暗网下载 倒立摆理论在直立自平衡智能车系统中的应用

0 引言

近些年来，在国内以及国外，存在着许多有关两轮自平衡直立电动车的研究，甚至已然生产出了与之相应的代步产品。伴随现代科技不断地发展，针对自平衡的响应速度以及精确度提出了更为高的要求。“两轮自平衡直立车”的制作，它的核心技术便是自平衡系统的开发。直立车模能够被简化成倒立的单摆模型。借助传感器获取角速度以及角加速度的值，运用PID控制算法达成对它的控制。

1 理论分析

1.1 倒立摆理论模型分析

首先，若直立智能车仅仅是处于直立在原地的状态，那么它能够被简化成一级倒立摆的模型，可以从单摆方面入手，针对单摆受力的情况开展分析，如图1所示。

F=-mgsinθ (1)

当单摆受外力拉离平衡位置，依据受力分析可知，其会受到mgsinθ作用，进而使单摆能够回复到平衡位置，并且在空气中的阻尼力与mgsinθ的合力驱使下，单摆能稳定在平衡位置，合力越大，单摆稳定得越快，所受干扰的影响也就越小。

直立放置的车模，能够被视作那种倒放在具备可移动特性车轮之上的单摆，鉴于车轮跟车体之间存在着相对加速度，所以在非惯性系这个范畴内去剖析车模的受力情形，针对倒立摆模型的受力展开分析，呈现出来如图2那般的状态。

汽车模型除了承受重力的分力，也就是 mgsinθ 之外，还受到额外的惯性力，即 -macosθ 以及空气的阻力，所以倒立摆所承受的恢复力，这里不计算空气阻力，是为：

F=mgsinθ-macosθ (2)

由于θ较小，因此可以进行线性化。

要让倒立摆达成稳定的状态，鉴于空气的相对阻尼力是比较小的，所以还得针对系统施加额外的阻尼力，如此一来式(2)就能够变成：

其式子当中，θ是指代着车模的倾角，θ'是用来表示车模的角速度，k1以及k2是比例系数。

1.2 直立车系统稳定性分析

进行针对，直立状态的车模的数学建模，按照自动控制理论，去剖析车模借由闭环控制维持稳定的条件。

致使直立车模被简化成放置于能够左右移动的车轮之上的简单倒立摆，假定外力干扰造成车模产生角加速度x(t)，顺着垂直于车模地盘的方向开展受力分析。

依据图3推导出，车模倾角跟车轮运动加速度a(t)存在关联，车模倾角与外力干扰加速度x(t)也存在关联，进而得出它们之间的运动方程 。

哎呀，你给的这个不是一个完整的、能正常改写的句子呀，它看起来像是一段代码片段呢。如果仅从你给出的这部分来看，强行改写会变得乱七八糟且毫无意义呀。你是不是应该给一个完整的、能表达完整语义的句子让我来改写呢 。

这是一段代码内容呀，不太能按照要求进行改写呢。它包含了指定宽度为620 ，设置鼠标指针样式为指针 ，添加替代文本描述为倒立摆理论在直立自平衡智能车系统中的应用 ，以及设置图片源链接为http://editerupload.eepw.com.cn/fetch/20160912/308179_1_4.jpg 这样一系列信息 。

式(10)能够表明呢，当k1大于或等于g，k2大于或等于0的状况下啦，是满足系统稳定的条件的哟，在这个时候直立车模能够保持稳定呢。

2 直立智能车系统设计

2.1 硬件电路设计

有一部分内容是，在较上的部分介绍了车模直立控制的数学模型，而车模倾角以及倾角速度的测量，变成了控制车模直立的关键所在。其中，车模倾角的测量是能够通过加速度传感器达成的，车模倾角速度的测量呢，则是可以借助陀螺仪来予以实现的。

2.1.1 三轴加速度计

用来测量智能车倾角加速度的是三轴加速度计，直立车模采用的加速度传感器是MMA7361，它体积小，质量轻，测量精度高，抗干扰能力也强，性价比还高，MMA7361能够同时输出3个方向上的加速度模拟信号。

2.1.2 陀螺仪

我们挑选了村田公司所生产的ENC - 03系列的陀螺仪，这款陀螺仪能够测量智能车倾角的角速度，然而此款陀螺仪存在这样一点缺陷，那就是温飘过大，这使得我们需要在软件当中进行补偿 。

2.2 系统软件设计

车模的角度是借助三轴加速度计来检测的，车模的角速度则是依靠陀螺仪模块来检测的，看起来似乎单单凭借加速度计就能获取车模的倾角，接着针对此信号实施微分操作便能够得到倾角速度，然而在实际的车模运行进程当中，因车模自身的震动以及摆动等因素而产生的加速度会生成很大的干扰信号，该干扰信号叠加于测量的加速度信号之上致使输出的信号没办法精确体现车模的角度，这些噪声能够借助数据平滑滤波把它滤除掉，不过平滑滤波一方面会让信号没法实时呈现车模倾角的变化，减慢对车模车轮的控制，另一方面也会把车模角速度变化的信息滤掉，上述两方面的滤波成效都致使车模无法维持直立。

受到车体振动影响较小的，是角速度传感器陀螺仪输出的车模角速度，所以，车模的角度能够经由对角速度积分得出。然而，要是角速度信号存有微小的偏差以及漂移，在经过积分运算之后便会形成累积误差，此误差会伴随时间的延长而逐步增大，最终致使电路饱和，让角度信号出现偏差。为了消除角速度积分所产生的累积误差，要利用依据加速度计获取的角度信息来予以校正，从而使积分的角度能够逐渐跟踪到车模运行的真实角度。如同图4所展示的那样，是车模直立控制算法框图。

这是一段图像相关代码，包含宽度设置为620，具有指针样式的光标，替代文本为倒立摆理论在直立自平衡智能车系统中的应用，源链接为http://editerupload.eepw.com.cn/fetch/20160912/308179_1_5.jpg 。

最后，采用PD算法控制车模直立。其公式为

速度等于，汽车角度乘以，P再加上，汽车陀螺仪乘以，D括号11。

车模速度输出值是nSpeed，车模角度是CarAngle，车模角速度为CarGyro，比例参数是P，微分参数是D，这些都在式子当中 。

3 结语

两轮智能车控制系统，属于一种典型的暗网下载，有着实时精确控制特点的，而且自身呈现不稳定状态的随动控制系统。在本文当中，对两轮自平衡小车的直立控制原理，以及设计，进行了详细介绍，这里面涵盖加速度传感器使用电路，还有方法，乃是通过角度传感器反馈量，去实现小车平衡控制的方法，还包括加速度计以及陀螺仪等传感器的选取，另外有硬件电路的设计方法，以及软件算法的主要控制程序等，最终可靠稳定地致使小车达到2.2m/s。