陳昱 沈林濤 王凱

摘要：為了響應(yīng)節(jié)能環(huán)保、綠色出行倡議，緩解城市交通擁擠狀況，提出一種基于STM32F103C8T6芯片控制的兩輪平衡小車(chē)設(shè)計(jì)方案。以MPU-6050作為小車(chē)姿態(tài)傳感器獲取小車(chē)車(chē)體傾角和角速度，基于卡爾曼濾波算法對(duì)姿態(tài)傳感器采集到的的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波融合，利用霍爾編碼器測(cè)量小車(chē)車(chē)輪轉(zhuǎn)向和轉(zhuǎn)速，運(yùn)用PID算法對(duì)控制要求和采集的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行計(jì)算分析并輸出控制PWM，經(jīng)由TB6612電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊驅(qū)動(dòng)電機(jī)，實(shí)現(xiàn)小車(chē)自主平衡并具備一定的抗干擾能力。另外小車(chē)通過(guò)藍(lán)牙模塊與手機(jī)APP通信，可通過(guò)手機(jī)端控制小車(chē)前進(jìn)、后退、轉(zhuǎn)彎等動(dòng)作。

關(guān)鍵詞：STM32;PID;MPU-6050;卡爾曼濾波;自平衡

DOI：10. 11907/rjdk. 201087 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類(lèi)號(hào)：TP319文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2020）008-0117-05

Abstract：In order to response to the initiatives of energy conservation and environmental protection， green travel， and alleviate the urban traffic congestion， this paper introduces the design of self-balancing two-wheeled vehicle based on STM32F103C8T6 chip control.Sensors with MPU - 6050 is used to obtain car attitude angle and velocity of the vehicle body. The Kalman filter algorithm is used to filter and fuse the data collected by the attitude sensor. The Hall encoder is used to measure the steering and rotation speed of the trolley， and the PID algorithm is used to calculate and analyze the control requirements and collected data information and output the control PWM. The motor is driven by the TB6612 motor drive module to realize the autonomous balance of the trolley which has certain anti-interference ability. In addition， the car communicates with the mobile APP via bluetooth module， and the cars forward and backward movements， turn and other actions can be controlled through the mobile end.

Key Words： STM32; PID; MPU-6050; Kalman filter; self-balance

0 引言

隨著社會(huì)發(fā)展，環(huán)境污染日益加劇，與此同時(shí)公眾環(huán)保意識(shí)逐步增強(qiáng)，綠色出行成為城市交通規(guī)劃和公眾出行首選。新能源汽車(chē)、折疊式電動(dòng)車(chē)、便攜式平衡車(chē)等逐漸成為日常代步工具。其中平衡車(chē)因?yàn)檩p巧便攜、轉(zhuǎn)彎半徑小，特別適用于在場(chǎng)地空間有限的地方運(yùn)行，如大型購(gòu)物中心、辦公大樓、生活住宅小區(qū)、國(guó)際性會(huì)議或展覽場(chǎng)所、生態(tài)旅游風(fēng)景區(qū)等[1]。平衡車(chē)如何高效穩(wěn)定地獲取實(shí)時(shí)姿態(tài)信息、有效控制車(chē)體狀態(tài)，在復(fù)雜環(huán)境下成功執(zhí)行目標(biāo)任務(wù)等成為研究熱點(diǎn)。兩輪平衡小車(chē)概念順應(yīng)當(dāng)前研究浪潮，可有效解決復(fù)雜環(huán)境下小車(chē)運(yùn)動(dòng)問(wèn)題，同時(shí)隨著遠(yuǎn)程控制技術(shù)的發(fā)展，遠(yuǎn)程監(jiān)控平衡車(chē)在軍用、民用領(lǐng)域有廣闊的發(fā)展空間[2]。

