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基于Freescale小车的智能控制算法研究
资料介绍
汽车的智能化驾驶将成为未来发展的趋势，两轮自平衡智能车是近年来颇受欢迎的一种交通代步工具。其凭借造型轻巧、易于操纵、采用纯电力驱动的特点，有效缓解了人们的出行难问题，更好的符合社会所倡导的低碳出行这一理念。同时，由于两轮自平衡小车只由一个后驱动轴构成，在行驶过程中面临着平稳性不足的问题，增加了控制原理的复杂度，也为智能控制算法理论提供了一个较好的验证平台。
本论文主要研究了智能控制算法在两轮自平衡直立车中的应用。通过建模对三种控制算法进行了仿真研究，并利用上位机对选取的控制算法进行了在线调试和相应的性能对比研究。主要内容安排如下：
（1）根据倒立摆原理，构建了以飞思卡尔MK60DN512VLQ10单片机为核心的两轮直立小车控制系统。主要包括电源管理、路径识别、电机驱动、速度检测、姿态控制、远程互联等六大模块。
（2）在该平台上进行了控制算法的设计。讨论了增量式PID控制和模糊控制在两轮自平衡小车上的工作原理，并在PID控制算法的基础上，根据在调车过程中总结的经验，设计出与该系统匹配的模糊控制规则表，即可得出整定PID三个参数Kp、Ki和Kd的模糊控制表，从而设计了适合该小车模型的模糊自适应 PID控制器。
（3）针对该系统的直流电机进行了数学建模。用增量式PID控制、模糊控制和模糊自适应PID控制算法分别对直流电机进行控制并完成了相应的软件设计，选取大S弯道和直角转弯为代表路径，运用 MATLAB/Simulink数学软件对所选取的上述三种控制算法进行系统仿真并对结果进行比较，从而得到了适合两轮自平衡直立车的更好的控制算法。
最后，设计了基于LABVIEW构架的上位机。该上位机通过Bluetooth进行上位机与下位机之间的数据传输，是实现远程控制的理想平台。通过该平台对上述三种算法进行了在线调试，结果表明模糊自适应PID系统的稳态误差最小，同时具备良好的稳定性，在抗干扰能力和路况适应能力方面都比较强。
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