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两轮自平衡小车设计与研究

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钱炳锋+何奉泊+陈嘉裕

【摘要】双轮平衡车是一个高度不稳定两轮机器人，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。介绍了以STM32单片机作为核心控制器的双轮平衡车控制系统设计方案，采用MPU6050六轴传感器采集角度和角速度信号，应用卡尔曼融合滤波方式和PID控制算法，以实现双轮平衡车的平衡和简单的直立行走。

【关键词】STM32；陀螺仪；加速度计；滤波；MPU6050

引言

两轮自平衡小车，其本质上是一个底端可以自由移动的倒立摆系统，属于同轴平行布置的结构，该系统是非线性、强耦合、多变量和自然不稳定的系统，是检验各种控制理论的理想模型。在控制过程中平衡小车能有效地反映诸如稳定性、鲁棒性、随动性以及跟踪性等许多控制中的关键问题。

本文通过对平衡车系统建立合理的数学模型，基于ARM内核的32位微控制系统，通过融合陀螺仪、加速度传感器等信息，实现平衡车反馈系统的控制。

1.系统构成

1.1机械结构

平衡车机械外型结构一般由一个两轮同轴，左右平行布置结构，两轮分别由一个直流电机驱动，直流电机末端都带有反馈用的编码器，车身中心位于车轮轴上方，通过控制两轮的转速差实现直行和定半径转弯。

优秀的机械结构需要具备以下特点：质量集中、重心低、质量轻。质量集中为了减少转动惯量，这里的控制电池是關键，即电池尽量离车轴近；重心低为了防止过弯侧滑，抬轮等，能够使过弯更平滑顺畅；质量轻是便于控制，减少整车惯性。不到万不得已不要加配重。当然，可以看到不少跑得好的车子都加了配重的，这样是为了控制角度或速度，而不是想要车子变得更“稳重”。抓住这九个字的，如何将传感器、电池、主板组装将会是一个决定小车速度的要点。

1.2系统工作原理

平衡车基本工作原理如图1所示。两个直流电动机安装在车体平台下面，通过直流电机分别驱动左右车轮运动。采用MPU6050检测车体平台运行姿态。

MPU6050六轴传感器芯片为全球首例整合性6轴运动处理组件，相较于多组件方案，免除了组合陀螺仪与加速器时间轴之差的问题，减少了大量的封装空间。其集成了3轴MEMS陀螺仪和3轴MEMS加速度计，每个轴对应有一个16位AD转换器，测量范围达±16g，其高分辨率（3.9mg/LSB）能够测量不到1.0°的倾斜角度变化。其中陀螺仪检测平台绕转动轮轴转动的角速率，加速度计得到的数据与陀螺仪检测值，经过卡尔曼滤波器，得到补偿后的角度值，解决陀螺仪零票问题。采用可编程逻辑器件对电动机编码器产生的脉冲量进行计数，从而检测出车体平台的位移和速度。跟据姿态监测和位置传感，通过一定的控制算法计算出控制电压信号，再通过驱动电机，调整车体平台运行姿态，从而使车体平台始终保持平衡状态。

2.信号处理

2.1姿态信号

在双轮平衡车姿态检测系统中，加速度计、陀螺仪主要用于检测车体倾斜角和倾斜角的变化速度，其中加速度计属于测量线性运动的传感器，其静态响应好，能够准确测量车体静态时的角度，但对震动较敏感，受动态加速度的影响较大。在角度测量时，除了小车角度变化的信号外，还伴随着因车体运动而产生的噪声，这个噪声会随着车体运动速度的增加而增大。陀螺仪属于测量旋转运动的传感器，其输出值围绕某个轴向的旋转角速率，通过角速率对时间积分即可得到角度值。系统采用微控制器循环采样获取陀螺仪的角速率信息，即每隔一段很短的时间采样一次，采用累加的方法实现积分的功能来计算角度值，所以存在累积漂移误差，不适合长时间单独工作。

2.2滤波融合

为获得准确的车体倾角值，需对加速度计和陀螺仪的输出值进行融合，系统采用一种简易的卡尔曼滤波方法进行数据融合。卡尔曼滤波器是一种递归的估算，例如要估算K时刻车体的实际角度值，首先要根据K-1时刻的角度值预测得到K时刻的角度值，再根据K时刻的预测角度值和高斯噪声的方差，进行递归运算，直到获得最优的车体角度值当双轮平衡车车体产生倾斜时，系统采用PID控制算法，通过整合车体角度、角速度、车体速度和位置等参数值，输出PWM信号驱动电机，产生相应的力矩，从而保持车体的动态平衡，其结构框图如图2所示，图中的Kd，Kp，Ksp，Kis是PID控制器的相关参数。

3.软件设计

软件的主要功能包括有：

（1）车模运行状态检测；

（2）电机PWM输出；

（3）车模运行控制：直立控制、速度控制、方向控制；

（4）车模运行流程控制：程序初始化、车模启动与结束；

（5）系统界面：状态显示、上位机监控、参数设定等。

主程序框架如图3所示。

4.结语

双轮平衡车控制系统以STM32单片机为控制芯片，采用卡尔曼融合滤波方式对MPU6050传感器的角度和角速度信号进行融合处理，从而得到实时、稳定的角度和角速度信号，应用实验测试法确定