而实现两轮自平衡小车航向的控制。

PID控制算法是一种应用广泛、使用简单有效的经典的自动控制算法，两轮自平衡小车的平衡控制和运动控制都可以采用PID控制策略。

在1997年，日本的Hiraoka和Noritsugu研究出一种采用PID算法控制速度和位置的两轮平行小车[1]。

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。

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。

模糊pid控制算法在智能小车中的研究与应用
模糊PID控制算法是将模糊逻辑与PID控制相结合的一种控
制方法。

它通过模糊逻辑的模糊化、规则库的设计和模糊推理来根据系统的误差和误差变化率计算出控制器的输出值，从而实现对系统的控制。

在智能小车中，模糊PID控制算法可以应用于车辆的导航和
轨迹跟踪。

智能小车通常需要根据环境中的实时信息进行路径规划和避障，模糊PID控制算法可以根据车辆与目标点之间
的距离、偏离角度以及偏离角度的变化率等信息，计算出车辆的理想速度和转向角度，使其能够精确地跟随目标路径，避免碰撞和偏离轨道。

模糊PID控制算法的研究主要包括模糊化方法、规则库设计
和模糊推理算法等方面。

模糊化方法主要是将系统输入和输出的连续信号转化为模糊集合，常用的方法包括三角隶属函数、高斯隶属函数等。

规则库的设计是模糊PID控制算法的核心，需要根据系统的特点和需求，定义一系列的模糊规则来实现控制目标。

模糊推理算法是根据当前的系统状态和规则库中的模糊规则，通过模糊推理机制计算出控制器的输出值。

模糊PID控制算法在智能小车中的应用可以有效地提高车辆
的自主导航和轨迹跟踪能力，使其能够适应不同的环境和复杂的路况。

同时，模糊PID控制算法具有较好的鲁棒性和适应性，能够处理系统的非线性和不确定性，对于复杂的控制问题有很好的应用前景。

Harbin University Of Science And Technology科研训练开题报告两轮自平衡车系统设计学校：哈尔滨理工大学学院：自动化学院专业：电子信息科学与技术班级：电技11-1姓名：邓敏学号：1112020103日期：2014.12.08三、研究方案、技术路线3.1 小车动态平衡的基本原理如下图一所示：图一动态平衡原理图两轮自平衡机器人系统是一个复杂的机电系统，设计两轮自平衡机器人需要设计其机械系统、电系统及软件。

而电系统是包括控制处理器、传感器、执行机构和电源的一个复杂系统。

软件设计需设计机器人的工作流程。

因此要设计一个完整的两轮自平衡机器人系统就需要对这些部分分别进行设计并整合，才能完成两轮自平衡机器人系统的设计。

3.2 两轮自平衡机器人机械系统设计两轮自平衡机器人结构上最显著的特点在于其只有两个轮子，而且这两个轮子要同轴安装分别驱动。

当然，一个完整的两轮自平衡机器人还包括控制处理器、传感器、执行机构、电源等期间。

如何将这些系统部件合理地安装在一起，需要机械结构系统的设计。

这部分的设计由具体安装时根据不同模块的轻重来安排设计，总体上让小车承受的重力基本平衡即可。

3.3 两轮自平衡机器人电系统设计两轮自平衡小车要完成其自平衡的功能，首先需要有其感知器官，感知自身的姿态，例如，倾角、倾角速度等，得到这些信息需要选择一些合适的传感器。

而传感器检测到的信号，需要一个数字处理中心来接收处理，才能成为有用的信息。

因此还需要选择一个嵌入式的处理器。

在嵌入式处理器中，不仅仅要处理来自传感器的信息，还要对这些信息综合分析得出维持机器人平衡的需要采取的措。

课程设计题目基于PID控制的两轮平衡小车学院XXXXX 专业班级XXXXXX小组成员XXXX 指导教师XXXXX X年 XX 月 XXX小组成员介绍及分工小组成员信息小组成员分工目录机电系统实践与实验设计 (1)一、研究背景与意义 (2)二、平衡原理 (2)2.1 平衡车的机械结构 (2)2.2 自平衡车倾倒原因的受力分析 (3)2.3 平衡的方法 (3)三、两轮平衡小车总体设计 (4)3.1 整体构思 (4)3.2 姿态检测系统 (4)3.3 控制算法 (5)四、matlab建模及仿真 (6)4.1 机械模型建模及仿真（Matlab_simulink） (6)4.2 联合控制器仿真（理想状态PID） (8)五、硬件电路设计 (9)5.1、硬件电路整体框架 (9)5.2、系统运作流程介绍 (10)5.3、硬件电路模块 (10)5.31 电源供电部分 (10)5.32 主控制器部分: (10)5.33 传感器部分; (11)5.34 驱动电路部分 (11)5.35 蓝牙控制模块 (12)5.36 超声波检测模块 (13)5.37 寻迹模块 (13)六、软件控制模块 (14)6.1 系统软件设计结构 (14)6.2 整体初始化过程 (14)6.3 程序设计 (15)6.31 PID-三个参数的调整 (15)6.32 OLED显示信息 (16)6.33 PID-采集信息 (16)6.34 PID-数据计算 (17)6.35 PID-结果输出 (18)6.36 超声波避障 (18)6.37 蓝牙控制 (18)6.38 寻迹实现 (19)七、总结 (19)附录 (21)摘要：两轮自平衡车结合了两轮同轴、独立驱动、悬架结构的自平衡原理，是一种在微处理器控制下始终保持平衡的集智能化与娱乐性于一体的新型代步工具。

