足两轮自平衡车的控制系统要求。当然,也可以采用各类先进的控制算法,诸如基于状态空间的LQR(最优控制)、模糊控制、神经网络等[4]。Р1.3本文主要研究目标与内容Р本课题设计了一款两轮自平衡小车,研究了车身姿态检测中陀螺仪与加速度传感器的互补特性,并根据其特性比较并设计滤波算法,包括卡尔曼滤波,互补滤波等常用滤波算法。PID控制算法的实现以及直流电机调速的研究。具体包括:Р(1) 机器人本体设计:包括机械,重心调整,电气系统设计等,为进一步研究提供良好的平台;Р(2) 信号调理及控制部分电路设计:陀螺仪输出信号需要经过进一步滤波放大,因此需要设计信号调理电路,同时控制核心需要构建相关输入输出模块及人际交互设备,因此需要对主控单元电路进行设计。同时还需要设计直流电机驱动电路。Р(3) 基于卡尔曼滤波的数据融合:由于陀螺仪测量的角速度只在短时间内稳定而加速度传感器的自身白噪声很严重,因此根据其互补特性设计卡尔曼滤波器以得到准确稳定的角度和角速度。Р(4) PID控制算法:包括两路闭环控制。小车的倾角闭环控制以及直流电机的闭环速度控制。Р1.4论文章节安排Р第一章:绪论,介绍两轮自平衡车的发展历史、研究方向及应用前景,然后阐述课题的研究目标及主要内容。Р第二章:系统原理阐述与分析,对小车的运动进行建模,分析陀螺仪与加速度计的特性并对滤波算法进行阐述,介绍PID控制器的设计。Р第三章:系统硬件设计,介绍两轮子平衡车硬件系统的组成与设计,主要介绍单片机最小系统、Р陀螺仪信号放大电路、电机驱动电路等。Р第四章:系统软件设计,介绍单片机初始化,滤波算法及控制算法,阐述各模块软件设计方法。Р第五章:系统调试,介绍滤波算法的效果与参数调整方法,PID参数整定、电机、编码器等模块的调试效果,对调试结果进行分析。Р第六章:总结与展望,总结本设计各模块,并对两轮自平衡小车的优化方向进行了简要阐述。
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