平衡小車(chē)是一種自然不穩(wěn)定體，其原理是在倒立擺基礎(chǔ)上對(duì)普通倒立擺的發(fā)展，因此比普通倒立擺具有更大的運(yùn)動(dòng)空間，使其不僅局限于實(shí)驗(yàn)室，更貼近現(xiàn)實(shí)生活[3]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了研究，并取得了相應(yīng)成果。韓竺秦等[4]對(duì)平衡車(chē)進(jìn)行建模，利用KL25和MPU6050搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，結(jié)合四元數(shù)、互補(bǔ)濾波和PID算法實(shí)現(xiàn)小車(chē)自主平衡，并利用MATLAB仿真驗(yàn)證方法有效性;陳木桂等[5]以MC9S12XS128為核心控制器，采用加速度傳感器MMA7260、ENC-03陀螺儀結(jié)合PID控制算法提出一種光電平衡智能車(chē)設(shè)計(jì)方案，該兩輪車(chē)能夠按照預(yù)定的軌跡穩(wěn)定運(yùn)行;束方耀等[6]以STM32作為主控設(shè)計(jì)了一種聲控自平衡小車(chē)，該平衡小車(chē)可在近距離內(nèi)進(jìn)行語(yǔ)音控制;文獻(xiàn)[7]提出了一種基于Arduino的平衡小車(chē)設(shè)計(jì)方案。綜上所述，平衡小車(chē)控制的關(guān)鍵在于車(chē)體傾斜角、角速度、車(chē)輪轉(zhuǎn)向及速度測(cè)量準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。針對(duì)該問(wèn)題，本文采用STM32F103C8T6作為主控，利用霍爾編碼器獲取小車(chē)車(chē)輪轉(zhuǎn)速，將MPU-6050作為姿態(tài)傳感器采集車(chē)體傾角和角速度，結(jié)合卡爾曼濾波算法與PID控制算法實(shí)現(xiàn)小車(chē)自主平衡。

1 總體設(shè)計(jì)方案

1.1 原理分析

兩輪平衡小車(chē)受力點(diǎn)在底部輪子上，如果不施加外力，車(chē)體將無(wú)法保持平衡。在日常生活中該原理的應(yīng)用實(shí)例也較為常見(jiàn)，比如將木棒放置在手掌中，來(lái)回調(diào)整手的位置，可以實(shí)現(xiàn)木棒直立不倒[8]。在維持木棒平衡的過(guò)程中，必須滿足兩個(gè)條件：①木棒下面的手掌可來(lái)回移動(dòng);②必須實(shí)時(shí)觀察木棒傾斜角度和傾倒趨勢(shì)（角速度），憑借手掌的來(lái)回移動(dòng)消除木棒傾斜角度和趨勢(shì)，保持手掌中的木棒直立不倒。木棒維持平衡采用的控制方式是閉環(huán)負(fù)反饋控制，如圖1所示。

平衡小車(chē)自動(dòng)維持平衡也采用負(fù)反饋調(diào)節(jié)的控制方式，如圖2所示，由于小車(chē)底部只有兩個(gè)并排的車(chē)輪，車(chē)體上部分只能在車(chē)輪前后方向出現(xiàn)傾斜時(shí)，通過(guò)控制車(chē)輪的轉(zhuǎn)動(dòng)方向和速度消除該傾斜方向上的傾角，保證小車(chē)車(chē)體平衡。將平衡小車(chē)離開(kāi)垂直位置的傾角作為偏差量，憑借負(fù)反饋控制將該偏差量保持在0°附近，通過(guò)控制電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)方向維持小車(chē)直立狀態(tài)。

依據(jù)小車(chē)自平衡功能要求，小車(chē)底部并排的兩個(gè)車(chē)輪是保持車(chē)體直立前后移動(dòng)的控制目標(biāo)，而小車(chē)輪胎的轉(zhuǎn)動(dòng)受電機(jī)控制，因此從控制思維看，受控對(duì)象是小車(chē)車(chē)體，車(chē)體底部?jī)蓚€(gè)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)速度作為控制輸入量[9]。兩輪平衡小車(chē)通過(guò)姿態(tài)檢測(cè)模塊檢測(cè)出傾斜角，然后控制器接受姿態(tài)信息并進(jìn)行處理，最后車(chē)輪電機(jī)在主控制器的控制下實(shí)現(xiàn)變速和換向，實(shí)現(xiàn)小車(chē)動(dòng)態(tài)平衡。

