自平衡车

自平衡车（精选9篇）

自平衡车 篇1

0 引言

美国最先开始两轮自平衡小车的研究,在日本、瑞士等国家得到迅速的发展,它是一种高度不稳定、非线性及多干扰系统,要使两轮系统达到自平衡,其模型决定了系统的重心须在两车轮轴线上[1]。在车体的平衡控制过程中,姿态传感器将检测得到的车体倾角信号送入控制器,计算得到控制量驱动左右电机产生控制力矩来调节左右轮的运动速度和方向,使两车轮向倾斜方向运动,从而使车身回复直立平衡状态[2]。

1 两轮自平衡车控制原理分析

车体的平衡控制是通过负反馈来实现的。如图1所示,车子两个轮子着地,车体会在轮子滚动的方向上发生倾斜,当车体向左倾斜时,为保持平衡,应控制车轮加速向左运动;同样的,当车体向右倾斜时,应控制车轮加速向右运动。因此,控制车轮转动以抵消车体倾斜的趋势便可以保证车体平衡了。

以上是对小车如何保持平衡的一种感性分析,而实际上平衡小车的模型与一级倒立摆模型很相似,因此可以依据单级倒立摆模型分析法来建立两轮平衡小车的数学模型[3]。自平衡车的质量为m,它可以抽象为置于水平移动小车上的一级倒立摆,其受力分析如图2所示。

倒立摆不能稳定在垂直位置,因为在它偏离平衡位置的时候,所受到的回复力mgsinθ与位移方向相同,而不是相反,故倒立摆会加速偏离垂直位置,直到倒下。为了将倒立摆稳定在垂直位置,需要增加额外的受力,使得回复力与位移方向相反。因此控制倒立摆底部车轮,使它向右作加速运动,这样站在车模上(非惯性系,以车轮作为坐标原点)分析倒立摆受力,它就会受到额外的惯性力macosθ,该力与车轮的加速度方向相反,大小成正比。这样倒立摆所受到的回复力为:

针对式(1),有三点需要作出说明和思考:(1)由于θ很小,所以sinθ≈θ,cosθ≈1;(2)加速度a应该与角度θ成正比,即偏离平衡位置的角度越大,加速度值也越大,从而保证倒立摆可以快速返回平衡位置;(3)加速度a应该与角速度ω成正比,从而保证倒立摆远离平衡位置时增加回复力,倒立摆靠近平衡位置时成为一种阻尼,使其尽快稳定下来。总结以上三点,式(1)可转变为:

式(2)中,在确保比例系数k1>g,微分系数k2>0的条件下,回复力与位移方向相反,可以使倒立摆维持在直立状态。其中k1决定车身是否可以回到平衡位置,k2决定车身可以尽快稳定在平衡位置。为了精确控制车体直立稳定,如何感知车身的倾斜程度和倾斜趋势,准确检测角度θ和角速度ω这两个姿态参数是必不可少的前提条件。

2 姿态参数检测

加速度传感器可以测量由地球引力作用所产生的加速度,当加速度计发生倾斜时,其输出的模拟电压信号也会随倾斜角度的变化而变化。一般的半导体加速度计可以同时输出三个方向上的加速度模拟电压信号,对于两轮平衡小车,由于只在单个平面内产生转动,因此只需要检测其中一个方向上的加速度模拟电压信号,就可以计算出车模倾角,在一个平面上输出电压与倾角变化之间的相互关系为:

式(3)中,由于θ很小,sinθ≈θ。在平衡车实际运行过程中,其本身摆动所产生的加速度会与测量信号叠加,故而产生很大的干扰信号,使得输出信号无法准确反映车体的倾角。可以通过数据平滑滤波将这些波动噪声滤除,但是采用这种方法一方面会使得信号无法实时反映车模倾角变化,从对于车模控制滞后;另一方面也会将车模角速度变化的有效信息滤除,如此一来便使得车体无法保持平衡。因此单一采用加速度传感器无法获得准确的倾角信息,对于两轮车平衡控制所需要的倾角信息还需要通过单轴陀螺仪获得。

陀螺仪可以测量物体的旋转角速度,当车体发生转动时,其输出电压会随着角速度的发生而同步变化,通过检测陀螺仪输出的模拟电压信号就可以获得车模倾斜角速度。由于角速度基本不会受到车体运动的影响,因此该信号中噪声很小。车体的倾角也可以通过对角速度积分获得的,这种信号较平滑。但是,如果角速度信号即使存在微小的偏差和漂移(比如温漂),经过积分运算之后,会使误差积累随着时间延长而逐步增加,最终导致电路饱和,无法形成正确的角度信号。

综上所述,通过陀螺仪检测的角速度信号符合控制要求,而对于角度信号,无论是采用加速度计检测,还是采用陀螺仪检测,都有其各自的缺陷,不能提供有效可靠的角度信息,因此,将两种角度检测信号进行互补滤波处理或卡尔曼滤波处理就可以得到准确平滑的角度信号,这也是自平衡控制的关键。

3 结束语

通过对两轮自平衡车的原理分析可知,能够感知车身的倾斜程度和倾斜趋势,准确检测角度θ和角速度ω这两个姿态参数是自平衡控制必不可少的前提条件,通过加速度计及陀螺仪这两个传感器可以检测到相应模拟电压信号。当然,要最终实现两轮自平衡车的直立行走,还有许多其它的问题需要解决,比如如何将传感器输出信号转换为角度值和角速度值,如何设计控制算法,如何控制车轮转动等等,这都有待于进一步分析研究。

摘要：本文通过两轮自平衡车原理的分析,得知必须准确检测车体运行过程中的角度θ和角速度ω这两个姿态参数,在此基础上进一步阐述角度和角速度检测的方法及其优缺点,从而解决两轮车自平衡控制的关键问题之一。

关键词：平衡控制,倒立摆,加速度计,陀螺仪

参考文献

[1]魏文,段晨东,高精隆,李常磊.基于数据融合的两轮自平衡小车控制系统设计[J].电子技术应用,2013,39(5).

