基于单片机的两轮直立平衡车设计

基于单片机的两轮直立平衡车设计

介绍

两轮直立平衡车是一种依靠动态稳定算法来保持平衡的小型交通工具。它通常由一个单片机负责进行实时计算，并通过调整两个轮子的电机速度来维持车辆的直立和平衡。该设计涉及传感器数据采集、信号处理和控制算法的实现。

应用使用场景

1. 个人短途出行：在城市中进行短距离通勤。
2. 自动配送：用于无人物品的自动化配送。
3. 机器人：用于教育和科研领域的自主平衡机器人实验。
4. 娱乐设备：作为一种新型的娱乐产品。

原理解释

平衡车主要基于倒立摆原理来实现自稳。其核心是PID（比例-积分-微分）控制算法，通过不断调整电机的转速来维持系统的平衡。关键组件包括：

• 陀螺仪和加速度计：实时检测平衡车的倾斜角度和方向。
• 单片机：处理传感器数据并执行控制算法。
• 电机和驱动器：负责动力输出，实现速度调节。

算法原理流程图

+--------------------------------------------+
|        初始化系统变量和传感器设备          |
+--------------------------------------------+
                   |
                   v
+--------------------------------------------+
|      从陀螺仪和加速度计读取当前角度        |
+--------------------------------------------+
                   |
                   v
+---------------------------------------------+
|    利用卡尔曼滤波或互补滤波处理角度数据    |
+---------------------------------------------+
                   |
                   v
+--------------------------------------------+
|       使用PID算法计算电机速度调整量        |
+--------------------------------------------+
                   |
                   v
+--------------------------------------------+
|    调整电机转速以保持车辆的水平平衡       |
+--------------------------------------------+
                   |
                   v
+--------------------------------------------+
|            循环执行上述步骤                |
+--------------------------------------------+

算法原理解释

PID控制器通过三个参数（P：比例，I：积分，D：微分）对系统误差进行调节：

• 比例控制（P）：根据当前误差调整输出。
• 积分控制（I）：累积误差影响，消除系统稳态误差。
• 微分控制（D）：预测误差趋势，增加系统响应速度和稳定性。

实际详细应用代码示例

以下是一个基本的代码示例，基于Arduino平台实现平衡车的平衡控制：

#include <Wire.h>
#include <MPU6050.h>

MPU6050 sensor;
float Kp = 1.5, Ki = 0.1, Kd = 0.05;
float setPoint = 0; // Desired angle
float input, output;
float lastInput, integral = 0;

void setup() {
    Wire.begin();
    sensor.initialize();
}

void loop() {
    input = readAngle();
    float error = setPoint - input;
    integral += (Ki * error);
    float derivative = (input - lastInput);
    output = Kp * error + integral - Kd * derivative;

    controlMotors(output);

    lastInput = input;
    delay(10);
}

float readAngle() {
    // Read angles from MPU6050 and return the processed angle
    int16_t ax, ay, az;
    sensor.getAcceleration(&ax, &ay, &az);
    return atan2(ax, az) * 180 / PI;
}

void controlMotors(float speed) {
    // Adjust motor speeds based on computed speed value
    analogWrite(MOTOR_LEFT_PIN, constrain(speed, 0, 255));
    analogWrite(MOTOR_RIGHT_PIN, constrain(speed, 0, 255));
}

测试代码、部署场景

测试代码可以通过搭建简单的原型车进行验证，调整PID参数以优化性能。部署时，应确保传感器固定良好和电机接线正确。

材料链接

• Arduino Uno
• MPU6050模块
• 直流电机及驱动器

总结

两轮直立平衡车的设计不仅涉及硬件电路的搭建，还需要深入理解控制算法及传感器信号处理技术。通过精确地设计和调校，能够创造出安全可靠的平衡系统。

未来展望

未来，两轮平衡车可能会结合更为先进的AI算法，如机器学习或深度学习来优化路径规划和障碍物躲避。同时，随着硬件技术的进步，平衡车的体积、成本和能效也有望获得进一步提升。