两轮自平衡智能车系统设计

针对智能汽车竞赛中的电磁组参赛要求,提出了两轮自平衡智能车系统的设计方案。主控芯片采用飞思卡尔公司的MC9S12XS128,选用加速度传感器检测车模的倾角,陀螺仪检测车模的角加速度;通过控制两个电机的加减速实现车模的自平衡控制。阐述了卡尔曼滤波法在陀螺仪和加速度传感器信号融合方面的应用,提出了针对闭环速度控制的PI算法。实验表明：该处理方法实现简单,能够准确、快速地实现车模的自平衡控制。     

两轮自平衡车的制作

两轮自平衡车是动态平衡机器人的一种。美国已经有一种载人两轮自平衡车上市,以赛格威这个品牌为大众所知。2008年我国奥运会的时候安全保卫工作使用过它,北京市武警总队中也配备了一些赛格威。在普通人看来,能用左右两边轮子     

基于互补滤波的两轮自平衡小车的实现

要使两轮自平衡小车协同运动、平衡稳定、有效控制,最为关键的首要因素是准确、快速地解算出其运动姿态信息。该文针对姿态信息解算的卡尔曼滤波解算复杂、运算量大等缺点,采用互补滤波将倾角、加速度传感器信息进行数据融合、优化,得到与实际姿态信息相一致的最优估计值。再综合视觉传感器,两轮自平衡小车自动调整运动姿态、及时修正并回归至平衡位置,实现平稳控制。提出利用传感器—倾角、加速度、磁力计、视觉,互补滤波,ARM微控制器,4G通信等多种技术,设计出基于互补滤波的两轮自平衡小车。详细阐述了工作原理、系统架构、硬件设计及姿态信息检测、互补滤波、方向检测等算法。实践表明,基于互补滤波的两轮竞速自平衡小车姿态解算准确快速、运动控制精准、转弯快速。     

基于电磁寻迹的二轮自平衡小车的设计与实现

基于电磁寻迹二轮自平衡小车融合直立、速度、转向闭环控制系统,实现小车沿着磁导线平稳快速寻迹。采用S9KEAZ128AMLK作为核心处理器来实现二轮自平衡小车循迹。软件方面,通过MPU6050采集姿态数据,经过卡尔曼滤波器得到精确姿态角,通过串级pid控制器实现小车稳定直立。通过工字电感对外界磁场感应,采用分段PD控制实现方向的控制。在环岛处给予反向PWM,使小车不受环岛磁场的干扰,在直道保持直行,通过上位机观测环岛特征,设定入环标志位。硬件方面,在小车车身处固定左右电感,使小车和电感同步检测环岛,避免提前入环。     

基于自校正PID控制的两轮自平衡小车

两轮自平衡小车是一个参数多变,自然不平衡的运动系统,其平衡姿态的控制关键在于核心控制算法。为此,提出一种基于自校正PID算法的平衡控制方案。实际应用表明,该控制方案能使小车系统具有较好的快速性和稳定性。     

两轮自平衡小车模型参考自适应控制平衡算法

两轮自平衡小车是一类非完整的本征不稳定系统,其动力学方程具有复杂非线性、高阶次、强耦合、欠驱动等特点,采用牛顿力学分析法进行系统建模,利用前馈、反馈以及输入量构成自适应机构,在此基础上提出模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control,MRAC）策略对两轮自平衡小车的姿态和速度进行控制。通过仿真,结果表明采用MRAC算法能够在保证系统稳定的前提下,获得接近于给定理想参考模型的动态性能,并使系统在平衡点附近具有良好的鲁棒性。     

单轴两轮自平衡小车姿态控制系统设计

两轮自平衡车是动态平衡机器人的一种,需要靠运动保持平衡不倒,要施加强有力的控制手段使其稳定.介绍一种单轴两轮自平衡小车姿态控制系统设计过程,采用Freescale Kinetis 60作为核心控制单元,三轴加速度传感器MMA7260和陀螺仪ENC-03M测量车模的倾角和倾角速度,测速编码器获取电机运动状态,通过PD调节控制两个电机正反向运动,保持车模直立平衡状态.为了增加小车的机械稳定性,采取了降低重心和减轻小车质量的方法,比如把小车电池和主控板等尽量压下,将整个车模的重心降到轮轴附近.     

