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模塊化迷你兩輪平衡小車

現在有越來越多的人對平衡車技術非常感興趣,但是往往一個只是用來學習的平衡小車套件去需要300~400,為了降低學習門檻,我們通過精心選型開發出了一套低成本的平衡車學習套件,降低了學習平衡車的門檻。

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團隊介紹

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團隊成員

熊健 開發

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項目簡介
現在有越來越多的人對平衡車技術非常感興趣,但是往往一個只是用來學習的平衡小車套件去需要300~400,為了降低學習門檻,我們通過精心選型開發出了一套低成本的平衡車學習套件,降低了學習平衡車的門檻。
硬件說明

同樣是兩輪平衡小車,我們的小車重點突出了兩個特色:

1 小巧:整體尺寸僅為8cm*4cm*4cm,

用圖片說話,只有我手掌的一半長BBear_balancecar10.jpg

2 模塊化設計:姿態傳感器,電機驅動,紅外接收管,電池,驅動電機,輪子都是可以拆卸的,當你學完了平衡小車,你可以將上面的模塊應用到其他的設計上,省時省力,也提高了器件的重用性。

下面是全部拆開后的圖片:

BBear_balancecar9.jpg


最后關于組裝過程我們專門制作了一個GIF:

組裝過程.gif

軟件說明

軟件流程:

軟件部分分為兩個大部分:

1數據部分

數據部分圍繞MPU6050傳感器展開。分為數據獲取,濾波,數據處理

1.1數據獲取

STM32通過I2C和MPU6050進行通訊,其中涉及到基礎的I2C通信協議實現,在I2C基礎上,涉及到MPU6050各種參數的設置,比如加速度的范圍等。不同的設置獲取到的數據會不一樣并且精度也不一樣。

1.2濾波

在獲取到原始數據后經過簡單轉化變為角度,但是這個數據是不準確的,因此需要濾波處理,由于小車比較簡單,濾波就用的是互補濾波。這樣就能獲取比較精確的數據的了。當然后期也可以升級高級點的卡爾曼濾波。

1.3數據處理

在濾波前需要對獲取的原始數據進行處理,這個需要一點點物理知識,還有一個就是角速度的積分操作,這個需要使用定時器來完成。


2控制部分

控制部分主要分為PID算法,電機驅動

2.1PID算法

PID算法就是比例,積分,微分這三個變量相互作用最后輸出到控制器上去。剛開始時以為需要P就夠了,最后發現效果不好,在加入了D之后,效果就很好了。

在小車的具體控制中,又分為角度環和速度環控制,角度環控制小車直立,而速度環有兩個作用,一個是作為角度環控制的補充,使其效果更好,另外一個是結合紅外遙控進行運動控制。

這個地方的難點就是PID參數的整定。

2.2電機驅動

電機驅動主要設計的知識就是PWM波的控制,STM32有相關的庫操作,只需要按要求設置好就OK了。然后將PID算法產生的結果作為參數輸入到這里就可以實現控制了。


演示效果

演示效果我們制作了幾個小視頻:

模塊化迷你兩輪平衡小車左轉彎測試


模塊化迷你兩輪平衡小車前進后退測試


模塊化迷你兩輪平衡小車右轉彎測試

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評論區(3 )
  • shi_dongyu: 這個很不錯,能不能把設計資料等分項下,好想好好怎么控制的

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  • shi_dongyu: 能不能把所有設計資料打包分享下,好像看看是怎么實現的

    回復

    • L_J_Zzzz: 同求

      回復

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