两轮智能车跟踪控制系统的研究

自平衡式两轮机器人是多变量、强耦合对象,文章针对斜坡上的两轮智能车的目标跟踪问题,设计了基于T-S模糊控制器的跟踪控制系统,该系统包括底层平衡控制器、底层转弯控制器和全局运动控制器。底层的平衡控制应用T-S模糊控制器,并利用LQR线性控制器来简化控制器的参数设计。底层转弯控制器采用PI算法,在此基础上运用李雅普诺夫函数方法,进行了全局运动控制器的设计,得出了具有全局渐近稳定的控制律。最后通过仿真验证了该方法的正确性和可行性。

基于cortex可声源定位两轮智能车设计与实现

为了使智能车更方便的被控制,采用了时延估计算法和超声波定位算法设计并实现了一辆可以计算出可听声源和超声波发射源方位的两轮智能车系统。整个系统分为智能车控制系统和声源定位系统两个部分。智能车控制系统采用K60微控器为核心,利用陀螺仪、编码器等传感器辅助实现智能车直立平稳行走和快速转向声源位置的功能。声源定位系统以STM32F103RC为核心,处理音频采集模块采集的音频数据。经过试验表明本系统定向和测距的误差均可保持在8%以内。

两轮自平衡智能车直立行走研究

两轮智能车直立行走及直立行走的稳定性一直是两轮自平衡智能车制作过程中的关键问题,针对建立的两轮自平衡智能车动力学模型,分析了两轮自平衡智能车自身无法维持直立状态的原因,并得出两轮自平衡智能车直立控制所需要的关键参数为智能车车身的姿态倾角,通过互补滤波将陀螺仪加速度计采集到的数据进行融合,得到准确的姿态倾角值,并以实验对比的方式得到了陀螺仪加速度计在两轮自平衡智能车上的最优安装位置,最终实现两轮自平衡智能车直立行走。

AprilTag与自抗扰控制结合的智能平衡跟随车的设计

针对传统家用手拉车和医用手推车需要手动牵引的问题,文中设计一种能够实现自动平衡与跟随的智能车。硬件设计包括STM32主控芯片、MPU6050运动传感器模块、直流电源模块、电机驱动模块和加载有AprilTag的OpenMV摄像头模块等,并采用两轮底座设计;软件设计包括OpenMV模块、STM32主控模块和电机驱动模块等。系统通过OpenMV实时拍摄AprilTag获取位置信息,通过串口通信实现OpenMV和STM32数据交互,由STM32控制智能车实时调整车体状态,实现稳定自平衡、灵活转向和精准跟随。文中的创新点是将自抗扰控制算法和视觉定位算法相结合,采用自抗扰控制算法实现智能车的平衡控制,采用AprilTag视觉定位算法实现智能车的跟随控制。实验测得智能平衡车的稳定跟踪距离为0.5~5 m,最大跟踪角度为正轴线±45°,说明两轮智能平衡跟随车的跟随精度高,平衡稳定性好。