两轮平衡车课件

两轮平衡车两轮平衡车二、项目描述三、功能分析六、总结提高一、项目背景四、学习咨讯五、项目实施

两轮自平衡机器人的概念，最早是在1987年由日本电信大学教授山藤一雄提出来的。这个概念就是用数字处理器来检测平衡状态的改变，然后以平行双轮来保持机器的平稳。

两轮自平衡小车类似于一阶倒立摆，由于其不稳定的动态特性，两轮自平衡小车成为验证各种控制算法的理想平台，具有重要的理论意义。到现在为止,全世界范围内出现了非常多的两轮自平衡小车的成功例子，有些已经运用到现实生活领域，Segway代步车是最成功的代表。一、项目背景二、项目描述使用“创意之星”套件设计并制作一款两轮平衡车机器人，功能要求如下：√采用两轮结构；√能够自主保持动态平衡。结构框图功能及实现部件表三、功能分析四、学习资讯红外测距传感器

红外测距传感器为模拟量传感器，可通过Luby

Crater软件的常规监控器进行红外测距传感器的数值获取。传感器的规格数据如下:√1.探测距离:10~80cm；√2.工作电压:4~5.5V；√3.标准电流消耗:33~50mA；√4.输出量:模拟量输出,输出电压和探测距离非比例相关。两轮平衡车的受力示意图四、学习资讯动平衡不需要依靠运动过程中产生的惯性力而实现的平衡叫做静平衡。机器人运动过程中，如果重力、惯性力、离心力等让机器人处于一个可持续的稳定状态，这种稳定状态叫做动平衡状态。PID算法流程图四、学习资讯PID控制算法PID即：Proportional（比例）、Integral（积分）、Differential（微分）的缩写。顾名思义，PID控制算法是结合比例、积分和微分三种环节于一体的控制算法，它是连续系统中技术最为成熟、应用最为广泛的一种控制算法，PID控制的实质就是根据输入的偏差值，按照比例、积分、微分的函数关系进行运算，运算结果用以控制输出。它具有原理简单,易于实现,适用面广,控制参数相互独立,参数的选定比较简单等优点。u(k)=Kp(ek-ek-1)+Ki

ek+Kd(ek-2ek-1+ek-2)+u(k-1)四、学习资讯PID增量式算法令△h=a-b，ω是两轮的转速，α是摆锤的转角，假定顺时针方向旋转为正，根据小车状态，可以分为三种情况：√△h<0：机器人左倾，轮子应逆时针转动，ω<0，摆锤顺时针转动，α>0√△h>0：机器人右倾，轮子应顺时针转动，ω>0，摆锤逆时针转动α<0√△h=0：机器人平衡，轮子不转动，ω=0，α=0两轮平衡车运动示意图四、学习资讯控制原理对于PID算法来说，两轮转速ω与摆锤转角α对应输出值u（k），△h相对于平衡时的差值对应输入偏差值ek，只需要套用PID算法公式，调整好控制的周期和Kp、Ki和Kd三个参数就能够让机器人实现动态平衡。两轮平衡车运动示意图四、学习资讯控制原理详见两轮平衡车搭建手册五、项目实施——机器人搭建舵机ID号舵机位置备注1前轮电机模式2后轮电机模式3摆锤舵机模式五、项目实施——机器人搭建√动平衡对实时性要求很高，每隔2.5ms需要做一次传感器采样和PID算法，采用中断实现。√主程序只进行硬件初始化，包括中断和舵机初始化，然后执行while（1）循环，等待中断。√在中断服务函数中，对左右两个红外测距传感器依次进行采样，再通过PID算法计算产生舵机速度和摆锤角度，实现小车的动平衡。五、项目实施——流程图绘制开始中断初始化舵机初始化while(1)循环2.5ms中断函数对左红外采样对右红外采样PID计算设置舵机速度、角度返回详细编程过程请见两轮平衡车编程操作视频五、项目实施——机器人编程由于一致性的原因，即使测量同样的距离，两个红外传感器获取的值也不相同，在编写控制程序之前，需要对传感器进行标定，通过LUBY常规

监控器获取机器人在平衡位置时两个传感器的值，以计算两个传感器在平衡状态下的差值ADC_balance，多次测试取平均值。（

LUBY常规监控器操作使用详见相关视频）五、项目实施——机器人调试五、项目实施——机器人调试实物调试时，先用手轻扶，尽量使其保持平衡，在轮子和摆锤没有大幅变化后，慢慢松开，两轮小车即可通过两轮及摆锤的转动实现自主平衡。本项目控制原理及算法复杂，同时采用Keil

C软件直接对Luby控制器进行开发，总体难度较大，注意事项如下：√机器人安装时要尽量保证两臂的对称，摆锤上使用的舵机安装前必须首先恢复中位,安装时需要尽量保证竖直，保证机器人的重心不偏离几何中心。√程序中的Pk、Pi、Pd三个系数都是调试出来的，在实际调试中