[2]阮晓钢.两轮自平衡机器人的研究与设计[M].北京:科学出版社,2012.

[3]张圆圆,黄天宇.基于卡尔曼滤波与PD两轮平衡小车的控制研究[J].装备制造技术,2015(6).

自平衡车 篇2

之前，叔叔给我弟买了一辆平衡车。我弟弟用两天就学会了。他时不时在我面前显摆一下，仿佛在挑衅：“嘿!看，我骑得帅不帅，快不快?你肯定不行!”看着他这眼神，我决定，我也要学!

叔叔拉着我，让我站上了平衡车。因为我刚开始学，所以上去的时候，我的腿就不停得发抖，平衡车也在抖。我就没站稳，往后倒了，还好叔叔眼疾手快接住了我，不然我肯定遭殃了!在叔叔的鼓励帮助下，我终于在平衡车上站好了，当时我手心冒汗，背上都黏腻腻的，紧张得不得了，唯恐下一秒又倒了!

站是能站住了，但是“拦路虎”又跑来吓唬我了!它挡住去路，我怕得下不来了!怎么办?怎么办!叔叔如及时雨，他告诉我，只要把左脚往后一滑，趁机让右脚跳下来，就会成功了。说着简单，做起来却非常难，我练了数十遍终于能下来了。

平稳地站，成功地下来，这些我都可以了，最最最难的就是该怎么骑了。

每天我一有空，就拉着叔叔陪我练习。之前，是叔叔两手教我。后来，叔叔只用一只手了。到现在，我完全可以一个人骑。不光是骑，就是倒着骑，也很顺溜了!哈哈!学会这些我仅用了三天。

自平衡车 篇3

1 自平衡挖坑车的总体设计

自平衡自动挖坑车采用arduino2560系列单片机作为控制核心。该自平衡自动挖坑车包括车体、挖坑设备。车体为该挖坑车提供动力, 牵引右边的挖坑设备移动。挖坑设备由以下三部分组成:升降台、挖坑机、机架。自平衡自动挖坑车在自平衡结构大胆做出了创新。图1所示即为自平衡挖坑车。

1.1 车体的设计

车体采用沙滩车的底盘, 不设座位, 如图1中1所示。将转弯结构改造成涡轮蜗杆结构, 由电机驱动实现转弯。采用36 V大功率直流电动机[3], 为挖坑车提供充足动力。利用电磁阀来控制刹车装置[4]。控制核心内置于车体内部, 并将无线接收器置于车壳外部, 以便接受远程控制信号。在车后邓君等:基于arduino控制自平衡挖坑车的研制轮的机架中牵引出一个接头, 以便和挖坑装置相连。可通过遥控器控制车体的运动。

1.2 挖坑设备的设计

挖坑设备作为挖坑车的工作部分, 是该产品的重点。挖坑设备由升降台、挖坑机、机架三部分组成。机架作为该部分的框架, 它通过下方的钢管和车体连接。底部安装有4个万向轮, 避免了悬挂式挖坑机在行动中的弊端。底部固定着导轨, 属于升降台的一部分。

挖坑机采用便携式, 以柴油和机油作为动力。将该挖坑机的手拉式启动方法改进为点火启动。该挖坑机可使用不同规格的钻头, 钻头的规格将决定着所挖坑的规格。挖坑机置于升降台上的平衡装置上。升降台升降的原理如下:底部电机通过机架上的变速箱 (用于输出大扭矩) 与丝杆滑块相连, 从而使得滑块推动剪刀结构在导轨上移动。如图1所示, 从而带动上方的平衡装置升降。平衡装置一端和轴承相连, 另一端和变速器 (用于降低转速) 相连。高精度倾轴传感器固定于平衡装置的右边, 可实时检测装置与水平方向的夹角, 并将所得数据反馈给控制系统, 控制系统控制平衡装置的电机来调整平衡装置, 直到保持水平为止。

在升降的最高、最低位置分别装有行程开关, 以防止撞击事故发生;平衡装置也有一个最大的平衡角度, 为15.8°。在平衡装置下方也装有行程开关。

2 自平衡挖坑车的试验与结果

试验一:在不平坦的山地上试验该挖坑车, 采用半径为10 cm、长度为80 cm的钻头为例。设定每隔50 cm挖一个坑40 cm深度的坑, 每行挖4个, 共挖4行。在设定好参数后, 系统自动载入并处理数据, 按下开始开关后自动开始作业。从开始到完成作业累计需要30 min, 在对所挖坑进行测量发现, 16个坑的平均直径为22.95 cm, 平均深度为38.68 cm。由于挖坑机在工作时转速较大, 振动比较厉害, 导致误差较大:直径误差为+17.45%;深度误差为:±3.3%。

试验二:在一块分别装有3.5°、5°、6.5°、8°、9.5°、11°、12.5°、14°、15.5°、17°的木板上, 让挖坑车从水平地板开上不同倾斜度的木板上, 刹车后自动进行自平衡调整。实验结果如表1。

由表1实验数据可得, 调整后平台与水平面夹角为0.8°, 最大可适应的坡度在15.5°~17°之间。经分析可得出误差的原因:传感器安装时并未保证平台处于完全水平状态;传感器所测数据具有0.5°的误差区间。

3 结论

自平衡挖坑车创新性地将自平衡结果和自动控制功能模块与传统的挖坑设备结合在一起, 还应用了无线控制技术, 使得人们不需一直追随挖坑车而可以用遥控器控制着挖坑车的工作[5]。真正解放了人的劳动力, 提高了工作效率, 降低了用工成本。从实验结果来看, 该挖坑车能够用于挖坑作业, 适用于大面积挖坑作业和危险地段的挖坑作业。具有广阔的产业化前景。

参考文献

[1]陈作模, 葛文杰.机械原理[M].北京:高等教育出版社, 2007.

