针对传统LQR最优控制器权重矩阵确定困难以及由此导致的响应速度慢等问题,以具有多变量、强耦合、非线性特点的两轮自平衡小车为被控对象,提出了一种通过遗传算法实现LQR控制器参数寻优的方法。选择线性二次型性能指标为目标函数,利用遗传算法的全局优化搜索能力,获取权阵Q的最优解,从而设计状态反馈控制率K,搭建系统动力学模型进行仿真实验。实验结果表明:该方法设计的最优控制器相对于传统的极点配置和LQR方法具有更好的控制效果,系统响应速度更快,超调更小。

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本文设计了一种基于视觉导航的两轮自平衡小车系统，并实现了小车的直立行走，自主寻迹和定位三大功能。包括原理，硬件设计，软件设计，系统的调试及部分C语言源代码。系统采用飞思卡尔十六位微处理器MC9S12XS128作为核心控制单元，通过增加各种传感器，设计稳压模块、最小系统模块、双轮测速模块、倾角测量模块、电机驱动模块和人机交互模块并编写相应程序以完成平衡控制，速度控制，转向控制和实时定位四大任务。

小车两轮平衡车+原理图+教程+详细注释，深入理解pwm控制电机，PID算法等等模块

基于STM32的两轮自平衡小车系统设计.pdf

两轮平衡机器人模糊PID控制方法研究，希望对有用的人提供帮助

两轮自平衡小车，具有PD直立环和PI速度环使得两轮小车实现自平衡控制

两轮自平衡小车开源，代码公布，基于arduino可用的代码。

摘 要: 两轮自平衡小车被各种竞赛所喜爱，在很多大型比赛中都有涉及此方向的题目。阐述了基于飞思卡尔系列单片机为核心控制器，配合陀螺仪、角度传感器实现两轮小车的自平衡。着重介绍了两轮自平 衡小车的结构、平衡原理、控制算法，通过反复调试最终实现了小车的自平衡。

自己做的自平衡小车，基本达到预期效果。制作资料在压缩包里面，供参考。 该两轮自平衡小车硬件设计概述: 控制器:ATmega16；8MHz； 加速度传感器:MMA2260；陀螺仪:EWTS82； 传感器的融合:卡尔曼滤波； 马达:EN_2342CR（速比64）+双路12脉冲编码器+CD40106对信号整形； 驱动板芯片:CD4001+IR2111+IRF1404（驱动电流可以很大）； 图片（拍摄效果不佳），视频如下: 小车实物图展示: 设计分析: 其实控制很简单，利用定时器产生10ms中断，每次中断进行如下工作: 1:AD采样加速度传感器和陀螺仪，然后卡尔曼滤波得出角度与角速度；（滤波模块借鉴老外的）（互补滤波效果感觉不是很好）； 2:计算车轮的速度，积分得出位置； 3:利用PD算法得出PWM值=K1*angle + K2*angle_dot + K3*speed + K4 * position； 4:前进后退给定参考速度计算即可； 注意: 增量式轮速传感器A相中断，读取B相电位判断前进还是后退，在10ms的时间内累加，计算车轮的速度； 由于10ms累加的轮速信号不多，直接计算车体会发抖，所以增加了低通滤波，解决问题； 我在外面增加4个电位器可以手动调节4个K值，方便调试； 附件的文件夹里面有matlab建模的资料，可以求出所需的4个K的值，（参考NXT的），大家可自行调试K值看看对车辆的影响； 电机选取建议: 由于考虑到减速器，而且带传感器。其实后面实践得知可以不要位置传感器，这样选择电机的空间就很大了，买便宜的； 电机扭矩要大；说白了，功率要大；转动惯量大似乎的更稳定，所以不用空心杯的也许更好； 减速比可以大一点，用较大的轮子； 重心越靠下，抗扰性越强；但是可能会影响稳定性； 购买的电机型号参考: 算法: 常用计算方法有两种:互补滤波和卡尔曼滤波；都可以输出校正后的角度与角速度；我采用的是卡尔曼滤波，考虑到单片机的运算能力，是经过精简的，当然这些都是老外做的，关于卡尔曼滤波，我找了很多资料，详见附件内容。