【正文】 ufC16C17C18GND+5V 圖 36 電源 模塊 電路圖 傾角傳感器信號調(diào)理電路 加速度計電路設(shè)計 本系統(tǒng)采用的加速度計是飛 思卡爾公司三軸加速度計 MMA7260。這樣做可以減少各模塊之間的相互干擾，另外為了進一步減小單片機的5V電源噪聲，可以單獨使用一個 5V的 穩(wěn)壓芯片，與其它接口電路分開。圖 34 為單片機最小系統(tǒng)時鐘 電路原理 圖。 當(dāng) 外部時鐘缺失時，內(nèi)部提供自時鐘方式，直到外部時鐘恢復(fù)為止。 CPU12X 的累加器 D 是 16 位的，但是可分別看成兩個 8 位累加器 A 和 B。 S12X 系列增加了 172 條額外指令，可以執(zhí)行 32 位計算（共 280 條指令），總線頻率最高可以達(dá)到 40MHz，改進了中斷處理能力。簡述了 卡爾曼 濾波器原理及其設(shè)計流程。假設(shè) 卡爾曼 濾波模型 k時刻真 實狀態(tài)是從（ k1）時刻推算出來，如下式 k k k kx Ax Bu w? ? ? (式 215) 式 215中，kx是 k時刻狀態(tài)； A是 k1時刻狀態(tài)變換模型； B是作用在控制器向量 ku 上的輸入控制模型；kw是過程噪聲，假設(shè)其均值為零，協(xié)方差矩陣 kQ 符合多元正態(tài) 分布： kw～ (0, )kNQ (式 216) 常熟理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文） 15 k時刻對應(yīng)真實狀態(tài)kx的測量 kz 滿足下式： k k k kz H x v?? (式 217) 式 217中 kH 是觀測模型，將真實控制映射為觀測空間； kv 為觀測噪聲，其均值為零，協(xié)方差矩陣 kR 符合正態(tài) 分布： kv～ (0, )kNR (式 218) 初始狀態(tài)以及每一時刻的噪聲都認(rèn)為是互相獨立的。隨著數(shù)字計算技術(shù)的進步，卡爾曼濾波器得到了越來越廣泛的應(yīng)用和推廣，尤其是在自主或協(xié)助導(dǎo)航領(lǐng)域。 圖 211 陀螺儀與加速度計輸出波形（ 1 為陀螺儀輸出， 2 為加速度計輸出） 常熟理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文） 14 基于 卡爾曼 濾波的數(shù)據(jù)融合 雖然單一慣性傳感器就可以單獨進行姿態(tài)角度檢測，但是其準(zhǔn)確性主要取決于慣性 器件的精度，單從改善硬件結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)工藝方面難以有很大幅度的提高， 并且系統(tǒng)誤差會隨時間累積，不適用于長時間姿態(tài)檢測。由于陀螺儀及其放大電路存在溫漂 ，且需要經(jīng)過積分運算，最終會導(dǎo)致誤差 累積，致使檢測結(jié)果出錯。本系統(tǒng)使用的陀螺儀是日本村田公司基于壓電陶瓷技術(shù)的單軸陀螺儀 ENC03，其實物如圖 29 所示。 姿態(tài)檢測系統(tǒng) 兩輪自平衡車不同于普通傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)的小車， 是一種本質(zhì)不穩(wěn)定非線性系統(tǒng)。 圖 28 加入比例微分環(huán)節(jié)后的 控制 系統(tǒng) 結(jié)構(gòu)圖 加入比例微分反饋后的系統(tǒng)傳遞函數(shù)為： ? ? ? ?? ?2 211sHsk k gXs ssll?????? (式 213) 此時，系統(tǒng)的兩個極點為 ? ?22 2 142p k k l k gs l? ? ? ??。 PID 控制器由比例單元（ P）、積分單元（ I）和微分單元（ D）組成。 2k 為阻尼系數(shù)，合適的阻尼系數(shù)可以使倒立擺盡快回復(fù) 至 穩(wěn)定位置。 常熟理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文） 9 lm?mg ?sinmg ?cosma? 圖 26 非慣性系中的倒立擺受力分析 由于車輪做加速 運動，倒立擺會受額外的慣性力作用。 經(jīng)分析可知，要控制倒立擺使其能夠與單擺一樣能夠回復(fù)至平衡位置并保持穩(wěn)定有兩種方案。 阻尼力越大，單擺會越快停止在平衡位置。 為了更加直觀的分析系統(tǒng)受力情況，下面將直立小車與單擺模型進行對比說明小車的受力情況。如人類身體擁有豐富的感知器官，通過大腦調(diào)節(jié)便可以控制腰部及腿部肌肉保持人體的直立。比如在速度控制時，需要小車已經(jīng)能夠保持直立控制；在方向控制 時，需要小車能夠保持平衡和速度恒定；同樣，在小車平衡控制時，也需要速度和方向控制已經(jīng)達(dá)到平穩(wěn)。整個控制系統(tǒng)可以分為三個子系統(tǒng)： (1)小車 平衡控制：以小車傾角為輸入量，通過控制兩個電機的正反轉(zhuǎn)保持小車 衡 。 第二章：系統(tǒng) 原理闡述與分析，對小車的運動進行建模， 分析陀螺儀與加速度計的特性并對濾波算法 進行 闡述 ， 介紹 PID 控制器的設(shè)計。 本文主要研究目標(biāo)與內(nèi)容 本課題設(shè)計了一款兩輪自平衡小車，研究了車身姿態(tài)檢測中陀螺儀與加速度傳感器的互補特性，并根據(jù)其特性比較并設(shè)計濾波算法，包括 卡爾曼 濾波，互補濾波等常用濾波算法。因此，對于兩 輪自 平衡車來說，能夠精確并穩(wěn)定的檢測當(dāng)前車身傾角，是實現(xiàn)有效控制的關(guān)鍵所在。因此常熟理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文） 2 卡門嘗試使用精密的陀螺儀來代替人類的前庭與耳蝸等平衡器官，以電動馬達(dá)與車輪代替人類的雙腳，發(fā)展出所謂的 “ 動態(tài)穩(wěn)定 概念 [3]。 早在 1987 年，日本電信大學(xué)教授山藤一雄就提出了兩輪自平衡機器人的概念。 