[2]陆建, 穆泉.车载式植树挖坑机的研究设计[J].农业装备技术, 2011, 37 (4) :47-49.

[3]邓星钟.机电传动控制[M].武汉:华中科技大学出版社, 2008.

[4]哈尔滨工业大学理论力学教研室.理论力学[M].北京:高等教育出版社, 2008.

平衡车作文 篇4

那辆两人平衡车是在六一儿童节时，父母送给我的。我也十分的喜欢那辆两轮平衡车。

颜色配合的很适宜，车的身段也十分的端正漂亮。可以把人的眼闪瞎了!那车身是用蓝色和白色构成的，那种蓝色深之一分则嫌太暗，浅之一分则嫌太亮。那大小合适的车身好像正是为我而准备的，大之一分则向宽，小之一分则嫌窄。还有那两对车轮不大不小正合适，还有那一闪一闪的闪光灯五颜六色的。真是太好看了，我真是太喜欢它了。

晴天的.清晨，每每起床一看见他，我就会不由自主的骑着它去附近的公园里转一圈。回来以后我就小心翼翼的把它放回原来的盒子里。

在吃完饭后，我会骑着它去叫上我的几个好朋友去学校里玩。我骑着他，我们一起玩捉迷藏和“跑”得最快，因为我骑着平衡车呢!

有一次我的车找不着了。我都已经快要急哭了，怎么也找不着它，而母亲却十分淡定的帮我找着，最后母亲发现了他被押在了一个箱子的下面，我又变得高兴起来。

两轮平衡车控制系统设计 篇5

平衡车是一种电力驱动、具有自我平衡能力的个人用载具,是都市交通工具的一种,是一种前所未有的交通工具。目前常应用于个人交通、工作巡视、室内场馆、警察巡逻等场合。具有方便、快捷、实用等特点,受到各方的喜爱。其的核心部件就是控制系统,然而控制系统实现方式很多,本文采用AVR单片机的控制系统。

1 原理分析

自平衡小车的平衡控制是通过负反馈来实现的,车体只会在轮子滚动的方向上发生倾斜,控制轮子的转动,抵消在一个维度上倾斜的趋势便可以保持车体的平衡了。

对于高度为L,质量为m的简单倒立摆。受外力作用后,车模产生角加速度为x(t)。沿着垂直于车模底盘方向进行受力分析,得到车模倾角与车轮运动加速度a(t)以及外力加速度x(t)之间运动方程。此时有如下关系式:

当角度θ很小时,车模运动方程:

对应车模静止时,即a(t)=0,由运动方程可得,系统输入输出的传递函数为:

此时系统的两个极点均位于S平面的右半平面,车模不稳定。需引入比例,微分反馈系统。引入比例、微分系统后,得系统传递函数为

此时系统两个极点为:

此时,只需k1>g,k2>0,小车就能够保持直立稳定。上面的系数k1k2分别称为比例和微分控制参数。其中微分参数k2相当于阻尼力,可以有效抑制小车的震荡。通过微分抑制震荡在速度控制和方向控制上同样适用。

综上可知,只要合适的角度传感器精确测量小车倾角θ的大小和角速度θ’的大小,并使用陀螺仪,以及高扭力电机控制小车车轮的加速度便可实现小车的平衡运动。

2 系统总体设计

根据自平衡小车要的需求,设计出总体结构图,如图1所示。本设计由控制系统,电机驱动模块,直流电机,角度传感器,陀螺仪,编码盘,无线通信模块等构成。

通过比较,对各模块做如下选择。控制系统模块,采用AVR(ATmega16)单片机。角度控制模块采用MMA7361。陀螺仪模块采用ENC-03。电机驱动选择H桥专用芯片L298N芯片。考虑价格问题,电机选择直流减速电机,并采用普通的直流电机加一个减速箱构成直流减速电机。无线通讯模块采用RF24L01。

3 硬件电路设计

1)控制系统模块设计

对于图2上半部分电路,有以下几点说明:

(1)AVR单片机采用ATmega16,DIP-40双排直插式封装。

(2)晶振电路,时钟源由外部晶振产生,具体电路为图中的Y1、C2、C3,在做电路板时应注意晶振和电容要靠近12脚和13脚放置,如果放置过远可能会造成晶振不能起振,或工作不稳定。

(3)复位电路,复位电路包括上电复位和手动复位两部分,AVR单片机多为低电平复位,也就是说RST(9)脚上只要有持续两个机器周期以上的低电平就能使单片机复位。

(4)编码盘整形电路有一片74LS04施密特触发器控制。可以很好的将编码盘的波形整形成方波。从而利于测试反馈给单片机。

2)电机驱动模块设计

对于图2中的L298N电机驱动电路,有以下几点说明:

(1)图中连接了两路电机,P2和P5是一一对应关系,如果只驱动一路电机可以连接对应的12或者34脚,电机的调速选择PWM(脉冲宽度调速)。

(2)八个续流二极管是为了消除电机转动时的尖峰电压保护电机而设计,简化电路时可以不加。

(3)6脚和11脚为两路电机通道的使能开关,高电平使能,所以可以直接接高电平,也可以交由单片机控制。

3)传感器模块设计

对于图2中的传感器转接板模块,有以下几点说明:

(1)由于传感器采用转接模块,因此需要在系统主板上预留出两个传感器的转接板。

(2)EWTS82和MMA7361都是比较灵敏的传感器,因此固定式一定要牢固。否则小车在调整平衡时由于传感器的震荡而影响调整精度。

4 软件设计

软件模块共两项,分为平衡小车程序流程图和遥控器控制程序流程图,如图3所示。

5 结论

两轮自平衡小车是一个集多种功能于一体的综合系统,是自动控制理论与动力学理论及技术相结合的研究课题,其关键问题是在完成自身平衡的同时,还能够适应各种环境下的控制任务。它是一种两轮共轴、独立驱动、车身中心位于车轮轴上方,通过运动保持平衡,可直立行走的复杂系统。由于特殊的结构,其适应地形变化能力强,运动灵活,可以胜任一些复杂环境里的工作。

参考文献

[1]黄有锐,曲立国.PID控制器参数整定与实现[M].北京:科学出版社,2010.

