#第八届立创电赛#基于FreeRTOS的两轮智能平衡车 - 立创电子设计大赛

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立创电赛

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第八届立创电子设计开源大赛

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<div class="document"> 注：* 为必填项 请在报名阶段填写 ↓ <h3 class="paragraph text-align-type-left pap-line-1.3 pap-line-rule-auto pap-spacing-before-3pt pap-spacing-after-3pt" style="line-height: 1.8;">* 1、项目功能介绍</h3> 双轮平衡车是一种应用广泛的动力学系统，具有多变量，非线性和不稳定等特点。在研究控制论和应用方面都有巨大的意义，近年来它的发展也受到了人们的广泛关注。 双轮直立平衡车可以简化为一阶倒立摆模型进行分析，设计的目标是保证小车能够在启动后快速到达平衡位置，并且能够在外界施加随机扰动后依旧没有振荡和过大的角度偏移。即当小车达到期望的状态后，能够通过控制系统实现动态稳定。 本设计是一个具有自动调节平衡功能的两轮小车。由MPU6050、OLED显示屏、TB6612、ECB02S3、直流减速电机、供电电路等模块组成。本项目研究一种基于FreeRTOS的使用单片机PID算法的自平衡方案。 <h3 class="paragraph text-align-type-left pap-line-1.3 pap-line-rule-auto pap-spacing-before-3pt pap-spacing-after-3pt" style="line-height: 1.8;">*2、项目属性</h3> <hr class="horizontal-splitline normal-bold-2"> 请输入内容… 该项目为本人原创作品且为首次公开，并未在学校公开参加答辩 注：请说明项目是否首次公开；项目是否为原创；项目是否曾经在其他比赛中获奖，若有获奖则叙述获奖详情；项目是否在学校参加过答辩。 <h3 class="paragraph text-align-type-left pap-line-1.3 pap-line-rule-auto pap-spacing-before-3pt pap-spacing-after-3pt" style="line-height: 1.8;">* 3、开源协议</h3> <hr class="horizontal-splitline normal-bold-2"> 请输入内容… GPL 3.0 注：利他即利己，请认真阅读下述内容。 <ol style="line-height: 1.8;"> <li class="paragraph text-align-type-left pap-line-1.3 pap-line-rule-auto pap-spacing-before-3pt pap-spacing-after-3pt pap-hanging-indent-1.6em" style="line-height: 1.8;">拥抱开源，赋予项目无限价值。建议项目核心功能开源80%以上；</li> <li class="paragraph text-align-type-left pap-line-1.3 pap-line-rule-auto pap-spacing-before-3pt pap-spacing-after-3pt pap-hanging-indent-1.6em" style="line-height: 1.8;">若某一部分功能不可替代且删掉之后项目无法解决对应的问题，则这一部分实现的功能就是项目的核心功能；比如设计了一台电子负载且设计了一款上位机软件监控功率变化，则电子负载为核心功能，上位机软件为辅助功能；比如电子负载中使用了一款隔离485模块与上位机通信，则此485模块实现的通讯功能为辅助功能；</li> <li class="paragraph text-align-type-left pap-line-1.3 pap-line-rule-auto pap-spacing-before-3pt pap-spacing-after-3pt pap-hanging-indent-1.6em" style="line-height: 1.8;">项目应选择适合自己的<a href="/posts/98fdb2accd754af7b51990790db3b47a" target="_blank">开源协议</a>，若项目引用其他开源项目，应注明来源并遵循原作者的开源协议规定；原创项目推荐使用GPL3.0开源协议；</li> <li class="paragraph text-align-type-left pap-line-1.3 pap-line-rule-auto pap-spacing-before-3pt pap-spacing-after-3pt pap-hanging-indent-1.6em" style="line-height: 1.8;">直接引用开源项目的原电路或原代码实现的功能不可作为自己项目的核心功能、使用市场上通用模块直接实现的功能不可作为自己项目的核心功能。</li> </ol> 请在竞赛阶段填写 ↓ <h3 class="paragraph text-align-type-left pap-line-1.3 pap-line-rule-auto pap-spacing-before-3pt pap-spacing-after-3pt" style="line-height: 1.8;">*4、硬件部分</h3> <hr class="horizontal-splitline normal-bold-2"> 请输入内容… 硬件电路是软件部分的基础，如果软件比作人的大脑，那么硬件就是各种器官。硬件电路部分主要 包括： <ul> <li>电源供电部分</li> <li>MPU-6050 传感器部分</li> <li>STM32 主控芯片部分</li> <li>电机驱动部分</li> <li>编码器测速部分</li> <li>蓝牙传输部分</li> </ul> 注：推荐使用<a href="https://lceda.cn/editor" target="_blank">嘉立创EDA</a>。若选择其他EDA工具，请在附件上传PDF格式的原理图，PDF格式的PCB图纸，Gerber格式的PCB文件。