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姿态检测及模糊PID算法的自平衡小车
资料介绍
针对小车控制系统的非线性、多变量等复杂性以及高耦合的运动控制特点,设计了一款以STM32F103RCT6微处理器为主控制器,通过模糊PID控制算法等进行姿态检测使其保持平衡的自平衡避障小车。通过卡尔曼滤波优化算法对陀螺仪和加速度计数据进行融合,并以最优姿态角和小车速度为反馈量构成平衡和速度的双闭环控制,再利用模糊PID控制算法实现小车系统的自平衡控制。本系统相对于传统的滤波算法和PID算法,具有耗时短、稳定性强、功耗低等特点。实验证明,自平衡小车能够稳定地实现自平衡控制及避障功能。
Aiming at the complexity of vehicle control system, such as nonlinearity,multivariable and high coupling motion control characteristics,a self-balanced obstacle avoidance vehicle with STM32F103RCT6 microprocessor as the main controller is designed,which is balanced by attitude detection using fuzzy PID control algorithm.The data of gyroscope and accelerometer are fused by Kalman filter optimization algorithm,and the optimal attitude angle and car speed are used as feedback variables to form a double closed-loop control of balance and speed.Then the self-balancing control of car system is realized by using fuzzy PID control algorithm.Compared with the traditional filtering algorithm and PID algorithm,this system has the characteristics of short time-consuming,strong stability and low power consumption.The experiment results show that the self balancing vehicle can achieve self balancing control and achieve obstacle avoidance.
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资料:bitboy
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