[2]范世珣,范大鹏,张智永,孙海洋.机电装置频率特性的数字化测试方法研究[J].动力学与控制学报,2007,5.

[3]丁学明,张培仁,杨兴明,徐勇明.基于单一输入法的两轮移动式倒立摆运动控制[J].系统仿真学报,2004,16.

两轮平衡车姿态检测系统设计 篇6

关键词：姿态检测,STM32单片机,四元数,数据融合

1引言

两轮平衡车平衡运作原理主要建立在动态稳定的基本原理上, 它内置姿态传感器检测车体的姿态状态, 通过CPU计算出适合的指令, 驱动马达转动以实现车体动态平衡控制[1]。 双轮平衡车姿态检测系统的关键技术在于检测角运动敏感器件陀螺, 它对车体姿态扰动十分敏感, 且陀螺本身存在零点漂移误差以及随机误差[2], 采用多传感器信息融合技术[3], 把车体的三轴角速度以及三轴重力加速度两个不相干的三维矢量基于四元数法进行数据融合, 致力提高姿态检测系统的测量精度。

2运动分析

双轮平衡车的结构比较简单, 主要有执行机构车轮以及随动机构车体组成, 车体的平衡、 运动、 转弯都依靠车轮的运动实现车体的动态平衡[4]。 双轮平衡车是非线性的复杂系统, 涉及到稳定、 随动、 跟踪等问题[5]。 现将平衡车力学系统简化成图1 (a) 所示。 假设车体受到干扰向后倾斜角 α 时, 且可以忽略地面摩擦力的影响, 建立简化平衡方程, 根据重力相对车轮中心产生的力矩:

为了使车体保持平衡, 要求电机必须产生反方向力矩进行抑制, 根据电机拖动控制方程:

式中, Ω 为电动机的角速度, 单位rad/s; JΩ为电动机轴上总转动惯量, 单位kg·m; Tem,TL分别是电动机的电磁转矩和负载转矩, 单位N·m; 为了保证车体直立, 必须满足力矩平衡方程:, 通过公式(1), (2), 计算出车轮的角加速度与车体倾角的关系为:

由于车体在前进时左右车轮的转速相等, 当双轮平衡车遇到障碍物时, 如图1 (b) 所示, 会导致右边的车轮往上抬高H=Lsin β, 而左边的车轮会继续往前行走H, 会造成车体被突然扭曲, 致使车体不稳定, 因此需要检测车体的横滚角 β, 及时对左边车轮进行补偿, 确保车体遇到障碍物时保持平衡。

通过以上两种平衡车运动情况分析, 俯仰角及横滚角的检测对车体平衡稳定具有重要的意义, 所以一个可靠稳定的双轮平衡车姿态检测系统必须具备实时对俯仰角及横滚角精确检测的能力。

3系统硬件

设计的两轮平衡车姿态检测系统的硬件框架结构如图2所示, 整个测量系统由控制单元STM32、 传感器MPU6050、 数据接口组成。 其中传感器MPU6050是集三轴陀螺、 三轴加速度计、 温度传感器为一体的惯性测量组合元件(IMU), 它为系统实时提供了车体的三轴角加速度、 三轴重力加速度、 以及温度信息, 且这些数据通过IIC接口传输到STM32单片机。 STM32是一款高性能、 低成本、 低功耗的嵌入式应用专门设计ARM Cortex内核的单片机, 它主要采集传感器的数据, 并把三轴角速度以及三轴重力加速度进行数据融合, 解算出系统的姿态, 并利用温度传感器进行误差补偿, 最后通过RS232接口向上位机输出系统的姿态信息。

4姿态的信号处理

三轴陀螺动态响应性能好, 直接测量角速度, 通过积分计算出角度, 但是存在积分误差以及零点漂移误差, 使得测量时间越长结果误差越大。 然而三轴加速度计静态响应性能好, 直接测量线性加速度, 但是信号的毛刺较多, 对系统的震动敏感, 受车体运动影响大[6]。 目前姿态的检测主要采用的手段是陀螺仪+加速度计的组合, 因此采用一种简易的基于四元数解算姿态的方法把三轴加速计提供的三维重力矢量, 作为观测矩阵来校正因三轴陀螺引起的误差, 实现对加速度计和陀螺仪信息的融合, 提高系统测量精度。

4.1建立四元数模型

四元数是简化刚体的旋转操作, 它比方向余弦向量法、 欧拉角法更能方便且易求, 能实时地计算出系统的空间姿态, 因此被广泛应用。 设四元数方程为:

其中标量部分表示旋转的角度, 矢量部分表示旋转的方向, 四元数对应的姿态矩阵CRb表示从本体坐标系b旋转至坐标系R的过程, 对应的旋转表示式为:

4.2建立误差修正模型

由三轴陀螺仪+三轴重力加速度计组成的姿态测量系统, 需要将三轴重力加速度计的数据作为三轴陀螺的误差修正, 所以把地理坐标系上的重力加速度通过四元数转旋转矩阵转移到当前机体的坐标系上进行处理。 地理坐标系的重力向量为g = [001]T, 经旋转, 把重力向量移至机体坐标系上有:

