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利用Arduino、MPU6050传感器以及卡尔曼滤波和PID控制算法，构建了自平衡小车。

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简介：
该系统采用自平衡小车作为核心，并集成arduino主控模块、mpu6050惯性测量单元以及卡尔曼滤波算法，辅以PID控制策略进行精确的平衡控制。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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
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    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。
     
  • MPU6050与卡尔曼滤波器
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    本项目介绍如何使用MPU6050六轴运动传感器结合卡尔曼滤波算法，实现精准的姿态角度测量和数据融合技术应用。 用于飞行器姿态结算的卡尔曼滤波器采用MPU6050芯片，并且已经通过arduino文件实现并测试成功。
     
  • 基于卡尔曼滤波器的PID控制
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    本研究提出了一种结合卡尔曼滤波器与PID控制器的方法，旨在优化控制系统性能。通过卡尔曼滤波器对系统状态进行精确估计，增强PID控制的响应速度和稳定性。 采用卡尔曼滤波器的PID控制方法，在干扰信号与测量噪声均为幅值为0.002的白噪声信号的情况下，使用滤波器能显著改善控制效果。
     
  • MPU6050的卡尔曼滤波和互补滤波
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    本文介绍了如何在MPU6050传感器上应用卡尔曼滤波和互补滤波算法来优化姿态角度数据的估计，提高运动跟踪精度。 MPU6050传感器可以使用卡尔曼滤波与互补滤波进行数据处理。这两种方法能够有效提高姿态角的估计精度，其中卡尔曼滤波通过预测和更新步骤实现最优状态估计；而互补滤波则结合了低通和高通滤波器的优点，以达到快速响应的同时减少噪声影响。
     
  • MPU6050与地磁传感器结合使用卡尔曼滤波计算姿态角
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    本项目介绍如何利用MPU6050陀螺仪和地磁传感器结合卡尔曼滤波算法精确计算物体的姿态角度，实现高精度的姿态估计。 MPU6050结合地磁传感器通过卡尔曼滤波计算姿态角，并加入HMC588模块对yaw角度进行融合校准。
     
  • 在Simulink中构建卡尔曼滤波算法
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    本教程详细介绍如何在MATLAB Simulink环境中搭建和仿真卡尔曼滤波器模型，适用于需要进行状态估计和预测的控制系统开发人员。 在Simulink中建立卡尔曼滤波算法。