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基于MPU6050(DMP)的PID自平衡车控制系统

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简介：
本项目设计了一套基于MPU6050传感器（含DMP功能）的PID控制算法来实现自平衡车的稳定控制，确保车辆能够自动保持直立状态。 这是我大三时期自己动手制作的自平衡小车项目，包含全套资料。该项目使用了MPU6050的DMP功能，并在平台上搭载了STM32F103芯片。

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  • 基于MPU6050(DMP)的PID自平衡车控制系统
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    本项目设计了一套基于MPU6050传感器（含DMP功能）的PID控制算法来实现自平衡车的稳定控制，确保车辆能够自动保持直立状态。 这是我大三时期自己动手制作的自平衡小车项目，包含全套资料。该项目使用了MPU6050的DMP功能，并在平台上搭载了STM32F103芯片。
     
  • STM32与MPU6050的两轮平衡车PID控制资料
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    本资料介绍基于STM32微控制器和MPU6050陀螺仪传感器构建的两轮自平衡小车设计，详述了PID算法在姿态稳定中的应用。 很久之前整理了一些关于两轮平衡车的资料，主要包括文档以及部分驱动代码。
     
  • 基于STM32和MPU6050的遥控平衡车，利用DMP计算欧拉角
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    本项目设计了一款基于STM32微控制器与MPU6050传感器的遥控平衡车系统，采用DMP算法精确计算欧拉角，实现车辆姿态精准控制。 本人辛勤所写，要的分数有点高。不过确实物有所值，因为这是两个程序，并且包括遥控器的程序也提供了。配有视频讲解，有问题可以在群里讨论，在视频最后会提供群号。现在正在用卡尔曼或者互补滤波解算角度，缩短控制周期。算了，感兴趣的话群里见。
     
  • 基于Arduino和MPU6050的自平衡小车（含卡尔曼滤波与PID）
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    本项目介绍了一种利用Arduino和MPU6050传感器构建的自平衡小车，并融合了卡尔曼滤波与PID控制技术，以实现精确的姿态稳定。 自平衡小车采用Arduino作为主控板，并结合MPU6050传感器及卡尔曼滤波与PID控制算法进行设计。
     
  • 平衡车模糊PID控制与程序实现_模糊PID自平衡技术
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    本文探讨了基于模糊PID控制策略的自平衡车辆设计与实现，详细介绍该控制系统的工作原理及编程方法。 模糊PID又称自适应PID，通过本程序可实现对平衡车的模糊PID优化控制，适用于二阶传递函数的情况。
     
  • 基于PID控制的自平衡球电路设计
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    本项目致力于设计一种基于PID控制算法的自平衡球系统电路。通过精确调整参数实现稳定性和响应速度的优化，该电路能够使球体在各种动态条件下保持平衡状态。 通过执行PID控制算法，我们成功地使光束达到了15厘米的设定点（总长度为30厘米）上的球体保持平衡状态。在该项目中，已经实施了PID控制来确保位于光束中心位置的球处于稳定状态。使用一个伺服电机提供单自由度运动，从而能够将光束精确移动到所需的定位点上。控制器接收误差信号，并据此调整伺服电机的角度以维持球体的平衡。 PID代表比例、积分和微分控制算法，在业余爱好者项目中以及众多工业应用场合均有广泛应用。
     
  • 基于自抗扰控制的两轮自平衡车仿真控制系统研究
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    本研究旨在探索基于自抗扰控制技术的两轮自平衡车仿真系统，通过优化算法提高车辆在动态环境中的稳定性和响应速度。 为了应对两轮自平衡车在不同用户身高体重差异下导致的系统模型不准确及控制器控制性能不佳的问题，本段落将自抗扰控制技术应用于此类车辆的运动平衡控制系统中。首先利用拉格朗日方法建立了两轮自平衡车的动力学模型，随后根据系统的特性推导出了实现该类车型自平衡控制所需的自抗扰控制器规则。最后，在Simulink仿真平台上构建了两轮自平衡车控制系统的实验环境，并分别使用线性自抗扰控制和经典自抗扰控制方法进行了对比试验。结果显示：相较于传统的自抗扰控制器，改进后的自抗扰控制器能够更好地适应用户身高体重的变化情况，并能更有效地使系统达到稳定的运行状态。
     
  • 两轮平衡车的简易串级PID控制系统
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    本文探讨了在两轮自平衡车辆中实现稳定控制的方法，通过设计并应用简易串级PID控制算法，优化了系统的响应速度与稳定性。 本人是大一学生，在最近完成了两轮平衡小车的设计与制作，主控芯片使用的是STM32F103RCT6。由于目前的能力有限，我决定将项目上传以赚取积分用于下载所需资源。如果有需要的可以联系我下载该项目资料，项目的注解相对详细。
     
  • 基于ADAMS和MATLAB的自平衡车控制系统仿真.zip
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    本资源探讨了利用ADAMS与MATLAB软件进行自平衡车辆控制系统的建模及仿真的方法，旨在通过联合仿真技术优化系统性能。 《基于ADAMS与MATLAB的自平衡车系统控制仿真》在现代科技领域里，作为一种便捷且高效的个人交通工具，自平衡车受到了广泛关注。本项目深入探讨了如何利用多体动力学软件ADAMS（Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems）和数学计算软件MATLAB进行自平衡车系统的控制仿真，以实现其动态平衡。 ADAMS是机械系统动力学分析的主流工具之一，能够对复杂的机械系统进行三维建模，并模拟实际环境下的运动及动力行为。在自平衡车的仿真中，ADAMS可以构建车辆物理模型，包括车轮、车身、电机和传感器等组件；通过设置合适的约束条件与运动方程，精确地模拟出车辆在不同条件下的动态响应。 MATLAB则以其强大的数值计算和算法开发能力，在控制系统的设计与分析方面得到广泛应用。对于自平衡车的控制策略而言，MATLAB可以建立状态空间模型，并利用PID控制器、滑模控制或自适应控制等理论来设计保持车辆稳定性的控制器；同时，Simulink环境能够实现模型可视化，方便进行仿真测试和参数调整。 在该项目中首先使用ADAMS构建机械模型并设定初始状态与边界条件（如车体重心位置、倾角及电机扭矩）。然后将生成的数据导入MATLAB，通过控制算法处理数据以设计优化控制器，在外界干扰下确保车辆快速恢复平衡。具体而言，可能涉及到PID控制——一种广泛应用的反馈控制系统；滑模控制具有良好的鲁棒性，能够应对不确定性和外部扰动；自适应控制则可在线调整参数以适应系统变化。 完成控制策略后通过MATLAB Simulink进行实时仿真观察各种情况下的车辆性能（如姿态、速度及控制器输出）。分析这些结果可以进一步优化控制方法。结合ADAMS和MATLAB开展的自平衡车动态平衡研究不仅有助于深入理解其特性，还能为实际系统的控制器设计提供支持，在推动相关技术发展中具有重要意义。
     
  • 基于MATLAB的平衡车模糊PID控制与实现
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    本研究运用MATLAB平台，设计并实现了针对平衡车的模糊PID控制系统，旨在优化车辆动态性能及稳定性。通过仿真验证了该方法的有效性。 模糊PID又称自适应PID，通过本程序可以实现对平衡车的模糊PID优化控制，适用于二阶传递函数的情况。