1.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

本文以STM32處理器為控制核心，接收并處理傳感器傳遞的小車(chē)數(shù)據(jù)信息，MPU6050模塊負(fù)責(zé)采集小車(chē)傾角和角速度數(shù)據(jù)信息，利用霍爾編碼器獲取小車(chē)車(chē)輪轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)信息并反饋給主控制器。STM32結(jié)合卡爾曼濾波算法與串級(jí)PID算法將控制信號(hào)輸入至電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊TB6612FNC，驅(qū)動(dòng)電機(jī)正反轉(zhuǎn)和變速，實(shí)現(xiàn)小車(chē)上電后自主平衡。手機(jī)APP和小車(chē)通過(guò)藍(lán)牙模塊連接，實(shí)現(xiàn)小車(chē)動(dòng)作控制，系統(tǒng)總體框架見(jiàn)圖3所示。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)硬件主要有主控制器、姿態(tài)傳感器模塊、電源模塊、藍(lán)牙模塊、超聲波模塊、電機(jī)測(cè)速模塊、電機(jī)和電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊等。

2.1 電源模塊

兩輪自平衡小車(chē)正常運(yùn)行離不開(kāi)電源支撐，本文設(shè)計(jì)以航模電池作為電源，相對(duì)于普通干電池，航模電池可有效改善電池漏液的安全問(wèn)題，且可多次充放電，使用方便。電源模塊原理如圖4所示，12V航模電池經(jīng)過(guò)低壓差線性穩(wěn)壓器LM2596T與AMS1117模塊變壓后可降至5V和3V，為姿態(tài)傳感器MPU-6050和主控芯片和測(cè)速等模塊供電，保證各硬件模塊正常工作。

2.2 主控制器模塊

主控制器為ST公司推出的STM32F103C8T6，該微控制器內(nèi)核為Cortex-M3，CPU為32位，存儲(chǔ)器為SRAM， 6-64kB。其增強(qiáng)型系列處理速度達(dá)72MHz ，具有高性能、低成本等特點(diǎn)[10]。在該控制器的支持下，控制車(chē)輪實(shí)現(xiàn)車(chē)體平衡，主控模塊電路原理如圖5所示。

2.3 姿態(tài)傳感器模塊

車(chē)體姿態(tài)信息對(duì)于實(shí)現(xiàn)車(chē)體平衡至關(guān)重要，本文姿態(tài)檢測(cè)采用MPU-6050模塊，如圖6所示。其內(nèi)部自帶穩(wěn)壓電路可兼容3.3V/5V供電電壓，采用先進(jìn)的數(shù)字濾波技術(shù)，有效解決了測(cè)量噪聲跟隨精度上升的問(wèn)題。通信方面，權(quán)限高的用戶可通過(guò)保留的I2C接口采樣底層測(cè)量數(shù)據(jù)。芯片集成了DMP數(shù)字動(dòng)態(tài)處理器（實(shí)現(xiàn)平衡小車(chē)姿體平衡），從陀螺儀、加速度計(jì)及外接傳感器接收并處理數(shù)據(jù)，處理結(jié)果可從DMP寄存器讀出或通過(guò)FIFO緩沖[11]。為了滿足實(shí)時(shí)獲取姿態(tài)信息的要求，聯(lián)合使用陀螺儀與加速度計(jì)，共同構(gòu)成姿態(tài)讀取模塊。

