两轮自平衡循迹小车毕业论文.doc

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1、两轮自平衡循迹小车毕业论文目录摘要ⅠABSTRACTⅡ第1章绪论11.1研究背景11.2国内外研究现状11.3本设计这要研究内容3第2章模型建立和理论分析42.1建立直流电机空间状态方程42.2车模的能控能观性52.3建立平衡车倒立摆模型及零极点分布62.4本章小结8第3章系统任务分解及总体设计构架93.1任务分析93.2直立平衡控制93.3速度控制93.4方向控制103.5系统总体设计框架10第4章硬件选型及硬件电路114.1主控芯片STC12C5A60S2114.2电源模块114.3电机驱动模块124.4传感器模块134.5系统控制结

2、构图15第5章传感器数据融合与滤波165.1惯性传感器数据融合和滤波的必要性165.2卡尔曼数据融合165.3互补滤波1865.4速度滤波19第6章PID控制206.1PID基本介绍206.2数字PID216.3PID控制器的设计21第7章软件设计237.1软件设计主流程图237.2外部中断程序设计257.3各子模块程序设计25第8章机械人安装和调试288.1机械人安装288.2软件调试28总结32致谢33参考文献34附录一Kalman滤波程序36附录二参数说明376第1章绪论1.1研究背景近年来，国内外多家科研单位和企业以及自平衡车的爱

3、好者对自平衡理论的发展做出了许多有益的贡献，大大推进了自平衡技术的发展，同时也出现了一批有代表性的平衡机器人和载人代步车作品。在现代社会中，移动机器人应用也越来越广泛，机器人面临的环境和任务也越来越复杂，人们迫切需求一些机器人可以适应更复杂的环境，控制更智能化，成本更低廉。让人们真正享受科技的红利。另一方面当今世界能源危机越来越严重，人们都在探寻节能且方便的出行方式，二轮小车就可以比四轮节能，因而这个原因提高了人们研究的热情，同时两轮车比较简单 出行潇洒自如，可以急转弯，狭窄空间运行比较灵活，受到年轻消费者的追捧，因而有广泛的市场价值。当

4、代社会数据处理芯片的速度越来越快，各类传感器飞速发展，而且集成的元器件价格比较便宜，为平衡机器人研究奠定了物资基础。作为一个自动化毕业生，主要研究动态控制，设计合理的电路原理图，并把设计的硬件和软件结合，达到自动控制的效果，且控制稳定可靠。而两轮自平衡机器人就是一个复杂的动态控制过程，很注重应用性，对所学知识的一次综合运用，可以大大提高我的分析和设计能力，所以研究这个课题，具有双重价值。1.2国内外研究现状2002年，美国Lego公司的Steve Hassenplug设计了两轮自平衡传感式机器人Legway。这个设计采用了电机的差动驱动方

5、式，它可以工作在倾斜面甚至不规则表面上，可遥控操作。通过对电机进行遥控，Legway可以在进行前进，后退和转弯时保持平衡，可以实现零半径转弯和U型。6图1.1Legway2002年，三洋电机展示了可以靠上体倒立来保持平衡的双轮行走机器人“FLATHRU”，移动速度方便，平地行走时最大30cm/s，可搬运重量可达10kg，运行时间长达1小时。车轮中嵌有一个输入功率为90W的直流电动机，头部则嵌入了两个相同的电动机。为了检测上体的平衡情况，使用了3个陀螺仪和1个3轴加速器传感器。美国发明家DeanKamen开发的“SEGWAYHT”是一款实用

6、的商业化的两轮机器人。可以独立载人，并保持平衡的运行，它模仿人两脚平衡行走原理——人的小脑有灵敏控制细胞，可以快速精确知道重心位置，并控制脚肌的作用保持平衡，用陀螺仪进行模拟神经，电机模仿两脚，其外观如图1.2所示。机器人使用了5个陀螺仪和一个数据融合集成器解决了多参数的融合问题，同时采用高速处理器以20000次/秒的速度调整车身姿态。使系统较好保持直立状态。图1.2美国SEGWAY中国科学技术大学研究出两轮代步电动车，利用在车内的CPU控制器，处理平衡、速度、加速度传感器的测量数据，通过动力学理论建立合理的力学模型，根据模型设置相应模糊

7、自适应控制算法，输出PWM控制两个伺服电机的转动，使电动车可以根据人体的重心偏移，自动前进、后退以及转弯从而保持重心平衡和正常前进。该车可控制灵活，并可以任意转弯，运行速度快，行走距离长。6上面这些研究成果，给我们很多经验，提供了很多研究方法，也启发我们创新，总结前人，开发新的合理的开发方案。从以上研究可以发现，一般选择陀螺仪、加速度计、倾斜角传感器、超声测距仪、红外线等传感器，通过建立平衡模型，并用先进的控制算法模拟，采用很快的控制器快速调整车模姿态。同时发现软件是控制核心，因为硬件多会提高成本且不稳定，通过较好的控制算法可以在原有的硬

8、件基础上大大提高产品性能。受此因此本文对于卡尔曼滤波、互补滤波、PID等都采用软件形式以节约成本。1.1本设计主要研究内容(1)根据小车的实际运动特点建立小车的平衡力学模型，对非线性系统在平衡