朱慧

摘? 要：為提升兩輪自平衡車姿態(tài)角檢測(cè)中的精度，針對(duì)陀螺儀和加速度計(jì)兩類慣性傳感器分別存在低頻積分漂移誤差和高頻干擾誤差等問題，文章提出了一種結(jié)合交叉補(bǔ)償、互補(bǔ)濾波和加權(quán)平均的數(shù)據(jù)融合優(yōu)化算法。首先對(duì)兩類慣性傳感器的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行互補(bǔ)濾波處理，接著對(duì)濾波后的數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均運(yùn)算，最后根據(jù)測(cè)量誤差交叉補(bǔ)償校正。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明文章所提出的姿態(tài)角檢測(cè)算法有效，相對(duì)單一傳感器或常規(guī)互補(bǔ)濾波數(shù)據(jù)融合算法的姿態(tài)角檢測(cè)更可靠，精度更高。

關(guān)鍵詞：姿態(tài)檢測(cè);互補(bǔ)濾波;數(shù)據(jù)融合;平衡車

中國(guó)分類號(hào)：TP291 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ?文章編號(hào)：2095-2945（2020）21-0014-03

Abstract： In order to improve the attitude angle measurement of a precision of two-wheeled self-balanced vehicle， a data fusion optimization algorithm is proposed based on weightedmean， cross compensation and complementary filter algorithm for the low frequency drift error of the gyroscope and the high frequency disturbance error of the accelerometer. Firstly， the output filter of the sensor is processed; secondly the weighting operation is carried out; and lastly， a cross compensation correction is proposed based on the measurement error. The experimental results show that data fusion algorithm in the article is effective and more reliable than single sensor or conventional complementary filter data fusion algorithm. The algorithm can enhance the precision of the self-balanced vehicle attitude angle measurement.

Keywords： attitude measurement; complementary filter; data fusion; self-balanced vehicle

1 概述

兩輪自平衡電動(dòng)車是一種只有兩個(gè)車輪，由鋰離子電池等電池供電，兩車輪電機(jī)通過協(xié)同控制，可實(shí)現(xiàn)自我平衡的運(yùn)載工具。這種工具由于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、體積小、速度適宜，所以它可以實(shí)現(xiàn)小半徑轉(zhuǎn)彎、低功耗運(yùn)行、運(yùn)行時(shí)噪音小等狀態(tài)運(yùn)行[1-4]。這種運(yùn)載工具在步行街、廣場(chǎng)、大型會(huì)場(chǎng)、機(jī)場(chǎng)等場(chǎng)合可解決汽車、摩托車、自行車等交通工具可能導(dǎo)致的交通擁堵、環(huán)境污染、不宜便捷轉(zhuǎn)彎掉頭等各種問題，成為在特定場(chǎng)合中便捷、小型、節(jié)能、環(huán)保的一種時(shí)尚代步工具，具有廣泛的應(yīng)用前景[3-5]。

兩輪自平衡電動(dòng)車是一個(gè)復(fù)雜的非線性、欠驅(qū)動(dòng)、強(qiáng)耦合及自然不穩(wěn)定系統(tǒng)[7]。其以車體重心縱軸作為參考線，根據(jù)車身角度姿態(tài)信息，控制電機(jī)動(dòng)作，使車身重心與兩車輪保持在同一軸線，實(shí)現(xiàn)車體的自我動(dòng)態(tài)平衡[8]。車體姿態(tài)角檢測(cè)結(jié)果是保證平衡車控制性能的先決條件。目前兩輪自平衡車姿態(tài)角參數(shù)的測(cè)量是通過加速計(jì)和陀螺儀等慣性傳感器獲取。加速度計(jì)靜態(tài)特性較好，但動(dòng)態(tài)性能差。陀螺儀具有較好的動(dòng)態(tài)性能，但其角度檢測(cè)過程積分運(yùn)算導(dǎo)致傳感器漂移誤差積累[9-11]。由于單類慣性傳感器在檢測(cè)姿態(tài)角度時(shí)都存在以上各自的缺點(diǎn)，導(dǎo)致采用單類慣性傳感器檢測(cè)角度誤差太大，因此，目前針對(duì)平衡車姿態(tài)角度的測(cè)量通常同時(shí)采用加速計(jì)和陀螺儀兩類慣性傳感器并結(jié)合數(shù)據(jù)融合的算法進(jìn)行角度估計(jì)以獲得最優(yōu)姿態(tài)角度[9-17]。針對(duì)兩類傳感器輸出信息的特點(diǎn)，研究有效去除傳感器數(shù)據(jù)干擾的數(shù)據(jù)融合算法也已成為自平衡車研究的關(guān)鍵問題。

