基于STM32的两轮自平衡小车控制系统设计

›› 2014, Vol. 27 ›› Issue (11): 96-.

基于STM32的两轮自平衡小车控制系统设计

季鹏飞,朱燕,程传统,杜晓

(盐城师范学院物理科学与电子技术学院,江苏盐城 224002)

出版日期:2014-11-15 发布日期:2014-11-19
作者简介:杜晓(1970—),男,硕士,副教授。研究方向:智能检测与控制,嵌入式系统应用。E-mail:duxiaodx@126.com
基金资助:
江苏省大学生创新创业计划省级重点基金资助项目(201310324003Z)

Design of Self-balancing Two-wheeled Vehicle Control System Based on STM32

JI Pengfei,ZHU Yan,CHENG Chuantong,DU Xiao

(School of Physical Science and Electronic Technology,Yancheng Teachers University,Yancheng 224002,China)

Online:2014-11-15 Published:2014-11-19

摘要/Abstract

摘要：

介绍了一种采用STM32F103C8T6单片机和数字运动传感器MPU-6050等设计的两轮自平衡小车。并利用卡尔曼滤波器算法融合陀螺仪和加速度计信号,计算出小车倾角和角速度的最优估计值,利用数字PID算法控制驱动电机的PWM信号实现两轮小车的自平衡控制。实际测试表明,设计的两轮小车可稳定地实现自平衡控制及简单的遥控运动功能。

关键词: 卡尔曼滤波, 数据融合, 自平衡, 两轮, STM32

Abstract:

This paper presents a design of self-balancing two-wheeled vehicle based on a STM32F and a digital motion sensor (MPU-6050).Kalman-filtering algorithm is used to fuse the gyroscope and accelerometer signal in order to get the optimal estimate of vehicle attitude angle and angular velocity.The self-balancing two-wheeled vehicle control system is achieved by digital PID algorithm which controls PWM signals of two DC motors.Experiments show that the two-wheeled vehicle can stably achieve self-balancing and simple movement under remote control.

Key words: Kalman filtering;data , fusion;self balancing;two wheeled;STM32

中图分类号:

TP273

季鹏飞,朱燕,程传统,杜晓. 基于STM32的两轮自平衡小车控制系统设计[J]. , 2014, 27(11): 96-.

JI Pengfei,ZHU Yan,CHENG Chuantong,DU Xiao. Design of Self-balancing Two-wheeled Vehicle Control System Based on STM32[J]. , 2014, 27(11): 96-.

[1]	满延露, 刘敏. 基于WLS-AUKF混合算法的主动配电网联合状态估计[J]. 电子科技, 2025, 38(2): 93-102.
[2]	朱勇, 黄永明, 何幸. 基于雷达和视频融合的目标检测[J]. 电子科技, 2024, 37(8): 1-7.
[3]	吴强, 刘丽, 李圣清, 邓娜, 冯浩田. 一种基于开关电容的十三电平逆变器[J]. 电子科技, 2024, 37(6): 51-60.
[4]	白睿,任祝. 随机丢包的无迹卡尔曼滤波估计以及性能分析[J]. 电子科技, 2024, 37(2): 23-29.
[5]	满延露,刘敏,王锴. 主动配电网态势感知技术研究综述与展望[J]. 电子科技, 2024, 37(2): 6-13.
[6]	王昌松,陈辉,王立成,瞿枫. 考虑测量野值的锂电池异常数据检测与SOC估计算法[J]. 电子科技, 2023, 36(5): 34-40.
[7]	林志鹏,孙晓辉,文成林. 一种基于加性潜变量的扩维卡尔曼滤波方法[J]. 电子科技, 2023, 36(5): 47-54.
[8]	王欣悦,余慧敏,胡露宁. IMMKF与Chan-Taylor算法的协同定位[J]. 电子科技, 2023, 36(12): 1-8.
[9]	李秀雯,王雷,任祝. 注入攻击下的扩展卡尔曼滤波安全检测[J]. 电子科技, 2023, 36(10): 68-73.
[10]	王鸽,杨睿华,惠维,赵季中. 基于多源数据关联融合的交通图像深度补全技术[J]. 电子科技, 2023, 36(10): 95-102.
[11]	周启平,何伟,贾蕾,郭俊凯,赵建国. 基于北斗和边缘计算的车联网导航技术研究[J]. 电子科技, 2023, 36(1): 51-59.
[12]	郭崴,张轩雄. 基于UWB/PDR组合的室内行人定位[J]. 电子科技, 2022, 35(8): 41-46.
[13]	杜鹏,包晓安,胡逸飞,陈迪荣. 基于卡尔曼滤波的无线传感网时空数据融合算法[J]. 电子科技, 2022, 35(6): 21-27.
[14]	施震华,张娜,包晓安,宋杰. 基于分批估计的自适应加权数据融合算法[J]. 电子科技, 2022, 35(5): 19-25.
[15]	代江涛,高博,万嘉骏. 面向资源有限设备的DDS通信中间件设计[J]. 电子科技, 2022, 35(5): 47-55.