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基于stm32的平衡小车开发

2020-06-04姚子轩

姚子轩

摘 要:平衡车顾名思义,就是能够两轮小车的僵硬直立不倒。电机是给平衡两轮小车提供能源的主要部分,经过掌控电机的正传和反转来控制平衡小车的向前和向后,从而达到自平衡的目的。通过研究资料分析平衡小车的平衡控制工作原理,从而影响进行科学合理的硬件选材和设计,STM32F103选择作为核心控制器选择作为姿态检测传感器MPU6050,用卡尔曼滤波算法可以作为一个数据的平衡滤波,和PID回路控制算法,加入蓝牙模块和超声波模块可以实现客户端进行远程管理控制和避障功能。继而用相关软件画出电路图,从而实现PCB板的建造。最后,通过KEIL UVISION5软件进行程序设计,经过层层调试成功后,烧入单片机中进行测试。

关键词:STM32F103;MPU6050;平衡小车;PID控制算法

1 背景及意义

此研究最主要的是为了研发出短路程灵活安全的二轮平衡代步车,并在自平衡功能的基础上添加其他功能,如跟随、避障、遥控等等,这样以来平衡车的功能,不仅限于在交通上,还可以帮助人类移动较沉的货物等等。平衡车技术在国外被叫作摄位车,在国内已被称为均衡的车,赛格威,体感赛车,平衡车易的地方,便于携带。公开场所、汽车、火车上都可以随便带着,平衡车不需要专门的场所,能够在马路、公园、乡下巷子乃至室内都可以骑行,以是它比拟传统的四轮车是有很大的上风的。

传统的四轮车在小范围内很难实现转弯,相比之下二轮平衡车就方便很多。跟着社会科学治理技术的不断创新发扬,人们对代步功用的请求也愈来愈高,平衡车也就由此“出生”了,电动平衡车的精巧便携性也给人们带来了许多便利,同时,平衡电力驱动车辆,给它一个绿色的运输任务,以提高其广受欢迎的城市文明建设和人居环境具有重要意义。平衡车为人们节约了很多燃油支出和功夫,比拟其余的代步器材另有价钱上的上风,使绝大多数的人都能支出得起,调养起来也相对于廉价简单。在平衡车上参加少许传感器能够令人们更好地控制它,同时也使它具备了运输、避障等功能。

2 控制原理分析

两轮平衡车的稳定平衡形态实际上是一种“动态平衡”的进程,而不是实际意义中的静止不动的。相较于四轮的智能小车而言,两轮平衡小车的控制过程就较为复杂了。但是我们可以把问题分为小车平衡、小车转向、小车的前进后退这几个方面逐一分析解决。

小车平衡:想要举行掌握小车的均衡发展能够同时经过平衡小车两个车轮的正反转,从而能够让小车在两个活动方向都可以获得孕育恢复力的加速度,从那时起,它可以实现对小车的平衡。

小车转向:控制小车的发展所需的方向可以通过使用他们的两个轮子之间的转速差进行控制。

小车的前进和后退:平衡小车的能源來源于电机,想要控制小车的向前和向后能够经过掌管电机的正转和回转从而达到目的。

3 主要算法分析

3.1 PID算法

PID控制算法是业界最经典,简易,最能表现一个反馈控制算法的思维。关于企业日常的研发工作人员来说,策划和完成PID算法是完成自动进行控制信息系统的基本要求。这个算法虽然简单,但是真的要做到好,还需要努力。PID算法的执行过程是很简单的,即通过一个反馈误差信号被检测,并且控制控制的偏差的信号的量。该控制器本身是一个比例,积分,微分,并添加三个重要方面的发展。

当PI积分控制,即根据一定的速度,并且然后返回到步骤112接下来,在步骤108取的位置,然后回落到110个步骤的位置。110来回晃动在自己的位置了好几次,我们终于停在步骤110的位置。阐明:在积分I掌管中,控制器的输出与输入error信号的积分成正比。用于自动的控制系统中,如果在稳定的状态存在的稳态error,该控制系统被称为稳态误差或根本差动系统。为了能够排除系统稳态error,在控制器中务必通过引入“积分项”。对error积分项影响取决于积分时间,跟着时间的增加,积分项将增大。如此,即使存在error影响很小,积分项也会随着社会时间的增大而变大,它推动控制器的输出能够加多,继而使稳态误差进行进一步发展缩小,直到等于0。因此,比例+积分(PI)控制器允许系统稳态误差成为非稳态。

3.2 卡尔曼滤波

卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种可以行使线性体系做事状态方程,经由信息系统作为键入键出观察数据,对系统学习状态方面进行选择最优估计的算法。由于所观察到的数据的效果包括噪声和在系统中的干扰,最优估计可以被看作是一个滤波处理。

信号模型:在卡尔曼滤波器中,信号模型是由两个公式确定:

状态方程:x(k)=A(k)x(k-1)+w(k-1)

量测方程:y(k)=C(k)x(k)+v(k)

其中,第一个方程可以反映一个系统工作状态随时间的变化,A(k)称为状态进行转换矩阵,其里面的项可跟着时段不断转变,也可以是一不能改变的值,w为状态转移研究过程中我们可能影响存在的噪声。第二个等式是系统的状态的观察过程中,C(k)的被称为测量矩阵,v是存在于测量时的信号中的噪声。

算法原理:对于我们一个重要信号进行系统,如果已知初始学习状态x(0)以及发展状态转变矩阵A(k),那么就特别轻易能够获得任一时间控制系统的状况管理消息,而这是在想象状况下,不受任何外面情况干预时得到的结论,即这样才能得到的为理论值。在任何一个时间,所述系统的测量的一些方法,将给予的值,被称为观测。

4 结语

首先平衡小车的平衡状态是一种动态平衡的状态,必须要加速环和角速环相结合对平衡小车进行控制,才能实现保持稳定的直立状态。如果仅使用单一的加速环或者角速环控制小车是不能达到让小车稳定直立的状态的。

其次以STM32F103作为一个基础,MPU6050作为一种姿态进行读取信息模块,使用卡尔曼滤波算法和PID控制算法,从而可以实现企业平衡小车的底层设计,这样的设计可以使平衡小车的姿态达到合理化。

参考文献:

[1]赵海兰.基于单片机的红外遥控智能小车的设计[J].无线互联科技,2011(03).

[2]蒋萍,陈颖峰,许欢等.平衡车市场现状和中国的电动汽车市场的均衡分析[J].电动平衡车,2016(07):106-109.