文獻(xiàn)[12-14]都是采用卡爾曼濾波最優(yōu)估計(jì)算法對(duì)兩類傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，但是由于卡爾曼濾波最優(yōu)估計(jì)算法系統(tǒng)狀態(tài)方程及先驗(yàn)條件導(dǎo)致設(shè)計(jì)過程較復(fù)雜。文獻(xiàn)[9-10]考慮到陀螺儀主要含有低頻干擾、加速度計(jì)主要含有高頻干擾等特點(diǎn)，研究了基于互補(bǔ)濾波的數(shù)據(jù)融合算法，通過高通和低通兩個(gè)互補(bǔ)濾波器濾除各自干擾，以提升角度估計(jì)精度。互補(bǔ)濾波算法從頻率域出發(fā)消除慣性傳感器干擾，不必構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型及先驗(yàn)條件，所以相對(duì)于卡爾曼濾波等最優(yōu)估計(jì)算法更簡(jiǎn)潔易實(shí)現(xiàn)。本文在文獻(xiàn)[10-11]的基礎(chǔ)上，結(jié)合加權(quán)平均及互補(bǔ)濾波器算法和交叉補(bǔ)償?shù)膬?yōu)點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的數(shù)據(jù)融合算法，提高平衡車姿態(tài)角度估計(jì)精度。

2 數(shù)據(jù)融合算法

兩輪自平衡車的自平衡控制需要采用傳感器采集車體姿態(tài)角度等運(yùn)行狀態(tài)，以便控制器通過運(yùn)行狀態(tài)對(duì)兩輪電機(jī)進(jìn)行自平衡控制。車體運(yùn)行角度可以通過陀螺儀ADIS16100和加速度計(jì)MMA7260進(jìn)行檢測(cè)。陀螺儀輸出的角速度，其對(duì)時(shí)間的積分為角度值，實(shí)際設(shè)計(jì)過程中通過每個(gè)采樣周期累加方法替代積分運(yùn)算[12]。

3 實(shí)驗(yàn)分析

基于Matlab平臺(tái)進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)，對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。為說明兩類慣性傳感器角度測(cè)量的特點(diǎn)，分別獨(dú)立采集陀螺儀和加速度計(jì)在靜態(tài)和動(dòng)態(tài)情況下的角度值，如圖2所示。圖中x1、x2曲線為陀螺儀和加速度儀在靜態(tài)下獲取的角度值，x3、x4為陀螺儀和加速度計(jì)在動(dòng)態(tài)下獲取的角度值。由圖2可知無論是在靜態(tài)還是在動(dòng)態(tài)運(yùn)行狀態(tài)，兩個(gè)傳感器的輸出都存在誤差。陀螺儀存在低頻積分誤差且隨著積分時(shí)間增加而增大;加速度計(jì)存在高頻干擾且誤差較大。圖2實(shí)驗(yàn)結(jié)果也說明，單獨(dú)采用一類慣性傳感器進(jìn)行角度測(cè)量難以獲得準(zhǔn)確的車體姿態(tài)角。為了驗(yàn)證數(shù)據(jù)融合算法角度測(cè)量的有效性，在靜態(tài)和動(dòng)態(tài)下對(duì)本文所提出的算法進(jìn)行驗(yàn)證。圖3和圖4分別為靜態(tài)和動(dòng)態(tài)下加權(quán)互補(bǔ)濾波融合算法角度測(cè)量效果。由圖可知，不管是在靜態(tài)還是動(dòng)態(tài)，本文所提出的算法能有效濾除加速度計(jì)高頻毛刺干擾誤差和陀螺儀低頻積分累積誤差，數(shù)據(jù)融合后的角度值較平滑且誤差較小。為更一步比較加權(quán)互補(bǔ)濾波與常規(guī)直接互補(bǔ)濾波數(shù)據(jù)融合算法角度測(cè)量效果，在兩輪自平衡車姿態(tài)角突變狀況下對(duì)直接互補(bǔ)算法和本文提出的最優(yōu)加權(quán)互補(bǔ)算法測(cè)量姿態(tài)角度效果進(jìn)行比較，如圖5所示。由圖5可知，與傳統(tǒng)直接互補(bǔ)濾波數(shù)據(jù)融合算法相比，本文提出的算法在響應(yīng)速度、穩(wěn)定性和超調(diào)量等性能上都比較好。

4 結(jié)論

本文在分析兩輪自平衡車姿態(tài)角測(cè)量方法及所用慣性傳感器優(yōu)缺點(diǎn)基礎(chǔ)上，闡述基于數(shù)據(jù)融合算法的平衡車姿態(tài)角度測(cè)量方法的可行性與有效性。文章提出了兩輪自平衡車姿態(tài)角最優(yōu)加權(quán)和互補(bǔ)濾波相結(jié)合的復(fù)合算法。針對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)，通過Matlab平臺(tái)對(duì)該數(shù)據(jù)融合算法分析驗(yàn)證。文章所提出的數(shù)據(jù)融合算法可有效地減小陀螺儀低頻積分漂移誤差和加速度計(jì)高頻干擾誤差，使得平衡車姿態(tài)角度估計(jì)值精度更高，為平衡車控制性能的提升提供依據(jù)。

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