本项目为二轮自平衡小车的毕业设计作品。通过硬件搭建与软件编程实现车辆的自动平衡及控制功能，旨在提升个人在电子工程和机械结构方面的综合应用能力。文档详细记录了设计思路、技术方案及调试过程。
### 两轮自平衡小车关键技术解析
#### 绪论
近年来，随着微电子技术和传感器技术的快速发展，小型化、智能化的移动机器人逐渐成为研究热点。其中，两轮自平衡小车作为一种典型的非完整约束移动机器人，在娱乐、教育以及物流配送和家庭服务等领域得到了广泛应用和发展。本段落主要介绍了基于Arduino平台设计与实现的一辆两轮自平衡小车。
#### 研究背景与意义
随着技术的进步，小型化且智能化的移动机器人的研究逐渐受到重视。由于其独特的运动方式和高灵活性，两轮自平衡小车在智能机器人领域具有广阔的应用前景。通过自主控制来保持平稳行驶的能力不仅提升了机器人的移动性能，也为后续路径规划、避障等功能奠定了基础。
#### 1.2 关键技术
##### 系统设计
系统的核心在于其控制系统的设计：
- **机械结构**：包括车体框架、车轮和转向机构等部件，需确保整体的稳定性和轻量化。
- **传感器系统**：采用陀螺仪ENC-03和MEMS加速度传感器MMA7260检测小车的姿态变化，这是实现自平衡控制的基础条件。
- **控制器选择**：使用飞思卡尔16位单片机MC9S12XS128作为核心处理器，负责处理传感器数据、执行控制算法等任务。
- **软件设计**：包括传感器数据的采集与处理、控制算法的设计以及通信接口编程。
##### 数学建模
为了实现精确地自平衡控制，需要建立系统的数学模型。通常采用倒立摆模型来表示小车的动力特性：
- **运动学分析**：确定位置和速度参数与输入之间的关系。
- **动力学分析**：根据牛顿第二定律推导出系统方程。
- **稳定性分析**：通过线性化模型，利用Lyapunov函数等工具评估系统的稳定性。
##### 姿态检测
姿态检测是实现自平衡控制的前提条件。使用陀螺仪和加速度计联合工作，并采用卡尔曼滤波器处理两种传感器的数据来提高姿态估计的精度：
- **陀螺仪**：用于测量角速度，但长时间运行会导致累积误差。
- **加速度计**：通过测量加速度帮助校正陀螺仪的累积误差。
- **卡尔曼滤波**：是一种有效的数据融合方法，结合两种传感器的优点以减少误差积累。
##### 控制算法
为了实现自平衡控制需要设计合适的控制策略。常用的有PID控制、模糊逻辑和自适应控制等：
- **PID控制**：通过比例P、积分I和微分D三个参数调节来有效处理偏差。
- **模糊逻辑**：基于专家经验，利用模糊规则进行非线性系统的控制。
- **自适应算法**：能够根据环境变化自动调整参数以提高系统性能。
### 结论
设计与实现两轮自平衡小车涉及机械工程、传感器技术及控制系统理论等多个领域。通过对关键技术的研究可以提升机器人的性能并为更复杂的机器人系统提供宝贵经验和技术支持。
5星