2.4 電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊

因?yàn)閱纹瑱C(jī)IO口輸出功率較小，無(wú)法使電機(jī)正常運(yùn)行，為使電機(jī)速度和換向控制，需要一個(gè)功率放大器件。電機(jī)驅(qū)動(dòng)選擇是使用東芝半導(dǎo)體生產(chǎn)的直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)TN6612FNG，相對(duì)于傳統(tǒng)的L298N電機(jī)驅(qū)動(dòng)，TB6612FNG外圍電路簡(jiǎn)單，在運(yùn)行中發(fā)熱量很小，且支持的PWM 調(diào)速頻率更高，同時(shí)也有利于減小系統(tǒng)的尺寸。

2.5 電機(jī)測(cè)速模塊

選用增量式輸出的霍爾編碼器進(jìn)行小車(chē)測(cè)速。編碼器為AB相輸出，不僅可測(cè)速，還可辨別轉(zhuǎn)向。只給編碼器電源5V供電，在電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)編碼隨電機(jī)同步轉(zhuǎn)動(dòng)即可通過(guò)AB相輸出存在相位差的方波信號(hào)。編碼器自帶上拉電阻，所以無(wú)需外部上拉，可直接連接單片機(jī)IO進(jìn)行讀取，這樣就可判斷電機(jī)實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)動(dòng)方向。

2.6 藍(lán)牙模塊

藍(lán)牙模塊選用HC-05，該模塊價(jià)格低、能耗低、尺寸小、收發(fā)靈敏高。HC-05有兩種工作模式：自動(dòng)連接工作模與命令響應(yīng)工作模式。前者又分為3種形式：主、從、回環(huán)。當(dāng)藍(lán)牙工作在第一種模式時(shí)模塊以預(yù)先設(shè)定的步驟進(jìn)行通信;當(dāng)藍(lán)牙工作在第二種模式時(shí)，設(shè)置模塊參數(shù)需用戶向藍(lán)牙發(fā)送AT指令進(jìn)行控制。通過(guò)控制引腳電平高低，實(shí)現(xiàn)模塊工作模式轉(zhuǎn)換。

2.7 超聲波模塊

測(cè)距模塊選用HC-SR04，該超聲波模塊測(cè)距范圍2cm～400cm，測(cè)距精度達(dá)高到3mm;模塊有Trig（控制端）、Echo（接收端）、VCC和GND等4個(gè)引腳。模塊Trig（控制端）有1個(gè)10us以上的高電平就可在Echo（接收端）等待高電平輸出，一旦有輸出即可開(kāi)啟模塊內(nèi)部定時(shí)器計(jì)時(shí)，當(dāng)該端口變?yōu)榈碗娖綍r(shí)可讀取定時(shí)器的值，作為該次測(cè)距時(shí)間，根據(jù)時(shí)間可算出距離。測(cè)試距離=（高電平時(shí)間*聲速（340M/S））/2。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

平衡小車(chē)上電后實(shí)現(xiàn)自主平衡是一個(gè)復(fù)雜的控制過(guò)程，主要包含：系統(tǒng)初始化、按鍵檢測(cè)、車(chē)體姿態(tài)信息采集、數(shù)據(jù)濾波、PID控制算法等功能的設(shè)計(jì)，其控制流程如圖7所示。

（1）讀取姿態(tài)。MPU-6050每間隔5ms檢測(cè)一次車(chē)體傾角和角速度，與此同時(shí)，編碼器測(cè)量電機(jī)轉(zhuǎn)速和方向，然后將測(cè)量值傳遞給主控制器。

（2）數(shù)據(jù)濾波。主控制器接收小車(chē)姿態(tài)信息后，借助卡爾曼濾波算法對(duì)姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑濾波輸出。

（3）PID控制。采用PID控制算法，結(jié)合優(yōu)化后的姿態(tài)數(shù)據(jù)與當(dāng)前電機(jī)運(yùn)行信息，輸出控制數(shù)據(jù)。