40 系統(tǒng)調(diào)試工具 37 本章小結(jié) 6 兩輪自平衡小車受力分析 2 數(shù)學(xué)建模 關(guān)鍵詞： 兩輪自平衡 陀螺儀 姿 態(tài)檢測 卡爾曼 濾波 數(shù)據(jù)融合 II Design of TwoWheel SelfBalance Vehicle Abstract In recent years, the research and application of twowheel selfbalanced vehicle have obtained rapid development. This paper presents a design scheme of twowheel selfbalanced vehicle. Gyroscope ENC03 and MEMS accelerometer MMA7260 constitute vehicle posture detection device. System adopts Kalman filter to plete the gyroscope data and accelerometer data fusion.， and adopts freescale16bit microcontrollerMC9S12XS128 as controller core. The center controller realizes the sensor signal processing the sensor signal processing, filtering algorithm and body control, humanmachine interaction and so on. Upon pletion of the entire system, each module can be normal and to coordinate work. The vehicle can keep balancing in unmanned condition. At the same time, the vehicle can be adjusted independently then quickly restore stability when there is a moderate amount of interference. In addition, the vehicle also can achieve forward, backward, left and right turn and other basic movements. Key Words: TwoWheel SelfBalance。本文提出了一種兩輪自 平衡小車的設(shè)計方案， 采用陀螺儀 ENC03以及 MEMS加速度傳感器 MMA7260構(gòu)成小車姿態(tài)檢測裝置， 使用 卡爾曼 濾波完成陀螺儀數(shù)據(jù)與加速度計數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合。 Kalman filter。 1 研究背景與意義 2 系統(tǒng)設(shè)計 3 10 PID 控制器原理 11 姿態(tài)檢測系統(tǒng) 17 MC9SXS128 單片機介紹 23 驅(qū)動芯片介紹 28 模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊（ ATD）初始化 30 測速模塊初始化 32 卡爾曼 濾波器的軟件實現(xiàn) 34 平衡 PID 控制軟件實現(xiàn) 36 兩輪自平衡車的運動控制 40 系統(tǒng)硬件電路調(diào)試 比如， 戶外移動機器人需要在凹凸不平的地面上行走，有時環(huán)境中能夠允許機器人運行的地 方比較狹窄等。美國發(fā)明家狄恩 ?卡門與他的 DEKA 研發(fā)公司研 發(fā)出了可以用于載人的兩輪自平衡車命名為賽格威，并已投入市場。 數(shù)學(xué)建模 系統(tǒng)模型的建立，有助于控制器設(shè)計，以及控制系統(tǒng)各項參數(shù)的確定。但是由于慣性傳感器自身固有特性，隨著溫度，震動等外界變化，會產(chǎn)生不同程度的漂移與噪聲，因常熟理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文） 3 此必須使用一些濾波算法，對陀螺儀和加速度計采集的數(shù)據(jù)進行融合，使測量角度更加真實穩(wěn)定。同時還需要設(shè)計直流電機驅(qū)動電路。 第五章：系統(tǒng)調(diào)試，介紹 濾波算法的效果與參數(shù)調(diào)整方法， PID 參數(shù)整定 、電機、編碼器等模塊的調(diào)試效果，對調(diào)試結(jié)果進行分析。 小車直立和方向控制任務(wù)都是直接通過 控制車模兩個后輪驅(qū)動電機完成的，而速度控制則是通過調(diào)節(jié)小車傾角 完成的。因此對小車速度、方向的控制應(yīng)該盡量保持平滑，以減少對 平衡控 制的干擾。這兩個條件缺一不可，實際上這就是控制系統(tǒng)中的負(fù)反饋機制，如圖 21 所示 。 mmgF??sinll?sinmg? 圖 24 單擺受力分析 當(dāng)物體離開平衡位 置后便會受到重力與線的合作用力，驅(qū)使物體回復(fù)至平衡位置。如果阻尼力過?。ㄇ纷枘幔?，常熟理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文） 8 單擺會在平衡位置震蕩。 根據(jù)牛頓第一運動定律（即慣性定律），任何一個物體在不受外力或受平衡力的作用時，總是保持靜止?fàn)顟B(tài)或勻速直線運動狀態(tài)，直到有作用在其上面的外力迫使其改變這種狀態(tài)為止。假設(shè)控制系統(tǒng)中車輪加速度α與偏移角θ成正比關(guān)系，比例系數(shù)為 1k ，則式 24 可變換為： 1F mg mk???? （式 25） 若比例系數(shù) 1k g（ 重力加速度），則倒立擺所受合回復(fù)力的方向即與偏移方向相反。 lm?mg)(tx)(ta 圖 27 外力干擾條件下的小車受力分析 小車