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1、数字技术设计开发与应用基于STM32的两轮自平衡遥控小车杨莘刘海涛(武汉科技大学信息学院湖北武汉430062)摘要:针对于现在流行的两轮自平衡车,设计了一个与其原理相似的研究型平衡小车系统。该系统以STM32为主控芯片,采用MPU6050采集小车的姿态。然后通过卡尔曼滤波融对数据进行融合处理,最后利用PID控制算法计算电机的PWM值以控制电机的合理转动,使小车保持平衡。系统利用自制的无线遥控模块中的NRF24L01模块传输控制信号模拟人体姿态调制,控制小车的行走。关键词:STM32两轮自平衡小车MPU6050卡尔曼滤波PID中图分类号:TP242.6文献标识码:A文
2、章编号:1007-9416(2014)05-0151-02Abstract:Atpresent,thetwo-wheeledself-balancevehicleisveryprevalent.Thispaperdesignsaresearchsystemwhichissimilartothetheoryofthisvehicle.ThissystemisbasedonthecontrolchipSTM32anditdependsontheMPU6050tocollectthestatedateofthevehicle.Thenthedateisdealtwithb
3、ytheKalmanfilteringalgorithmandthevalueofthePWMofthemotoriscalculatedbythePIDcontrolalgorithmtocontroltherotatespeedofthemotorandinthisway,thevehiclecankeepbalance.Besides,thesystemusestheNRF24L01remotecontrolmoduletotransmitcontrolsignalinwhichwaywecanimitatehumanposturemodeltocontrol
4、themovementofthevehicle.KeyWords:STM32Thetwo-wheeledself-balancevehicleMPU6050KalmanfilterPID1引言作为车体姿态的采集传感器。传感器输出车体的加速度值和角加速1986年,日本电通大学的山藤一雄教授首先提出了双轮自平衡度值,通过计算公式和卡尔曼滤波融合算法可获取车体更稳定的角小车的概念,而且制作了自称为平衡自行车的自平衡机器人。该机度和角速度。然后,使用PID算法获取合适的PWM值,利用L298驱动器人只能在两个平行的直杆上移动,没有太大的自由移动能力。2002模块来控制电机的
5、正反转以达到车体的平衡。在车体平衡的基础年,美国Segway公司推出了SegwayHT两轮直立自平衡电动车[1],上,使用MSP430G2553和NRF24L01制作的无线遥控器与小车系统将平衡车运用于实际生活中。2011年12月,“飞思卡尔”智能汽车竞赛通信,控制小车的直立行走和转弯等。开始加入直立小车,并刊发了直立行车参考方案。本文在该方案的2.1系统硬件设计方案基础上进行了一些改进。系统以STM32为主控芯片,模拟两轮直立硬件系统框图如(图1)所示。自平衡电动车的原理,采用无线遥控器控制小车的行走。该系统对2.1.1主控芯片系统采用的主控芯片是STM32F10
6、3C8T6单片机[2],该单片机采两轮自平衡电动车的研究有很大帮助。用32位Cortex-M3内核,最高工作频率为72MHz。片上集成了64KB2系统总体设计方案Flash存储器和20KBSRAM存储器。同时也集成了SPI、USART、本系统采用STM32微控器作为系统的主控芯片,以MPU6050I2C等通信接口,能够产生多路PWM控制电机。MPU6050左电机5VL298电机驱动2I2C*P右电机电W电机驱动模块源主控芯片M模3.3VSTM32无线遥控模块MSP430G块SPI2553无线NRF24L01通信NRF24L01SPI按键控制接收模块发送模块信号图1硬
7、件系统框图给定参考加速度计角度零偏值--三轴加速度计角度角度+MPU6050++角度控制P+卡尔曼+电机驱动PWM值运动处理++滤波器器+三轴陀螺仪角速度角度控制D+-角速度陀螺仪零偏值图2平衡控制算法结构框图151数字技术设计开发与应用据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方差的估计。相对于互补滤波,卡尔曼滤波操作更复杂,但是具有更好的性能。因此本设计的数据融合算法采用的是卡尔曼滤波算法[4-5]。卡尔曼滤波结果如(图3)所示。图中的三路波形分别为加速度计波形、陀螺仪波形和滤波后的波形。可以看到,滤波后的波形更加平缓。2.2.2电机控制算法图