（4）PWM輸出。最終在主控制器的控制下輸出PWM波控制電機(jī)轉(zhuǎn)向和速度，并再次等待定時(shí)中斷。

3.1 系統(tǒng)初始化

在小車(chē)正式運(yùn)行之前， 需對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行初始化，其流程如圖8所示。

（1）時(shí)鐘初始化。因?yàn)樾≤?chē)運(yùn)行過(guò)程中需要每隔5ms獲取一次車(chē)體姿態(tài)信息，因此系統(tǒng)中需要設(shè)置時(shí)鐘，對(duì)時(shí)鐘進(jìn)行初始化是保證系統(tǒng)正常運(yùn)行的前提。

（2）NVIC中斷初始化。為了保證按時(shí)中斷的準(zhǔn)確性，5ms后實(shí)現(xiàn)中斷，并開(kāi)始讀取MPU-6050所采集的小車(chē)姿態(tài)數(shù)據(jù)的過(guò)程，必須保證將定時(shí)中斷初始化[12]。

（3）定時(shí)器初始化。同樣是為了確保每5ms實(shí)現(xiàn)一次中斷，讓MPU-6050讀取車(chē)體運(yùn)行姿態(tài)和傳遞參數(shù)順利進(jìn)行。

（4）通信初始化。系統(tǒng)采用I2C通信，為了實(shí)現(xiàn)參數(shù)采集和數(shù)據(jù)在各模塊間的有效快速的傳輸，需要進(jìn)行初始化。

（5）測(cè)速模塊初始化。實(shí)現(xiàn)車(chē)體穩(wěn)定的平衡狀態(tài)除需要準(zhǔn)確獲取車(chē)體傾角和角速度外，還需要準(zhǔn)確獲取車(chē)輪的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)向，測(cè)速模塊的功能便在于實(shí)時(shí)檢測(cè)車(chē)輪運(yùn)行狀態(tài)。

（6）MPU-6050初始化。姿態(tài)檢測(cè)模塊MPU-6050初始化的意義在于實(shí)現(xiàn)對(duì)小車(chē)的姿態(tài)檢驗(yàn)。

（7）電機(jī)PWM初始化。在對(duì)車(chē)體姿態(tài)和車(chē)輪運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行解析后輸出控制PWM，控制電機(jī)不同的速度和方向轉(zhuǎn)換。

3.2 卡爾曼濾波融合算法

在動(dòng)態(tài)測(cè)量過(guò)程中， 測(cè)量小車(chē)傾角和角速度數(shù)值。與實(shí)際情況相比， 必定存在偏差。采用卡爾曼濾波算法將陀螺儀與加速度計(jì)采集的數(shù)據(jù)融合， 克服陀螺儀造成的漂移誤差和加速度計(jì)造成的動(dòng)態(tài)誤差，得出最優(yōu)值消除誤差，可有效優(yōu)化小車(chē)姿態(tài)數(shù)據(jù)信息 [13]。

3.3 PID 控制算法

在一些簡(jiǎn)單的PID控制系統(tǒng)中，一般加入單獨(dú)的P控制或PI控制即可實(shí)現(xiàn)要求，但在要求提高干擾響應(yīng)速度情況下，需加入D控制。

本文系統(tǒng)采用雙閉環(huán)串級(jí)PID算法進(jìn)行角度環(huán)（PD）控制和速度環(huán)（PI）控制。其中將速度環(huán)輸出作為角度環(huán)輸入，將角度環(huán)輸出作為系統(tǒng)輸出，這是一個(gè)串級(jí)控制系統(tǒng)，PID調(diào)節(jié)流程如圖9所示。

由式（6）和式（7）得到讓小車(chē)保持直立且速度為給定值的控制算法。由一個(gè)負(fù)反饋的直立PD控制器與一個(gè)正反饋的速度PI控制器組成平衡和速度的雙閉環(huán)控制串級(jí)PID控制算法。