整车由底盘、动力装置、控制装置和转向装置组成。

机械结构采用了双轮双马达驱动；控制主要采用的是反馈调节，为了使车体更好的平衡，使用了PID调节方式；硬件上采用陀螺仪GY521 MPU-6050来采集车体的旋转角度以及旋转角加速度，采用加速度传感器来间接测量车体旋转角度，同时，加入超声波检测模块，使小车能够自动完成避障功能；通过在两轮平衡车上加入两个寻迹模块（光电传感器）来识别场地上的黑白线，使得两轮自平衡车能够沿着黑线进行寻迹完成循迹功能。

两轮自平衡小车的建模与控制李杨;战艺;周晓明;袁辉【摘要】两轮自平衡小车利用状态反馈法和串级PID控制实现其原地直立.对两轮自平衡车进行建模,通过测量两轮小车的实际物理参数,根据动力学、电气关系建立系统的数学模型,运用设计控制算法来对两轮小车实施控制并通过MATLAB来仿真控制效果.仿真和实验结果表明:基于状态空间表达式的控制器比基于传递函数的控制器有更好的控制效果和鲁棒性.【期刊名称】《装备制造技术》【年(卷),期】2016(000)008【总页数】4页(P27-30)【关键词】自平衡小车;控制;仿真【作者】李杨;战艺;周晓明;袁辉【作者单位】广西大学机械工程学院,广西南宁530004;广西大学机械工程学院,广西南宁530004;广西大学电气工程学院,广西南宁530004;深圳爱啃萝卜机器人技术有限公司,广东深圳518000【正文语种】中文【中图分类】TP13两轮自平衡车自身是个开环不稳定系统，具有状态变量多、系统模型非线性、变量间强耦合等特点［1］。

其控制方法主要有常规PID控制、自适应控制、模糊控制等［2］。

本文通过经典控制理论和现代控制理论的知识实现对两轮小车的控制，建立数学模型，确定其系统模型，采用串级PID控制，在MATLAB上仿真编写控制程序，并在实物模型上验证，通过验证，确定基于状态空间表达式的控制器比基于传递函数的控制器具有更好的控制效果和鲁棒性［3］。

两轮自平衡小车的抽象模型如图1所示，小车整体由轮子和车体两部分构成，其中车体由轮轴和摆杆组成。

建立空间坐标系，α为摆杆与z轴夹角，β为轮轴与y 轴夹角，即轮轴的初始位置与y轴重合，左轮指向右轮的方向为y轴的正向。

摆杆倾斜时在地平面上的垂直投影与x轴重合，x轴的正向与摆杆倾斜的方向相同。

轮轴的中点即空间坐标系的原点O，竖直向上为z轴的正方向［4］。

由图1建立自平衡小车的表达式：如图2、3分别为轮子和摆杆的受力分析图。

其中，θr分别为左右轮旋转角度，xo为转轴中点水平位移，zpxl为车身质心的竖直位移，L为摆杆质心到端点的长度，R为轮子半径，D轮轴长度，Hr分别为左、右轮水平作用力，Pr为左、右轮竖直作用力，fr为左、右轮摩擦力，Vr、Vl分别为左右轮电压。

2013年全国大学生电子设计竞赛两轮自平衡小车设计作者：杨魏，黄敏杰，夏俊逸2015.7.17摘要本文采用自制的两轮简易小车作为试验平台，以MEMS传感MPU6050为传感器的姿态感知系统，通过离散卡尔曼滤波器对两种传感器的数据进行滤波融合，选用32位单片机STM32F103RB为控制核心处理器，完成对数据的采集处理和车身控制，采用PID控制算法实现小车两轮自平衡。

用蓝牙控制前后运动。

实验结果验证了该系统的性能满足设计要求。

关键词：两轮自平衡；姿态感知；STM32F103RB；卡尔曼滤波；PID控制。

目录1系统方案 (1)1.1 姿态检测模块的论证与选择 (1)1.2 电机驱动模块的论证与选择 (1)2 系统硬件设计 (1)2.1 STM32F103RB 单片机系统 (2)2.1.1 STM32F103RB 单片机介绍 (2)2.1.2单片机最小系统设计 (3)2.1.3 电源管理模块设计 (4)2.2 姿态检测模块MPU-6050 (5)2.2.1 MPU-6050简介 (5)2.2.3数字运动处理器（DMP） (6)2.3速度检测模块设计 (7)2.3.1编码器介绍 (7)2.3.2 编码器电路设计 (8)2.4 电机驱动模块 (8)2.4.1 L298N简介 (8)2.4.2 L298N特点 (9)3理论分析与计算 (9)3.1 两轮平衡小车数学模型 (9)3.2 PID控制器设计 (10)3.2.1 PID控制器原理 (10)3.2.2 PID控制器设计 (11)3.2.3 PID程序 (12)3.3 基于卡尔曼滤波的数据融合 (13)4 系统软件设计 (15)4.1 系统软件设计框架 (15)4.2 资源模块初始化 (15)4.3 两轮小车姿态信息检测 (16)5测试方案与测试结果 (16)5.1测试方案 (16)5.1.1硬件连接检测 (16)5.1.2小车功能检测 (16)5.2 测试分析与结论 (16)1系统方案本系统主要由姿态检测模块、电机驱动模块、蓝牙模块、红外对管模块、电源模块组成，下面分别论证这几个模块的选择。