三轴重力加速度计在机体上测得的数值为ab= (abxabyabz),为了方便计算, 对测量的数值进行归一化处理, 得到无量纲的标量。 而经过四元数姿态矩阵旋转到机体坐标系上的重力向量为gb= (gbxgbygbz), 它们之间存在一个误差向量e= (exeyez) , 且误差向量与陀螺积分误差都是基于在机体坐标系上, 所以误差向量用叉乘来表示, 见公式(7):

式中x, y, z是机体坐标系上的单位向量。

在机体坐标系上, 建立PI误差补偿模型如公式(8), 利用误差向量修正三轴陀螺的误差, 通过调整控制误差系数Kp, Ki实现基于重力加速度计修正三轴陀螺仪的角速度, 已到达数据融合的目的。

4.3四元数更新

解四元数的微分方程有多种方法, 为了提高系统的精度, 采用基于定时采样的毕卡三阶逼近法将此四元数微分方程展开, 已知四元数的毕卡三阶逼近法形式为公式(9), 代入四元数微分方程即可求解出q0, q1, q2, q3。

其中, 三轴陀螺在采样时间内的角增量。

4.4欧拉角转换

最后根据四元数转换成欧拉角的形式进行转化, 见如下公式(10), (11) 所示:

5系统测试

图3为为姿态检测系统静止时的姿态估计。 通过观察可知, 系统的俯仰角和横滚角的误差都在0°附近, 并且静态误差范围精确控制在±0.15°范围之内, 因此采用四元数法能够有效地抑制陀螺的零点的漂移, 为双轮平衡车保持直立提供了可靠的保障。

采用三轴摇摆台测量系统的动态姿态估计, 摇摆台上安装了1024光栅码盘用来计算转台转过的角度, 然后经过数据转换, 与系统测量的角度进行对比。 通过观察图4, 发现姿态测量系统在±20°范围之内, 姿态测量精度达到±2°, 一般情况下要求双轮平衡车前后倾角不超±20°, 因此该姿态测量系统满足了系统的设计要求, 有效实现了车体姿态的正确估计。

6结语

分析了双轮平衡车的俯仰及横滚姿态的检测对车体稳定平衡的必要性, 设计四元数法有效地把三轴陀螺以及三轴重力加速度计的数据进行融合, 实验结果表明, 四元数法有效地修正了陀螺的零点误差, 并且提高了系统的动态姿态检测的精度, 实现了动态姿态的平滑滤波效果, 具有更新速率快实时性强。 此外目前该姿态检测系统已安装在载人双轮平衡车上进行测试, 满足了平衡车对姿态控制测量的要求。

参考文献

[1]A.Salerno,J.Angeles.The Control of Semi-Autonomous TwoWheeled Robots Undergoing Large Payload-Variations.Proceedings of the 2004 IEEE International Conference on Robotics and Automation.New Orieans,2004:1740-1745.

[2]徐梓皓,周召发,孙立江.基于卡尔曼滤波器的姿态角测量系统设计[J].电子测量技术,2014,37(1)1-2.

[3]吕漫丽,孙灵芳.多传感器信息融合技术[J].自动化技术与应用,2008,2(2):79-80.

[4]王晓宇.两轮自平衡机器人的研究.哈尔滨工业大学博士学位论文,2007:20-24.

[5]秦勇,闫继宏,王晓宇,赵杰.两轮自平衡机器人运动控制研究.哈尔滨工业大学学报,2008,40(5):721-726.

两轮平衡车的建模与控制研究 篇7

CL、CR——左、右车轮的转矩,N·m;

D——两轮之间的距离,m;

fL fR——左、右车轮与地面的摩擦力,N;

g——重力加速度,m/s2;

HL、HR——底盘与轮子在水平方向的作用力,N;

Jφ、JP、Jψ——轮子、摆和车体的转动惯量,kg·m2;

L——轮子轴心到质心m的距离,m;

ML、MR——左、右轮子的质量,kg;

m——两轮车除了轮子以外的质量,kg;

PL、PR——底盘与轮子在垂直方向的作用力,N;

R——左、右轮半径,m;

xL、xR、xm——左、右轮子的位移和平均位移,m;

xP、xz——质心m的水平位移和垂直位移,m;

——直线速度,m/s;

——直线加速度,m/s2;

φL、φR——左、右轮子的旋转角度,rad;

——左、右轮子旋转角的角加速度,rad/s2;

θ——摆杆与z平面的倾斜角,rad

;——角速度,rad/s;

——角加速度,rad/s2;

ψ——两轮车的行驶方位角,rad;

——两轮车行驶方位角的角加速度,rad/s2。

两轮平衡车是一种两轮左右分布,中间带类似倒立摆的车子。这种车子是一种不稳定体,因此需要设计相应的控制系统以控制其保持平衡。两轮平衡车除了开关,基本没有其他按钮用于加、减速及刹车等。其工作原理是:系统利用陀螺仪、加速度传感器及倾斜计等传感器,检测出车身的俯仰状态以及状态变化率。通过中央处理器计算并发出指令,驱动电机进行加速向前或向后等动作保持车体平衡。驾驶者通过前倾或后仰来控制车子的速度,通过倾斜把手来控制其左右转向。

笔者通过分析两轮平衡车的物理结构以及在平衡瞬间的力学平衡,得到两轮车的力学平衡方程,并建立其数学模型。运用MATLAB和SIMU-LINK仿真系统的角度θ、角速度、位移x和速度x的变化过程,以验证该系统是否可以通过外部控制器来控制其平衡。

1 建模

两轮平衡车的瞬时力平衡分析如图1所示。下面将分析归纳此时的力平衡方程[1,2,3],并逐步建立其数学模型。

对两轮平衡车的右轮进行力学分析,如图2所示。

依据图2对右轮进行受力分析,并建立其平衡方程:

