基于stm32的平衡小車開發

姚子軒

摘 要：平衡車顧名思義，就是能夠兩輪小車的僵硬直立不倒。電機是給平衡兩輪小車提供能源的主要部分，經過掌控電機的正傳和反轉來控制平衡小車的向前和向后，從而達到自平衡的目的。通過研究資料分析平衡小車的平衡控制工作原理，從而影響進行科學合理的硬件選材和設計，STM32F103選擇作為核心控制器選擇作為姿態檢測傳感器MPU6050，用卡爾曼濾波算法可以作為一個數據的平衡濾波，和PID回路控制算法，加入藍牙模塊和超聲波模塊可以實現客戶端進行遠程管理控制和避障功能。繼而用相關軟件畫出電路圖，從而實現PCB板的建造。最后，通過KEIL UVISION5軟件進行程序設計，經過層層調試成功后，燒入單片機中進行測試。

關鍵詞：STM32F103;MPU6050;平衡小車;PID控制算法

1 背景及意義

此研究最主要的是為了研發出短路程靈活安全的二輪平衡代步車，并在自平衡功能的基礎上添加其他功能，如跟隨、避障、遙控等等，這樣以來平衡車的功能，不僅限于在交通上，還可以幫助人類移動較沉的貨物等等。平衡車技術在國外被叫作攝位車，在國內已被稱為均衡的車，賽格威，體感賽車，平衡車易的地方，便于攜帶。公開場所、汽車、火車上都可以隨便帶著，平衡車不需要專門的場所，能夠在馬路、公園、鄉下巷子乃至室內都可以騎行，以是它比擬傳統的四輪車是有很大的上風的。

傳統的四輪車在小范圍內很難實現轉彎，相比之下二輪平衡車就方便很多。跟著社會科學治理技術的不斷創新發揚，人們對代步功用的請求也愈來愈高，平衡車也就由此“出生”了，電動平衡車的精巧便攜性也給人們帶來了許多便利，同時，平衡電力驅動車輛，給它一個綠色的運輸任務，以提高其廣受歡迎的城市文明建設和人居環境具有重要意義。平衡車為人們節約了很多燃油支出和功夫，比擬其余的代步器材另有價錢上的上風，使絕大多數的人都能支出得起，調養起來也相對于廉價簡單。在平衡車上參加少許傳感器能夠令人們更好地控制它，同時也使它具備了運輸、避障等功能。

2 控制原理分析

兩輪平衡車的穩定平衡形態實際上是一種“動態平衡”的進程，而不是實際意義中的靜止不動的。相較于四輪的智能小車而言，兩輪平衡小車的控制過程就較為復雜了。但是我們可以把問題分為小車平衡、小車轉向、小車的前進后退這幾個方面逐一分析解決。

小車平衡：想要舉行掌握小車的均衡發展能夠同時經過平衡小車兩個車輪的正反轉，從而能夠讓小車在兩個活動方向都可以獲得孕育恢復力的加速度，從那時起，它可以實現對小車的平衡。

小車轉向：控制小車的發展所需的方向可以通過使用他們的兩個輪子之間的轉速差進行控制。

小車的前進和后退：平衡小車的能源來源于電機，想要控制小車的向前和向后能夠經過掌管電機的正轉和回轉從而達到目的。

3 主要算法分析

3.1 PID算法

PID控制算法是業界最經典，簡易，最能表現一個反饋控制算法的思維。關于企業日常的研發工作人員來說，策劃和完成PID算法是完成自動進行控制信息系統的基本要求。這個算法雖然簡單，但是真的要做到好，還需要努力。PID算法的執行過程是很簡單的，即通過一個反饋誤差信號被檢測，并且控制控制的偏差的信號的量。該控制器本身是一個比例，積分，微分，并添加三個重要方面的發展。

當PI積分控制，即根據一定的速度，并且然后返回到步驟112接下來，在步驟108取的位置，然后回落到110個步驟的位置。110來回晃動在自己的位置了好幾次，我們終于停在步驟110的位置。闡明：在積分I掌管中，控制器的輸出與輸入error信號的積分成正比。用于自動的控制系統中，如果在穩定的狀態存在的穩態error，該控制系統被稱為穩態誤差或根本差動系統。為了能夠排除系統穩態error，在控制器中務必通過引入“積分項”。對error積分項影響取決于積分時間，跟著時間的增加，積分項將增大。如此，即使存在error影響很小，積分項也會隨著社會時間的增大而變大，它推動控制器的輸出能夠加多，繼而使穩態誤差進行進一步發展縮小，直到等于0。因此，比例+積分（PI）控制器允許系統穩態誤差成為非穩態。

3.2 卡爾曼濾波

卡爾曼濾波（Kalman filtering）一種可以行使線性體系做事狀態方程，經由信息系統作為鍵入鍵出觀察數據，對系統學習狀態方面進行選擇最優估計的算法。由于所觀察到的數據的效果包括噪聲和在系統中的干擾，最優估計可以被看作是一個濾波處理。

信號模型：在卡爾曼濾波器中，信號模型是由兩個公式確定：

狀態方程：x（k）=A（k）x（k-1）+w（k-1）

量測方程：y（k）=C（k）x（k）+v（k）

其中，第一個方程可以反映一個系統工作狀態隨時間的變化，A（k）稱為狀態進行轉換矩陣，其里面的項可跟著時段不斷轉變，也可以是一不能改變的值，w為狀態轉移研究過程中我們可能影響存在的噪聲。第二個等式是系統的狀態的觀察過程中，C（k）的被稱為測量矩陣，v是存在于測量時的信號中的噪聲。

算法原理：對于我們一個重要信號進行系統，如果已知初始學習狀態x（0）以及發展狀態轉變矩陣A（k），那么就特別輕易能夠獲得任一時間控制系統的狀況管理消息，而這是在想象狀況下，不受任何外面情況干預時得到的結論，即這樣才能得到的為理論值。在任何一個時間，所述系統的測量的一些方法，將給予的值，被稱為觀測。

4 結語

首先平衡小車的平衡狀態是一種動態平衡的狀態，必須要加速環和角速環相結合對平衡小車進行控制，才能實現保持穩定的直立狀態。如果僅使用單一的加速環或者角速環控制小車是不能達到讓小車穩定直立的狀態的。

其次以STM32F103作為一個基礎，MPU6050作為一種姿態進行讀取信息模塊，使用卡爾曼濾波算法和PID控制算法，從而可以實現企業平衡小車的底層設計，這樣的設計可以使平衡小車的姿態達到合理化。

參考文獻：

[1]趙海蘭.基于單片機的紅外遙控智能小車的設計[J].無線互聯科技，2011（03）.

[2]蔣萍，陳穎峰，許歡等.平衡車市場現狀和中國的電動汽車市場的均衡分析[J].電動平衡車，2016（07）：106-109.