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K5环境、STM32、MPU6050以及卡尔曼滤波源码，结合汉语注释，构建了两轮平衡小车。

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简介：
利用两轮差速驱动的平衡小车，在K5环境中进行开发，并结合STM32微控制器和MPU6050惯性测量单元，成功地实现了基于卡尔曼滤波算法的稳定控制方案。

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  • 基于K5环境的两轮平衡小车（含STM32、MPU6050及卡尔曼滤波源码，附汉语注释）
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    本项目设计了一款基于STM32微控制器和MPU6050传感器的两轮平衡小车控制系统，结合卡尔曼滤波算法优化数据处理，代码包含详细中文注释。 两轮平衡小车采用K5环境结合STM32微控制器和MPU6050传感器，并应用卡尔曼滤波算法。源码已准备好供使用。
     
  • K5环境下的STM32与MPU6050结合卡尔曼滤波源码
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    本项目提供在K5开发板环境下，使用STM32微控制器和MPU6050六轴运动传感器实现融合卡尔曼滤波算法的完整源代码，适用于惯性测量与姿态估计。 K5环境结合STM32和MPU6050，并使用卡尔曼滤波源码进行开发。另一种方法是利用MPU6050内部的DMP直接获取四元数，进而计算欧拉角。
     
  • 两轮自平衡小车（含卡尔曼滤波代码及PID调试文档）
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    本项目介绍了一款基于卡尔曼滤波与PID控制算法实现精准姿态控制的两轮自平衡小车。包含详细设计思路、硬件选型以及完整代码，供学习参考。 两轮自平衡小车项目包括卡尔曼滤波代码和PID调试文档，并附有详细的代码示例。该项目使用STM32作为控制器。
     
  • 平衡小车卡尔曼滤波版本源码.zip
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    该压缩文件包含了一个基于卡尔曼滤波算法实现的平衡小车控制系统的完整源代码。适用于研究和学习自控系统及状态估计技术。 基于STM32C8T6的平衡车已经完成，效果非常好，并采用了卡尔曼滤波算法。
     
  • 基于卡尔曼滤波的平衡小车源码
    优质
    本项目提供了一套基于卡尔曼滤波算法优化状态估计的平衡小车控制程序代码，适用于学习和研究二轮自平衡系统。 在软件设计中主要包括MPU-6050传感器数据的滤波处理、电机PID控制、编码器测速、超声波测距、蓝牙通信、OLED显示以及主电源电压测量等功能。此外，该作品还支持遥控功能，只需将手机APP与作品上的蓝牙模块连接即可实现远程操控。代码注释非常详细，非常适合初学者学习PID控制技术。
     
  • 基于Arduino和MPU6050的自平衡小车（含卡尔曼滤波与PID）
    优质
    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。
     
  • STM32两轮平衡小车源代码
    优质
    这段资料提供了一个基于STM32微控制器的两轮自平衡小车的完整源代码。项目涵盖了传感器数据采集、姿态计算及电机控制等关键环节。适合于学习嵌入式系统开发和机器人技术的初学者与爱好者参考使用。 基于STM32的两轮平衡小车源码包括以下主要材料：3530编码电机、STM32最小系统芯片、MPU6050陀螺仪、超声波模块、电机驱动以及蓝牙模块。
     
  • STM32F103与MPU6050结合使用卡尔曼滤波
    优质
    本项目探讨了在STM32F103微控制器上利用MPU6050传感器，并采用卡尔曼滤波算法，实现高效姿态数据处理和运动跟踪的技术方案。 STM32F103与MPU6050结合使用卡尔曼滤波算法。
     
  • 关于新手平衡小车卡尔曼滤波算法的总结
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    本文章主要探讨和总结了卡尔曼滤波算法在新手级平衡小车控制系统中的应用及其优化方法。通过理论分析与实践验证，为初学者提供了详尽的操作指南和技术支持。 新手平衡小车的卡尔曼滤波算法总结：本段落对使用卡尔曼滤波算法在新手平衡小车上的应用进行了全面回顾与分析。通过理论讲解结合实际案例研究，深入探讨了如何优化该算法以提高系统的稳定性和响应速度，并介绍了调试过程中的常见问题及解决方案。
     
  • 基于51单片机的平衡车卡尔曼滤波代码及6轴MPU6050互补滤波.rar
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    本资源提供基于51单片机开发的平衡车控制系统代码，重点实现卡尔曼滤波与MPU6050传感器数据融合，包括姿态角计算和PID控制策略。适合工程学习和技术爱好者研究。 基于51单片机的平衡车卡尔曼滤波源码及6轴MPU6050传感器与互补滤波技术的应用。