同理,对左轮进行受力分析,并建立其平衡方程:

两轮平衡车摆杆的受力分析如图3所示,由图3可以得到水平和垂直方向的平衡方程以及转矩方程。

水平方向的平衡方程:

其中xp=xm+Lsinθ,则有:

垂直方向的平衡方程:

其中xz=Lcosθ-L,则有:

转矩方程为:

两轮平衡车的转向平衡受力分析如图4所示。

由图4对转向运动分析可得:

至此,两轮平衡车的所有平衡方程建立完毕。

当θ在±5。变化时,sinθ≈θ,cosθ≈1,≈0,由此可得两轮车的数学模型:

由式(13)～(15)可得系统状态方程:

设M=0.8kg,R=0.1m,L=0.5m,Jψ=

0.001kg·m2,m=10kg,Jφ=0.002kg·m2,JP=0.003 4kg·m2,D=0.5m。则控制系统的状态方程可以写成:

式中A——系统矩阵;

B——输入矩阵;

C——输出矩阵;

D——直接传递矩阵;

u——输入向量;

X——状态向量;

Y——输出向量。即:

此时,两轮平衡车的状态方程建立完毕。

根据系统的状态方程对矩阵A,可以利用MATLAB的函数[V,T]=eig(A)计算其特征值:A1=0,A2=0,λ3=10.8004,A4=-10.8004。

显然λ3>0,说明两轮平衡车系统是不稳定的。

X=AX+Bu,Y=CX+Du是一个开环系统,不稳定。因此,需要对该系统引入一个由角度和位移组成反馈量,将此系统构成为一个可控的闭环系统,即:

则:

式中K——闭环系统的反馈增益;

r——系统的参考输入。

可以看出,只要合理选择矩阵K的值,就能将原开环系统转换成闭环系统。K的选择有多种取最佳值的方法。MATLAB中有acker、place、estim及reg等函数,可以根据期望极点求取反馈增益[4,5]。以place为例,用法为K=place (A,B,P)。其中,A、B为原状态方程的状态矩阵;P为期望的极点。

对于上文求得的开环系统的状态方程,有:

取P=[-2+j*4-2-j*4-10-20],P中极点都位于直角坐标平面的左半平面,则有:

……

MATLAB仿真得到如图5所示的结果,可以看出各变量都能随时间变化趋近于稳定。

运行MATLAB的SIMULINK工具[6],将上述过程形象地绘制为如图6所示的结构图,其中状态空间模块中的内容即为前文求得的状态空间方程,其输出y即为位移x、角度θ、速度和角速度,分别乘以对应的增益K,并与阶跃输入相加,就可以得到两轮平衡车模型的输入量。

图7为图6的仿真结果,可以明显地看到:两种仿真工具的结果很相似,角度、速度和角速度的收敛曲线几乎相同,只有位移的收敛曲线稍有不同。MATLAB仿真中,位移从一个起始位置收敛于0;SIMULINK仿真中,位移从0收敛于一个终值。但也说明在此闭环系统中,系统的4个输出值都能够被控制并使系统趋于稳定。

为了能更好地得到反馈控制增益,对于系统的期望极点,取以下几组不同值:

以位移和角度为研究对象,经过MATLAB仿真后得到如图8所示的收敛曲线,随着配置极点不断远离原点,K不断增大,曲线的收敛速度越快,动态响应好,到达稳定的时间越短,但相对波动幅度也越大,在实际控制中需要的控制力也越强;但当极点越远,增益过大时,又会引起波动幅值过大,导致控制过量,引起控制的不稳定。因此,需要合理选取期望极点的值(如Pt),这样既能获得较好的收敛速度,也不会引起过大的超调量。

除了用极点配置来求取反馈增益外,还可以通过MATLAB的LQR函数来求取。通过LQR可以得到状态线性反馈的最优控制规律,易于构成闭环最优控制。Q和R的值用于平衡状态向量和输入向量的权重,使性能指标J达到最优。对此,

用MATLAB的LQR函数来求取相应的反馈增益,即K=LQR(A,B,Q,R),经仿真运行后与极点配置方法的比较结果如图9所示,两种方法的收敛速度基本相同,但是LQR方法得到的曲线超调量比极点配置的要小很多,控制性能更好[7,8]。

3 结束语

两轮平衡车是一种不稳定系统,类似于倒立摆系统,但又是一种可控系统,因此只需要对其施加适当的控制,就可以使之达到稳定。笔者根据两轮车平衡瞬间的动力学方程,建立数学模型,并采取适当的反馈控制,将原先的开环系统构建为闭环系统,最终使得平衡车系统的位移、角度、速度和角速度这些变量逐渐趋于稳定值。

笔者在该系统中运用的仿真方法,可以被简单应用于位置式PID控制方案,反馈增益矩阵K中的元素对应于PID参数,能够实现两轮平衡车的稳定控制和抗扰动性。当然,除了运用PID控制外,也可以采用智能控制(如模糊控制等)实现对两轮平衡车的快速、稳定控制。

参考文献

[1]阮晓刚,刘江,狄海江,等.两轮自平衡机器人系统设计、建模及LQ控制[J].现代电子技术,2008,18 (4):57-60.

[2]Khac Due Do,Gerald Seet.Motion Control of a Two-Wheeled Mobile Vehicle with an Inverted Pendulum [J].Journal of Intelligent and Robotic Systems,2010, 60(3-4):577-605.

[3]阮晓刚.两轮自平衡机器人动力学建模及其平衡控制[D].北京:北京工业大学,2006.

[4]潘晓中.基于MATLAB的线性系统极点配置问题的算法分析[J].系统工程与电子技术,2002,24(3): 78-79.

[5]刘满,井元伟,张嗣瀛.区域极点配置问题的研究方法[J].控制与决策,2005,20(3):241-244.