这里可以详细说明您的项目实现原理和机制、注意事项、调试方法、测试方法等。推荐图文并茂的形式向别人介绍您的想法。 <h3 class="paragraph text-align-type-left pap-line-1.3 pap-line-rule-auto pap-spacing-before-3pt pap-spacing-after-3pt" style="line-height: 1.8;">*5、软件部分</h3> <hr class="horizontal-splitline normal-bold-2"> 请输入内容… 平衡小车的控制任务可以分解成三个基本控制任务 1 首先是控制小车的平衡，控制小车的平衡可以通过控制平衡小车的两个车轮的正反转实现平衡小车可以在两个运动方向都可以获得产生回复力的加速度，这样平衡任务就可以实现。 2 然后是控制小车的速度，由以上分析可知小车的速度与倾角有着密不可分的关系，所以小车的速度变化应该与倾角相对应。 3 最后是控制小车的方向，控制小车的方向可以利用两个车轮之间的转速差进行控制，转向速度应该与速度差的大小成正比。 PID控制算法 PID 算法在工业控制中有着重要的地位，是现今最常用的模糊控制算法之一， PID 其实是比例控制、积分控制和微分控制，简称 PID 控制。在闭环控制系统中 PID 控制器更是必不可少， PID 控制器之所以被应用这么广泛主要是因为它的结构简单、工作稳定性好、调整方便的特点，在实际研究中经常会遇到被控对象的具体参数不能精确的建立出数学模型，其它控制理论技术难以采用时，系统的控制器和具体参数必须要根据实验现象来现场调试，在这种情况下 PID 控制器是最能体现优势了， PID 在实际应用中 PI 控制和 PD 控制较为常见，甚至有的直接只有一个比例 P 控制就可以完成整个系统的控制。 我们选择简单的串级PID算法，所谓串级PID类似于串联，它将PD直立环（balance）、PI速度环（velocity）和PD转向环（turn）结果分别计算最后相加。得到输出左右轮的PWMA和PWMB输出。其极性代表转向。三个环量“你追我赶”，“相互制约”才能保证一个动态稳定的系统。 其中直立环使用比例+微分变量（PD）进行控制，比例系数计算小车倾角与平衡位置的差(Bias)，而微分系数计算小车俯仰角的加速度(gyroy)。小车的直立情况与积分量无关，主要与其位置和加速度有关。 速度环使用优化后的限幅比例+积分变量（PI）进行控制，比例系数计算小车左右轮速度之和和零之间差值（Encoder_Least），积分系数计算小车速度差累加和（Encoder_Integral）。由于速度控制与小车的加速度几乎无关，所以只是用PI控制。 转向环一般可以单独使用P控制，直接差速即可。但是在实验过程中，地面过于光滑调整参数后的整体效果极不理想，最后我们选择用限幅的PD控制。通过轮胎的反馈速度和航向角Yaw来给定差速。比例系数计算控制理想差速度（设置为0，小车理想状态是处于静止平衡状态）和实际差速度的差值（Turn_Target），微分系数计算z轴陀螺仪转向角（yaw） 将以上三者融合在一起，我们可以得到最终的控制效果。 卡尔曼滤波 卡尔曼滤波器由系统的输入和输出观测数据，对系统状态做出最优估计，它的依据是系统的线性状态方程，因系统分析数据大部分存在噪声和干扰，所以最优估计又被看成是滤波过程。卡尔曼滤波器首次被实现 Stanley Schmidt，卡尔曼滤波处理数据其实是去除数据中的噪声还原真实数据的数据处理技术，在方差已知的情况下从存在噪声的系统数据中，把系统的动态状态估计出来。由于卡尔曼滤波容易被计算机编程实现，并且能对现场的数据及时的进行更新和处理，所以卡尔曼滤波成为目前应用非常广泛的滤波方法。 注：若您的项目涉及软件开发，请在附件上传对应的工程源码。这里可以详细说明您的软件流程图、功能模块框图、相关算法的解释或科普、源码结构、编译环境的搭建和配置、源码编译方法、程序烧录方法等。推荐图文并茂的形式向别人介绍您的想法。 <h3 class="paragraph text-align-type-left pap-line-1.3 pap-line-rule-auto pap-spacing-before-3pt pap-spacing-after-3pt" style="line-height: 1.8;">*6、BOM清单</h3> <hr class="horizontal-splitline normal-bold-2"> 请输入内容… 注：项目涉及的BOM清单。这个位置请上传BOM的截图。清单详情请以PDF的格式上传到附件中。建议包括型号、品牌、名称、封装、采购渠道、用途等内容。具体内容和形式应以表达清楚项目构成为准。 <h3 class="paragraph text-align-type-left pap-line-1.3 pap-line-rule-auto pap-spacing-before-3pt pap-spacing-after-3pt" style="line-height: 1.8;">*7、大赛LOGO验证</h3> <hr class="horizontal-splitline normal-bold-2"> 请上传包含大赛logo的项目图片，logo以丝印形式印刷在PCB上面。 点击zip下载大赛logo标识！ <a href="https://image.lceda.cn/easyedaResource/images/%E7%AB%8B%E5%88%9B%E7%94%B5%E8%B5%9B%E6%A0%87%E8%AF%86.rar" target="_blank">（大赛标识）.zip</a> <h3 class="paragraph text-align-type-left pap-line-1.3 pap-line-rule-auto pap-spacing-before-3pt pap-spacing-after-3pt" style="line-height: 1.8;">* 8、演示您的项目并录制成视频上传</h3> <hr class="horizontal-splitline normal-bold-2"> 视频要求：请横屏拍摄，分辨率不低于1280×720，格式Mp4/Mov，单个视频大小限100M内； 视频标题：立创电赛：{项目名称}-{视频模块名称}；如立创电赛：《自动驾驶》-团队介绍。 更多详情：<a href="/posts/15a52db9fd7d40c492eb505280278e45" target="_blank">https://diy.szlcsc.com/posts/15a52db9fd7d40c492eb505280278e45</a> </div>