杜金祥，岳 光

(太原工业学院 自动化系，山西 太原 030008)

0 引言

鉴于很难确定智能小车精确的数学模型以及无法确定的外界干扰，特别是行进跷跷板的平衡，利用传统的控制理论很难实现对智能小车的高精度平衡控制[1]。基于目前国内传统电动车跷跷板控制系统的已有算法，经过多次的实验测试和算法分析，本文提出了一种新颖的基于神经网络BPTT电动车跷跷板运动控制方法。其采用专门应用于控制领域的STM32F103C8T6芯片为控制系统核心，采用随时间反向传播(Backpropagation Through Time,BPTT)算法PID控制技术[2]，通过陀螺仪传感器MPU6050精确测量电动车的运行姿态数据，精确控制驱动四个电机的运转速度，达到对电动车跷跷板运动的精确控制，在完成指定任务后报警模块给予任务完成提示，同时STM32F103C8T6芯片外扩LED显示屏，方便用户读取数据。该设计主要是针对小朋友的智能电动玩具以及一些模拟比赛进行的研究，具有一定的参考价值和实用意义。

1 智能车跷跷板运动控制系统

图1为智能车跷跷板控制系统结构框图，它由STM32F103C8T6为核心的主控制器组成的主控系统、小车速度控制子系统、小车角度检测子系统和运动执行机构组成。智能车角度检测子系统的主要功能是实时检测小车运行角度，并计算出角度偏差量；速度控制子系统基于先进的神经网络BPTT与深度学习PID控制算法,通过三维角速度陀螺仪加速度计模块MPU6050对跷跷板三维运动状态的数字信号进行采集、计算[3],得出相应的值,输出到直流电机控制回路参与跷跷板姿态控制。……