智能自平衡车制作

摘 要：本文研究的是智能自平衡车，它的原理主要是建立在一种被称为“动态稳定”（Dynamic Stabilization）的基本原理上，也就是车辆本身的自动平衡能力。该设计以STM32F103单片机最小系统为主控制器和以数字传感器MPU6050为姿态检测模块组成自平衡车系统，采用卡尔曼滤波算法对陀螺仪和加速度计数据进行融合，通过增量式PID控制算法来控制小车的直立、速度和转向，最终实现小车的直立平衡功能。

关键词：STM32；MPU6050；卡尔曼滤波；智能自平衡车

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.07.138

1 引言

随着社会经济的发展，人民生活水平的提高小汽车作为短途代步工具的弊端越来越明显，为了满足市民越来越高的要求，如今市场上出现了两轮载人平衡车，智能自平衡作为短途代步车，可以丰富人们的业余生活、锻炼平衡能力和协调性。

通过学习STM32103单片机的内部资源，利用MPU6050传感器获取小车的偏转姿态。运用卡尔曼滤波和增量式PID的方法，通过TB6612控制电机的转向与转速，以达到小车在水平面稳定的站立。另当有一定的外力作用作用在小车上时，小车仍可以保持当前稳定状态。

2 智能自平衡车的总体设计方案

该设计是以STM32103单片机为主控制器，通过STM32单片机的内部资源，如TIM，IIC，PWM，ADC，定时器，外部中断，串口等功能。由于STM32硬件IIC不稳定所以利用IO模拟IIC去读取MPU6050传感器的角度和加速度数据，然后利用卡尔曼滤波算法对采集到的角度和加速度数据进行融合，最后借助增量式PID算法和TB6612对2个电机的转速和转向进行控制，从而实现两轮自平衡。

获取平衡小车姿态角的滤波算法一般为卡尔曼滤波和一阶互补滤波，由于MPU6050 内置的DMP可以直接输出和姿态相关的四元数，所以有三种方法可以获取角度。但是根据人们长时间的实践结果，认为DMP输出的四元数表示的角度和卡尔曼滤波最稳定，这里我们选择了卡尔曼滤波。因为卡尔曼滤波应用广泛且功能强大，它可以估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态，本质上讲，滤波就是一个信号处理与变换的过程。

最后的结果小车实现了自平衡，而且通过蓝牙控制可以进行简单的移动。即使有外力的干扰小车同样也可以保持平衡。

3 硬件电路设计

硬件电路分为电源模块、STM32单片机最小系统模块、传感器模块、TB6612电机驱动模块。下面分别介绍下电源模块、传感器模块和电机驱动模块。

3.1 电源模块电路

整个系统是通过航模锂电池来供电，其中单片机系统需要的是5V电源，传感器模块需要的是3.3V电源。要使传感器能正常工作我们需要通过AMS1117来进行稳压达到3.3V。以下是设计的硬件图。

3.2 传感器模块电路

系统需要测试角度与加速度因此需要应用陀螺仪和加速度计传感器，为了方便我们采用了集成二者的MPU6050。MPU6050中的数据是通过IIC进行读取，将MPU6050的SCL和SDA口接与STM32103单片机的PB8和PB9相连。

3.3 电机驱动模块电路

电机驱动模块的主要功能是驱动小车轮子转动，对电机驱动系统有较高的要求，在这里我们选择了TB6612模块，通过单片机IO口输入改变控制端的高低电平，从而对电机进行正反转及停止操作。

4 软件代码调试

5 结论

本文针对智能自平衡车的设计的制作进行了基本介绍，介绍了其原理结构，硬件及软件设计。通过软硬件的规划，参数整定，实现了自平衡车系统的动态平衡和简单的遥控行走功能。在整个制作过程我们学习了单片机硬件结构，相关的传感器使用和PID算法。通过这次的设计基础，将再进一步研究载人自平衡车的设计，实现其理论研究的应用价值。

项目经费：安徽省大学生创新创业项目：智能自平衡车制作（项目编号：201610379125）

作者简介：张笑笑（1995-），女，安徽亳州人，W生。