[6]曾志新,邹海明,李伟光,等.倒立摆系统的建模及MATLAB仿真[J].新技术新工艺,2005,(10):16- 18.

[7]彭学锋,鲁兴举,吕鸣.基于SimMechanics的两轮机器人建模与仿真[J].系统仿真学报,2010,22(11): 2643-2645.

自平衡车 篇8

不光是在青奥会上,在日常生活中,我们已经能零散地看到电动平衡车这类个人代步工具服务于生活的场景。这种电动平衡车看上去很简单,实际上可是一个神奇的东西,就算你根本没学过驾驶,就算你技术再“渣”,都可以稳当地驾驶它,因为它有一颗淡定的“陀螺心”。

能自动纠错的小玩意儿

如果你骑过自行车,那么你一定知道,骑自行车的第一要务是控制好左右平衡,否则就很容易摔跤。可是如果你是骑在电动平衡车上,那么只要不去做一些高难度的动作,想要摔跤还真的很难!

之所以能做到这一点,是因为电动平衡车的研发建立在一种被称为“动态稳定”的基本原理之上。所谓动态稳定,是指一个系统在运动过程中,如果发生了偏离运动状态的微小变动,系统能够自动进行纠错,使运动状态回到初始的状态。

你一定觉得能自动纠错可真是一种“高大上”的本领,其实一个很不起眼、很多人都玩过的小玩意儿,也有这份能耐,只是你从没把它和“科技”联系到一起。那就是陀螺。还记得吗?陀螺在旋转的过程中,如果轻轻地去碰触它,并不会改变它的运动状态,它总是很淡定的。

利用陀螺的“淡定”,人们制造出了一种叫“陀螺仪”的东西。陀螺仪的旋转方向与装载陀螺仪的容器无关,使得人们可以利用陀螺仪来精确确定物体的方位,在航空、航天、航海中有广泛的应用。惯性制导导弹里的制导装置,就是一个陀螺仪。

它也有颗淡定的“陀螺心”

电动平衡车的内部也有一个精密的陀螺仪,这个陀螺仪可以判断出车身所处的姿势状态,当车身失去平衡的时候,陀螺仪会在第一时间发现,并把这一信息传给车内的微型计算机。微型计算机根据陀螺仪传来的信息,向控制车轮的发动机发出指令,调节车身的平衡。

无论是独轮的还是双轮的电动平衡车,都是靠这个原理来调节平衡的。当骑车人站在平衡车上时,车内的陀螺仪会自动记住人和车的位置,并以人和车的总体重心的纵轴作为参考线。

当人向前倾斜身体时,人和车的重心就到了参考线的前面,这时,平衡车的微型计算机就会指挥电动马达产生向前的力量,一方面使人与车重新回到原有的平衡状态,另一方面让车辆加速前进。反之,如果人向后倾斜身体,平衡车就会减速。

更加智能的电动平衡车来啦

电动平衡车的能量来自于一个锂电池组,是真正的零排放环保能源,单次充电可骑行20～30千米,最高时速可以达到15千米。有些电动平衡车采用了动力转换技术,下坡行驶的时候,可以将下坡的速度降下来,用多余的能量给锂电池组充电,使能量可以循环利用,真正节约了能源。

在骑行电动平衡车时,可以用身体来控制车辆的速度和方向,身体向前倾,车辆就会加速,向后倾,则会减速,向侧面倾斜,则会让车辆拐弯。有些型号的电动平衡车配备了操纵杆,车上的人可以通过操纵杆来控制车辆的行动。

2014年6月,电动平衡车的发明者美国索罗威尔公司发布了一种称为可穿戴代步装备的新产品。它不仅仅是一款交通工具,更被升级为一个移动终端。这款电动平衡车在行驶时,会不断采集包括路况、里程、驾驶时间等信息,并通过内置的蓝牙芯片,将这些信息发送到手表、手机等显示设备上。这能够让驾驶者随时掌握车辆的工作状态,保证车辆的安全驾驶。

电动平衡车由于其节能、环保、站立驾驶、操作简单等一系列优势,在国内外已经被广泛应用。家用版的独轮车也已经逐渐走进我们的生活,也许在不久的将来,会有更多的电动平衡车成为我们的代步工具。

电动平衡车虽好,不过对于初学者来说,也要进行适当的练习才能上路哟!下面就是柠檬为你准备的驾驶秘笈:

1.在驾驶电动平衡车之前,一定要检查车辆的各部件是否安装牢固,有没有损坏。

2.找一块比较空旷平坦的地方进行驾驶练习,周围最好没有台阶、石头等障碍物,并且不会受到汽车、行人、猫狗等的干扰。初次练习时,身边最好有一个教练以确保安全。

3.千万别在光滑、湿滑的场地上练习,在那种地方,再好的平衡能力也不能保证不摔跤啊!

自平衡车 篇9

关键词：STM32F405,平衡车,控制系统,自主寻迹

0 引言

在科学技术不断取得新突破的今天,机器人走进家庭进入工厂已经成为现实,机器人与人们的联系越来越密切。而两轮移动式机器人因为结构简便、反应灵活、适应性强和操作简单等特点,受到了越来越多的关注[1,2,3]。本文结合自动控制原理、通信技术和传感器应用等相关知识,完成了一个具有自主识别道路的两轮平衡车的设计。该设计以STM32系列单片机为控制核心,运用陀螺仪、加速度计和光电编码器等传感器采集相关的数据信息,在硬件电路设计基础上辅以软件编程实现了平衡车的直立快速运动和不同路径上的转向和自主寻迹。

1 系统硬件结构设计

系统硬件部分主要由微控制器、稳压电源、角度传感器、电机驱动、测速模块、赛道信息采集、人机交互等模块组成。通过单片机内某些控制算法的处理后输出PWM控制信号控制两后轮电机,以完成系统的加减速、转向和自主寻迹等[4,5],系统硬件整体框图如图1所示。

