沈優(yōu) 張占勝 沙楠

摘要：本文設(shè)計具有循跡功能的平衡車控制系統(tǒng)，主要針對兩輪自平衡車的穩(wěn)定和運動過程中的控制問題進(jìn)行研究。其中直立系統(tǒng)采用STC8G為核心處理器進(jìn)行控制，使用六軸姿態(tài)傳感器ICM20602進(jìn)行姿態(tài)估計，通過卡爾曼濾波算法進(jìn)行姿態(tài)解算，結(jié)合PID控制算法，輸出PWM信號進(jìn)行電機(jī)控制保持車體平衡;循跡部分利用攝像頭采集路徑信息，通過圖像數(shù)據(jù)處理，能夠?qū)崿F(xiàn)自主循跡。

關(guān)鍵詞：STC8;自平衡控制;運動過程控制;卡爾曼濾波;PID;循跡

隨著現(xiàn)代控制技術(shù)的發(fā)展，平衡車在不同領(lǐng)域的應(yīng)用愈加廣泛，所面臨的工作環(huán)境和工作任務(wù)也隨之復(fù)雜。在一些比較狹窄、需要大轉(zhuǎn)角工作場景下，傳統(tǒng)智能車無法滿足要求。兩輪自平衡機(jī)器人具有占地面積小、轉(zhuǎn)向半徑小等特點，在災(zāi)難救援，廠區(qū)巡檢、空間探索等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

兩輪自平衡智能車是現(xiàn)代汽車研究領(lǐng)域的熱點和難點，如何根據(jù)不同的道路環(huán)境選擇最佳控制方法成為一項新的課題。本文研究的兩輪自平衡車，通過攝像頭采集路況信息，運用數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行路況判斷;結(jié)合新一代六軸傳感器獲取姿態(tài)角，用卡爾曼濾波器進(jìn)行姿態(tài)融合。能夠?qū)崿F(xiàn)運動靈活、自主循跡，為自平衡智能車設(shè)計提供新思路。

本設(shè)計的控制系統(tǒng)主要包括電源模塊、主控模塊、六軸姿態(tài)模塊、攝像頭模塊、電機(jī)驅(qū)動模塊以及與上位機(jī)通信的串口模塊。整體硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示。

電源模塊主要服務(wù)于三個部分——主控模塊3.3V，姿態(tài)模塊5V，電機(jī)驅(qū)動模塊12V。主控模塊使用宏晶科技出品的STC8G2K系列單片機(jī)，采用51內(nèi)核，該內(nèi)核的優(yōu)點是資源豐富、低功耗、低成本。攝像頭模塊采用OV7725。六軸姿態(tài)模塊采用InvenSense公司推出的ICM20602傳感器，相較于傳統(tǒng)智能車采用的MPU6050等模塊，ICM20602的優(yōu)勢在于用硬件SPI進(jìn)行通信，速度快;具有更小的噪聲與溫漂，讀數(shù)穩(wěn)定，抗干擾能力強，模塊原理圖如圖2所示。

智能車當(dāng)前的姿態(tài)角，基于姿態(tài)模塊提供的3軸加速度、3軸陀螺儀原始數(shù)據(jù)。將原始數(shù)據(jù)的兩軸加速度計讀數(shù)，進(jìn)行反正切計算，得到當(dāng)前原始姿態(tài)角：

由于此計算方法獲取的姿態(tài)角誤差較大，不能實現(xiàn)穩(wěn)定的自平衡控制。因此，為準(zhǔn)確獲取當(dāng)前姿態(tài)，需將原始角度與陀螺儀讀數(shù)通過卡爾曼濾波器進(jìn)行波形融合，得到較為精確的姿態(tài)角。卡爾曼濾波是從一組有限的，包含噪聲的，對物體位置的觀察序列（含有偏差）預(yù)測出物體的位置的去噪聲位置?？柭鼮V波利用原始姿態(tài)角的動態(tài)信息，設(shè)法去掉噪聲的影響，得到一個關(guān)于當(dāng)前姿態(tài)角的好的估計，得到較為精確的姿態(tài)，提升自平衡系統(tǒng)魯棒性，卡爾曼濾波器工作過程如圖3所示。

小車在偏離機(jī)械零位（平衡位置）時，需要自平衡系統(tǒng)使其恢復(fù)到平衡位置而產(chǎn)生一個回復(fù)力。小車回復(fù)力的最初來源是電機(jī)的轉(zhuǎn)矩，電機(jī)的轉(zhuǎn)矩通過齒輪傳動到車輪，車輪與地面接觸，車輪旋轉(zhuǎn)時必將與地面有力的產(chǎn)生，作用力與反作用力，地面對車輪的摩擦力即是小車平衡系統(tǒng)回復(fù)力的來源，系統(tǒng)機(jī)械結(jié)構(gòu)如圖4所示。

在得到較為準(zhǔn)確的姿態(tài)后，利用主控模塊實現(xiàn)PID控制算法，計算輸出到電機(jī)的PWM值，實現(xiàn)自平衡控制。在PID自動控制系統(tǒng)中，將卡爾曼濾波器的估計姿態(tài)與智能車機(jī)械零點進(jìn)行做差，得到當(dāng)前角度偏差值;基于此偏差利用PD控制，得到當(dāng)前PWM值，進(jìn)行反饋控制，控制程序如圖5所示。

攝像頭模塊OV7725可以實現(xiàn)模擬圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像的功能，每幅圖像含有160*60個像素點，每一點對應(yīng)一個采樣值。圖像從近向遠(yuǎn)呈現(xiàn)梯形畸變，前端大，后端小。由于圖像以模擬量的形式采集到微處理器中，因此需要利用灰度閾值來進(jìn)行圖像黑白度區(qū)分，大于閾值為白色，小于閾值為黑色。由于主控模塊資源有限，因此利用OV7725攝像頭的行中斷引腳進(jìn)行圖像采集。圖像經(jīng)過二值化后，再利用串口模塊向上位機(jī)發(fā)送圖像，可對圖像進(jìn)行直觀的分析。

伴隨著控制理論的發(fā)展，越來越多新的控制理論和控制方法被應(yīng)用于智能汽車的自主循跡控制，兩輪自平衡車的穩(wěn)定和運動過程中的控制問題，是移動平衡車在多種環(huán)境下平穩(wěn)運行以及自主循跡的基礎(chǔ)。本文研究的基于卡爾曼濾波的自平衡智能車控制系統(tǒng)，可以實現(xiàn)運動靈活、自主循跡。為低功耗、低成本且精度高的自平衡智能車設(shè)計提供新的研究方向。

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