4 系統(tǒng)調(diào)試

在軟件調(diào)試前先組裝平衡小車(chē)硬件，在設(shè)計(jì)安裝車(chē)體硬件各部分的過(guò)程中必須使車(chē)體重心盡可能在小車(chē)中心點(diǎn)，后續(xù)平衡調(diào)試才更容易。組裝好車(chē)體后，小車(chē)通過(guò)下載線連接到電腦USB串口，經(jīng)過(guò)軟件Kile5編譯燒錄程序到主控芯片，軟件調(diào)試主要有角度環(huán)調(diào)試和速度環(huán)調(diào)試，在傾斜角度和車(chē)輪速度控制共同作用下實(shí)現(xiàn)小車(chē)平衡。

4.1 調(diào)試角度環(huán)

將小車(chē)放在光滑地面上，調(diào)試角度環(huán)時(shí)，需屏蔽速度環(huán)，角度環(huán)調(diào)試步驟包括：確定小車(chē)平衡中值、確定 Kp、Kd極性及其大小。

（1）確定機(jī)械中值。將小車(chē)放在光滑地面，小車(chē)在零度附近有直立趨勢(shì)，因此可確定小車(chē)機(jī)械中值為0。

（2）確定Kp極性（令 Kd=0），如表1所示。

當(dāng)Kp值為正時(shí)，小車(chē)上電啟動(dòng)后有回復(fù)力驅(qū)使小車(chē)保持平衡，可確定Kp極性為正。

（3）確定Kp大小，如表2所示。

當(dāng)Kp取值從300增加至500時(shí)，響應(yīng)速度逐漸加快，直至Kp=500時(shí)出現(xiàn)大幅度抖動(dòng)，表明設(shè)定的Kp值很大，抑制低頻抖動(dòng)需增加微分控制，削弱比例控制。

（4）確定Kd極性（令Kp=0），如表3所示。

當(dāng)Kd值為正時(shí)，上電啟動(dòng)小車(chē)后傾斜車(chē)體，車(chē)輪會(huì)跟隨傾角方向轉(zhuǎn)動(dòng)，保證調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速達(dá)到平衡目的，可確定Kd極性為正。

（5）確定Kd大小（令Kp=500），如表4所示。

Kp=500，Kd=1.7是Kp和Kd的最大值，超過(guò)該數(shù)值會(huì)影響小車(chē)平衡狀態(tài)。根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)可知，將調(diào)試得到的最大值分別乘以0.6，然后取整得Kp=300，Kd=1，這是實(shí)現(xiàn)最好平衡狀態(tài)的理想?yún)?shù)值[14]。此時(shí)小車(chē)能保持一定時(shí)間的平衡，但是十幾秒后小車(chē)仍會(huì)向一個(gè)方向倒下，這是因?yàn)樾枰揽恐绷⒖刂坪退俣瓤刂苾烧叩墓餐饔貌拍軐?shí)現(xiàn)小車(chē)長(zhǎng)時(shí)間平衡，因此需進(jìn)行速度環(huán)參數(shù)調(diào)試。

4.2 調(diào)試速度環(huán)

將小車(chē)放在光滑地面上，在調(diào)試速度環(huán)時(shí)，需屏蔽角度環(huán)，通過(guò)確定 Kp、 Ki極性及大小完成速度環(huán)調(diào)試。

（1）為確定Kp、Ki極性進(jìn)行第一次調(diào)試，如表5所示。

當(dāng)Kp、Ki取值為正時(shí)，轉(zhuǎn)動(dòng)小車(chē)其中一個(gè)車(chē)輪，另一個(gè)可以實(shí)現(xiàn)同向轉(zhuǎn)動(dòng)，說(shuō)明調(diào)節(jié)速度可實(shí)現(xiàn)兩個(gè)車(chē)輪同步控制，因此可確定Kp、Ki兩參數(shù)極性為正。

