直立小车毕业论文(共4篇)

个人学习 2024-06-26 6 0

直立小车毕业论文第1篇

随着我国轨道交通和道路交通建设的越来越完善，人们可供选择的出行方式更加多样化，作为一款新型代步工具的平衡车开始走进人们的视野。相较于其它交通工具，直立平衡车体积小巧、绿色环保、响应迅速、运动灵活，逐渐受到人们的青睐。除了作为交通工具，直立智能车上的控制算法和结构同样可以移植到其它类型的机器人身上，作为新型机器人的驱动机构，可以在更加狭小空的间里远程执行特殊任务。设计以倒立摆原理为核心，设计出一款可以长时间保持平衡的迷你直立智能车，通过模拟用户真实驾驶体验，为今后载人平衡车的发展提供一些借鉴意义。

直立智能车作为一款交通工具，其制作过程需要的知识横跨了包括传感器、力学、控制算法、滤波算法、通信技术和计算机技术等的众多学科。其控制方案作为机器人控制领域的一个分支有着较为广泛的应用前景，逐渐成为国内外众高校院所的研究热点。由于智能车是一个集姿态解算、行为控制、事件处理于一体的综合复杂系统[1]，因此其发展水平甚至可以作为一个国家科技发展水平的参考依据。

1986年，日本东京电信大学自动化系的山藤一雄教授设计了一个两轮车模型，为了保证重心在上面，将芯片和电机放在模型上面，通过陀螺仪进行姿态检测和电机控制，制造出最简单的直立智能车模型。2002年，美国赛格威公司推出了第一款真正意义上可以自主平衡的直立两轮代步车。近年来，随着传感器技术和能源动力技术的发展，控制理论的成熟，美国、日本、瑞士等国的平衡车研究得到了迅速发展，并且迅速推出了商业化产品。

国内方面，得益于技术和人才引进以及响应的资金支持，我国的智能车虽然起步较晚，但两轮智能车方面的研究也取得了一定成果。高校方面，西安电子科技大学研究出来可以自平衡的两轮机器人[2]；商业方面，中国的纳恩博平衡车公司在2015年收购了知名品牌Segway公司。相信随着国家对高新技术的大力支持和群众对新鲜事物接受能力的提升，作为新兴科技产物之一的平衡车在我国一定可以得到快速良性的发展。

研究意义

智能车控制算法方面的研究内容，不仅仅是用在智能车上面，同样可以广泛的用在其它机器人控制或无人控制领域；智能车的使用大大减少了燃油的使用，对提升环境质量大有好处；其体积小巧，携带方便，可以有效较少大城市里交通阻塞拥挤的问题，方便市民出行；在大型商场、餐厅、地下车库或者某些大型赛事的安保现场，其响应迅速的特点得到了最大应用。

本次课程设计的主要任务是通过设计软硬件以及相应蓝牙控制APK程序，远程控制两轮小车实现各种自平衡运动，运动状态包括前进、后退、左转、右转，同时带有进行转弯提示的蜂鸣器和进行运动状态指示的LED灯。

主要工作包括：主芯片、驱动芯片、稳压芯片、蜂鸣器以及其它元器件的选型；原理图PCB的绘制；元器件检测和焊接；手机APP的编写；蓝牙通信调试；编码器测速算法编写；滤波算法编写；串级PID算法编写及相应参数调试；状态指示灯和蜂鸣器等其它外设的程序调用；直立车组装和整体调试。

基本要求：

在进行两种方案的对比选择中，发现MPU6050芯片内部自带运动数据处理运算单元（DMP），通过DMP可以直接输出芯片的姿态角，包括俯仰角、偏航角和滚转角，而俯仰角即芯片所在平面与水平面的夹角，也就是上文提到的角度值。这样，通过使用MPU6050的DMP既可以得到一个较为准确的角度值，又可以减轻微处理器的运算负担，但为了使最后的数据更接近真值，在速度控制上仍然使用了低通滤波算法。最后采用的方案是在方案二的基础上调用了MPU6050的DMP，虽然程序上要移植大量的MPU6050的固件库，但数据更加准确。

控制算法采用的是久经工业现场考验的PID算法[5]，其控制算法较为简单但控制性能比较可靠稳定、鲁棒性较强、参数整定的方案较为成熟并且无需建立数学模型，因此为了实现智能车的自主平衡，控制算法采用的是PID算法，涉及到直立PID、速度PID和转向PID[6]。

M法的程序编写简单，虽然测量低速脉冲时可能会有一些误差，但是测量高速时平稳性和精度都较高；T法一般是测量两个脉冲之间的时间间隔确定被测速度，适合测量低速情况，但车轮转一圈会产生几十上百个脉冲，使用T法不太方便，采用方案一。

KEIL和IAR都是针对各种嵌入式处理器的软件开发工具，主要用来编译程序。两者相比KEIL不支持层叠文件夹，而IAR不仅支持层叠，而且编译器高度优化，即编译速度要比KEIL快，但是IAR生成的工程文件用其它版本IAR打开会出现一些错误，即存在版本不兼容问题，而KEIL不存在这种问题，考虑到下位机程序以后迭代过程中会出现版本间移植的情况，并且STM32 CubeMX软件的使用者大多数使用MDK-ARM-V5,学习资料较为丰富，因此选用方案一。