基于数据融合的两轮自平衡小车控制系统设计

为解决两轮自平衡系统中传感器存在较大震动干扰与漂移误差的问题,并提高系统姿态倾角测量的精确性和实时性,提出了基于陀螺仪与加速度计数据融合的两轮系统自平衡控制方法。建立两轮自平衡系统的动力学模型,采用卡尔曼滤波算法融合陀螺仪与加速度计信号,得到系统姿态倾角与角速度最优估计值,通过双闭环数字PID算法实现两轮系统的自平衡控制。通过两轮小车自平衡控制系统的软硬件设计,成功验证了该方法的可行性与有效性。利用该方法大大提高了两轮自平衡系统的抗干扰性。     

两轮自平衡小车的研究与实现

介绍以飞思卡尔MK60N512VMD100单片机为控制器和以MMA7260加速度传感器及ENC-03角速度传感器等传感器元件作为传感检测系统的两轮自平衡小车系统。阐述了基于加速度传感器和角速度传感器获取两轮小车倾斜角度的滤波算法及其实现、自平衡控制算法及其实现,电机控制策略等相关问题。实验结果表明,此小车具有较好的平衡性和稳定性。     

两轮自平衡小车控制研究

两轮自平衡小车是移动机器人研究中的一个重要领域,本文针对该系统的平衡控制问题,采用了最优控制方案,仿真实验结合实际系统实验均实现了其对平衡控制和运动轨迹控制,验证了控制效果.     

两轮自平衡车控制系统的设计与实现

根据飞思卡尔智能车竞赛的要求,设计了基于MC9S12XS128单片机的两轮自平衡智能车控制系统.介绍了该智能车系统的硬件模块电路设计、控制系统的构成及核心控制算法的实现.在此基础上详细介绍了用于智能车直立控制、速度控制和方向控制的参数调试时简单易行的关键技术.经过反复多次的实验表明,本文设计的两轮自平衡车控制系统性能可靠,在车身保持直立平衡的同时能够沿着赛道快速平稳运行.     

两轮自平衡车运动姿态的测量和控制

两轮自平衡车姿态测量与控制是两轮自平衡车设计的关键环节.针对两轮自平衡车倾角的测量问题,采用了卡尔曼多传感融合算法.该算法融合了加速度传感器和陀螺仪传感器数据,实现了两轮自平衡车倾角实时在线估算.根据测量得到的倾角和角速度,采用了比例微分(PD)控制算法,实现了两轮自平衡车姿态的稳定控制.     

卡尔曼滤波在两轮自平衡代步车姿态检测中的应用

介绍了一种MENS加速度计、陀螺仪与嵌入式微控制器相结合的两轮自平衡代步车姿态检测系统。针对加速度计和陀螺仪测量分别存在噪声干扰和随机漂移误差,采用卡尔曼滤波实现传感器数据融合,补偿传感器测量误差,得到车体姿态的最优估计。将该算法移植到姿态检测系统的微控制器中,测试结果表明卡尔曼信息融合可以有效提高系统检测精度。     

面向两轮平衡机器人姿态检测系统的研究与设计

以两轮平衡车的平衡姿态研究为背景,提出了一种基于陀螺仪与加速度计的两轮平衡机器人的姿态检測系统,对姿态检測系统的原理、组成及数据采集进行了研究。通过对各传感器输出信号特征的提取、分析,将PID控制算法与卡尔曼滤波思想相结合,实現了数据融合,从而有效地提高姿态检测系统的检测精度。经过软硬件的综合调试取得了良好的效果,并应用到实际的机器人姿态检测。     