1.1 微控制器模块

该系统选用STM32F405单片机为控制器,该控制器是以CortexTM⁃M4为内核的高性能MCU[6],工作频率能够达到168 MHz;同时STM32F405微控制器集成了单周期的DSP指令和FPU并行计算功能,运算能力被大大提高,能够完成部分更复杂的系统控制。

1.2 稳压电源模块

稳定的电源对于一个控制系统的正常工作是必不可少且及其重要的。因此在设计平衡车系统时为各个模块配置了合适、稳定的电源,并且在电路设计上避免不同电源和相同电源不同模块之间的干扰,从而保证整个系统的稳定运行。该平衡车系统的大部分电路器件为5 V电压供电,单片机核心控制器则为3.3 V低压供电。图2为系统稳压电源模块原理图。

1.3 角度测量模块

1.3.1 加速度传感器

本设计采用MMA7260加速度传感器,其是一款基于重力分量换算原理的低功耗高灵敏度的加速度传感器,能够同时输出x,y,z三个方向的加速度值,用于测量平衡车的运动姿态和方向。

1.3.2 角速度传感器⁃陀螺仪

采用ENC⁃03陀螺仪测量平衡车相对于灵敏轴的倾角。陀螺仪输出的模拟电压信号与角速度成正比;通过将该角速度对时间积分便得到灵敏轴旋转过的角度值,即平衡车的倾角。其具有体积小、重量轻、响应快和功耗低等特征。

1.4 赛道信息采集模块

系统利用TSL1401线性CCD模块[7]对比赛赛道信息进行采集并反馈给中央处理单元,由中央处理单元对采集数据进行处理。

1.5 电机驱动模块

为了实现电机的运行和正反转控制,如图3所示。本设计采用两片IR2101芯片和4个MOS管IRF3205组成了一个H桥型电机驱动电路。IR2101是一款高压、高速并带有独立的高低侧参考输出通道的电力MOS管和IGBT驱动芯片,1片IR2101芯片能够驱动2个MOS管并控制其通断状态。

图3中4个MOS管作为开关元件,当1号IRF3205和3号IRF3205处于导通状态,2号IRF3205和4号IRF3205处于关断状态时,电机正转;反之则电机反转,控制上桥臂MOS管采用PWM方式,下桥臂MOS管只工作在开关状态。为了防止异常情况的发生,保护驱动电路和电机,设计中加入了电流检测电路,电机电流全部流经0.02Ω的采样电阻,转换成电压信号,经过一阶低通滤波和同相比例运算放大器之后送给单片机的模拟量输入口,单片机实时采样该电压即可检测流经电机的实时电流,异常情况即可控制PWM占空比封锁驱动输出电压,已达到保护驱动电路和电机的目的。

2 系统软件结构设计

在该系统中,图像的采集由外部中断来单独处理,且图像采集的优先级高于其他内部中断。传感器信号的采集、电机转速的读取、小车直立控制、小车速度控制、小车方向控制等则放在一个1 ms的定时器中断服务程序中完成,用一个全局变量进行计数,则可实现系统各个子模块有序地执行。图像获取、图像处理和黑线提取、方向偏移量和方差的求取及无线串口数据的接收与发送则放在主程序中。图4为系统主程序流程图。

软件系统首先完成各功能模块的初始化。包括PWM通道、ADC通道及I/O口的设置等。初始化完成后,读取人机交互模块的参数,包括拨码开关的状态和上位机传回的数据。然后开始进入无限循环。三级中断按照优先级先后进入各任务交替完成,首先进入中断优先级最高的图像采集程序,再进入DMA中断服务程序判断图像是否采集完毕,若采集完毕设置图像处理标志位置位,最后进入1 ms的定时器中断,在定时器中断服务程序,基于全局计数变量的值使各子模块的运行任务有序地完成。无中断信号请求时,则在主循环中执行图像去噪处理、黑线提取和赛道形式判断程序[8,9]。若检测到平衡车倾角超过了某一事先设定好的阈值则可认为平衡车跌倒,则应该令平衡车停止运行。

3 结语

本文研究并设计实现了以STM32为控制核心的智能平衡车控制系统。以智能平衡车为研究对象,对硬件电路设计和软件编程进行相关研究,主要有:传感器采集信号的滤波、自平衡控制的PID参数的整定、赛道图像提取、道路形式的识别及小车转向的控制、角度闭环和速度闭环的相互协调等。在实验室环境下的跑道上,该两轮平衡车能很好地沿着模拟路径进行快速运行。

参考文献

[1]张学会,苏洋,徐佳,等.红外遥控两轮自平衡小车设计[J].信息技术,2015(9):91-94.

[2]张伟民,段晓明,赵艳花.两轮自平衡小车控制研究[J].自动化技术与应用,2011,30(4):11-13.

[3]阮晓钢,任红格.两轮自平衡机器人动力学建模及其平衡控制[J].计算机应用研究,2009,26(1):99-101.

[4]姜香菊,刘二林.两轮自平衡机器人角度检测数据融合算法[J].计算机工程与应用,2013,49(8):203-205.

[5]王良成,杨志民,胡聪聪,等.两轮自平衡小车的设计与实现[J].实验室科学,2012,15(6):52-55.

[6]陈启军,余有灵,张伟,等.嵌入式系统及其应用[M].上海:同济大学出版社,2011.

[7]吴苗苗,沈世斌,王亮,等.基于CMOS摄像头的直立循迹智能车系统设计[J].自动化技术与应用,2014,33(7):21-25.

[8]盘书焱,杨明,何启迪,等.基于K60的改进式PID在平衡车中的应用[J].硅谷,2014(24):112.