兩輪平衡車兩輪平衡車二、項目描述三、功能分析六、總結提高一、項目背景四、學習咨訊五、項目實施

兩輪自平衡機器人的概念，最早是在1987年由日本電信大學教授山藤一雄提出來的。這個概念就是用數字處理器來檢測平衡狀態的改變，然后以平行雙輪來保持機器的平穩。

兩輪自平衡小車類似于一階倒立擺，由于其不穩定的動態特性，兩輪自平衡小車成為驗證各種控制算法的理想平臺，具有重要的理論意義。到現在為止,全世界范圍內出現了非常多的兩輪自平衡小車的成功例子，有些已經運用到現實生活領域，Segway代步車是最成功的代表。一、項目背景二、項目描述使用“創意之星”套件設計并制作一款兩輪平衡車機器人，功能要求如下：√采用兩輪結構；√能夠自主保持動態平衡。結構框圖功能及實現部件表三、功能分析四、學習資訊紅外測距傳感器

紅外測距傳感器為模擬量傳感器，可通過Luby

Crater軟件的常規監控器進行紅外測距傳感器的數值獲取。傳感器的規格數據如下:√1.探測距離:10~80cm；√2.工作電壓:4~5.5V；√3.標準電流消耗:33~50mA；√4.輸出量:模擬量輸出,輸出電壓和探測距離非比例相關。兩輪平衡車的受力示意圖四、學習資訊動平衡不需要依靠運動過程中產生的慣性力而實現的平衡叫做靜平衡。機器人運動過程中，如果重力、慣性力、離心力等讓機器人處于一個可持續的穩定狀態，這種穩定狀態叫做動平衡狀態。PID算法流程圖四、學習資訊PID控制算法PID即：Proportional（比例）、Integral（積分）、Differential（微分）的縮寫。顧名思義，PID控制算法是結合比例、積分和微分三種環節于一體的控制算法，它是連續系統中技術最為成熟、應用最為廣泛的一種控制算法，PID控制的實質就是根據輸入的偏差值，按照比例、積分、微分的函數關系進行運算，運算結果用以控制輸出。它具有原理簡單,易于實現,適用面廣,控制參數相互獨立,參數的選定比較簡單等優點。u(k)=Kp(ek-ek-1)+Ki

ek+Kd(ek-2ek-1+ek-2)+u(k-1)四、學習資訊PID增量式算法令△h=a-b，ω是兩輪的轉速，α是擺錘的轉角，假定順時針方向旋轉為正，根據小車狀態，可以分為三種情況：√△h<0：機器人左傾，輪子應逆時針轉動，ω<0，擺錘順時針轉動，α>0√△h>0：機器人右傾，輪子應順時針轉動，ω>0，擺錘逆時針轉動α<0√△h=0：機器人平衡，輪子不轉動，ω=0，α=0兩輪平衡車運動示意圖四、學習資訊控制原理對于PID算法來說，兩輪轉速ω與擺錘轉角α對應輸出值u（k），△h相對于平衡時的差值對應輸入偏差值ek，只需要套用PID算法公式，調整好控制的周期和Kp、Ki和Kd三個參數就能夠讓機器人實現動態平衡。兩輪平衡車運動示意圖四、學習資訊控制原理詳見兩輪平衡車搭建手冊五、項目實施——機器人搭建舵機ID號舵機位置備注1前輪電機模式2后輪電機模式3擺錘舵機模式五、項目實施——機器人搭建√動平衡對實時性要求很高，每隔2.5ms需要做一次傳感器采樣和PID算法，采用中斷實現。√主程序只進行硬件初始化，包括中斷和舵機初始化，然后執行while（1）循環，等待中斷。√在中斷服務函數中，對左右兩個紅外測距傳感器依次進行采樣，再通過PID算法計算產生舵機速度和擺錘角度，實現小車的動平衡。五、項目實施——流程圖繪制開始中斷初始化舵機初始化while(1)循環2.5ms中斷函數對左紅外采樣對右紅外采樣PID計算設置舵機速度、角度返回詳細編程過程請見兩輪平衡車編程操作視頻五、項目實施——機器人編程由于一致性的原因，即使測量同樣的距離，兩個紅外傳感器獲取的值也不相同，在編寫控制程序之前，需要對傳感器進行標定，通過LUBY常規

監控器獲取機器人在平衡位置時兩個傳感器的值，以計算兩個傳感器在平衡狀態下的差值ADC_balance，多次測試取平均值。（

LUBY常規監控器操作使用詳見相關視頻）五、項目實施——機器人調試五、項目實施——機器人調試實物調試時，先用手輕扶，盡量使其保持平衡，在輪子和擺錘沒有大幅變化后，慢慢松開，兩輪小車即可通過兩輪及擺錘的轉動實現自主平衡。本項目控制原理及算法復雜，同時采用Keil

C軟件直接對Luby控制器進行開發，總體難度較大，注意事項如下：√機器人安裝時要盡量保證兩臂的對稱，擺錘上使用的舵機安裝前必須首先恢復中位,安裝時需要盡量保證豎直，保證機器人的重心不偏離幾何中心。√程序中的Pk、Pi、Pd三個系數都是調試出來的，在實際調試中