夜间环境交通数据采集系统设计与实现

针对夜间交通环境的特点,设计和实现了一种基于车灯的交通流视频检测系统。首先,提出一种夜间车道线检测算法,提取车道线并标定摄像机参数。接着,采用一种自适应阈值分割算法提取候选车灯连通域,并利用空间距离信息配对和分组属于同一辆车的连通域,根据规则集定位车灯,建立车辆假设。然后,通过线性搜索,结合最近邻准则和形状属性匹配在帧间关联车辆假设。对于部分和全部遮挡的情况,结合Kalman滤波器处理。根据跟踪信息的连续性,确认车辆存在并保存跟踪轨迹。实验表明,算法的复杂度低,能够在夜晚多种交通环境下实时检测和跟踪车辆,误检和漏检率低,并且对遮挡情况具有一定的鲁棒性。     

一种新型路面车辆检测系统的设计与实现

现有的路面车辆检测系统已经难以适应智能交通系统的快速发展,将路面车辆检测系统作为交通基础数据源,研发一种新型路面车辆检测系统,介绍该检测系统的体系结构并描述其软件设计,该软件采用多线程技术提高CPU的使用效率,体现面向对象的设计思想,具有良好的健壮性和扩展性。该系统目前已进入小范围试用阶段,并取得良好的效果。     

基于多传感器的智能车辆姿态解算方法

针对智能车辆主动环境感知的需求,提出了一种采用三轴加速度计、三轴磁强计和三轴陀螺仪组合进行车辆姿态解算的方法.首先以旋转矢量法为陀螺仪的车辆姿态解算方法,作为扩展卡尔曼滤波的状态方程,用于车辆姿态的预测;其次以高斯牛顿法为加速度计和磁强计的车辆姿态解算方法,作为扩展卡尔曼滤波的观测方程,用于车辆姿态校正;然后在此基础上构建扩展卡尔曼滤波传播方程,采用扩展卡尔曼滤波进行多传感器信息融合,得到车辆的姿态解算结果;最后通过构建实车测试环境对解算方法有效性进行验证.实验结果表明,通过基于多传感器的车辆姿态解算方法解算得到的车辆姿态角稳定、准确,能够满足智能车辆行为参数估计的实际需求.     

基于MEMS的车辆姿态感知系统

针对MEMS传感器精度低、误差大等缺点,采用三轴加速度计、三轴磁强计和三轴陀螺仪进行组合姿态测量,使用卡尔曼滤波进行多传感器数据融合。将旋转矢量法解算出的陀螺仪的姿态四元数作为卡尔曼滤波的预测矢量,将高斯牛顿法解算出的加速度计和磁强计的姿态四元数作为卡尔曼滤波的观测矢量,建立卡尔曼传播方程,求出更高精度的姿态四元数,解算出姿态角,将 AHRS 中的姿态角与车辆的坐标系对应,实验结果表明车辆在不同状态下的姿态角度变化与车辆的运行状态一致。     

基于自平衡系统的阶跃响应建模与MATLAB仿真

在传统自动控制建模理论教学中,仅限于自平衡型系统建模概念的抽象理论介绍,建模后的传递函数是否真正对应实际曲线,并没有对比和体现。本论文提出利用MATLAB进行建模实验,并结合实例给出了有自平衡系统的MATLAB实验建模设计。实践教学表明,此种方法能使学生直观地领会和理解有自平衡系统的建模,对于提高学生的学习兴趣以及课程教学改革,都有一定的意义。     

基于三轴加速度传感器的人体跌倒检测系统设计与实现

为了满足老年人的护理需求,减少老年人因跌倒造成的身心伤害,提出了一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒检测系统。该系统主要基于姿态测量特性,利用姿态角作为跌倒判断标准;并且考虑到噪声影响和跌倒检测系统对检测正确率的高要求,利用Kalman滤波算法来提高算法精确度。实验结果表明该系统在人体前后、侧向跌倒和跌倒后迅速站起的情况下可以100%报警,达到人体正常跌倒情况的检测标准。