（2）為確定Kp、Ki極性進(jìn)行第二次調(diào)試，如表6所示。

逐漸增大Kp、Ki的取值，當(dāng)Kp=80、Kd=0.4時(shí)，小車(chē)整體性能良好。確定角度環(huán)和速度環(huán)后，經(jīng)過(guò)調(diào)試實(shí)現(xiàn)小車(chē)上電后在無(wú)外力作用下自主平衡，并且在遇到一定外力作用時(shí)，小車(chē)能抗干擾，迅速回到穩(wěn)定平衡狀態(tài)。

5 結(jié)語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)以STM32為主控制器， 以MPU-6050和霍爾編碼器為數(shù)據(jù)采集模塊，結(jié)合卡爾曼濾波算法與PID算法對(duì)姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，系統(tǒng)上電后按下啟動(dòng)按鈕，可實(shí)現(xiàn)小車(chē)在無(wú)外力作用下自主平衡。通過(guò)藍(lán)牙連接手機(jī)APP后，可在手機(jī)端控制小車(chē)前進(jìn)、后退、轉(zhuǎn)彎等動(dòng)作。在一定范圍內(nèi)的外力干擾下，小車(chē)能維持車(chē)體不倒且在短時(shí)間內(nèi)恢復(fù)到平衡狀態(tài)。通過(guò)對(duì)平衡小車(chē)的研究，為進(jìn)一步學(xué)習(xí)倒立擺及對(duì)更復(fù)雜的控制系統(tǒng)（如四軸飛行器）研究打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 季鵬飛. ?基于STM32的兩輪自平衡小車(chē)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 電子科技，2014，27（11）：96-105.

[2] 王素青，熊維堂. ?基于STM32的兩輪自平衡小車(chē)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 實(shí)驗(yàn)室研究與探索，2016，35（5）：146，150.

[3] 李滿. ?基于積分分離PID 控制的自平衡車(chē)設(shè)計(jì)[J]. 武漢交通職業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)，2016，18（2）：82-86.

[4] 韓竺秦，張麗娜. 兩輪平衡機(jī)器人控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與仿真研究[J]. 軟件導(dǎo)刊，2019，18（3）：86-90.

[5] 陳木桂，張謙，黃睿，等. ?一種光電平衡智能車(chē)設(shè)計(jì)[J]. 教育教學(xué)論壇，2019（39）：76-80.

[6] 束方耀，戴麗華，鄒壯志，等. 聲控自平衡小車(chē)的設(shè)計(jì)與研究[J]. 電子制作，2018（17）：17-18，16.

[7] HOU Z Y. Design of intelligent balancing vehicle control system based on arduino[J]. International Journal of Plant Engineering and Management，2018，23（3）：164-167.

[8] 李澍源，馮奇杰，蘭家祥，等. 基于超聲波測(cè)距式的自平衡車(chē)控制系統(tǒng)[J]. 內(nèi)燃機(jī)與配件，2017（2）：9-11.

[9] 王宇坤，陳沃源. 基于PI控制器的兩輪平衡小車(chē)設(shè)計(jì)[J]. 信息記錄材料，2018，19（7）：215-216.

[10] 徐猛. 基于STM32自平衡小車(chē)的設(shè)計(jì)與制作[J]. 計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通，2019（9）：110.

[11] 熊躍軍，史明政，林金勇，等. 一種兩輪自平衡小車(chē)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 長(zhǎng)沙大學(xué)學(xué)報(bào)，2016，30（2）：39-42.

[12] 李詳鵬，陳春，周子文，等. 基于MEMS傳感器的兩輪平衡小車(chē)設(shè)計(jì)[J]. 科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2019（22）：27-29.

[13] 楊柳. 兩輪自平衡小車(chē)控制系統(tǒng)探討與分析[J]. 中國(guó)新通信，2018，20（19）：152-152.

[14] 林偉捷，黃唯佳，蔡劍卿. 基于四元數(shù)互補(bǔ)濾波和PID控制算法的兩輪自平衡車(chē)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 軟件導(dǎo)刊，2016，15（6）：80-82.

（責(zé)任編輯：江 艷）