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news 2025/6/30 20:44:18

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STM32两轮平衡小车是一种基于STM32微控制器的智能机器人，它能够通过传感器和算法实现自我平衡。以下是对STM32两轮平衡小车原理的详解，以及一些基础的代码示例。

原理详解

1. 系统组成

主控制器：STM32系列微控制器，作为小车的大脑。
传感器：通常包括陀螺仪（用于检测倾斜角度和角速度）和加速度计。
驱动器：电机驱动模块，用于控制电机的转速和方向。
电机：通常为直流电机，用于驱动小车前进和后退。
电源：为整个系统提供稳定的电源。
通信模块：用于与外部设备（如PC或智能手机）进行通信。

2. 工作原理

数据采集：传感器实时采集小车的姿态信息，包括倾斜角度和角速度。
数据处理：STM32微控制器接收传感器数据，并进行处理。
控制算法：微控制器内部运行PID（比例-积分-微分）控制算法，根据传感器数据计算出控制量。
电机控制：根据控制算法的结果，微控制器输出PWM信号控制电机的转速和转向，实现小车的平衡。

3. PID控制

PID控制是一种常见的反馈控制方法，它通过调整系统的输出，使得系统的输出与期望值之间的误差最小化。在两轮平衡小车中，PID控制用于调整电机的转速，以维持小车的平衡。

代码示例

以下是一些基础的STM32代码示例，用于实现两轮平衡小车的控制。

初始化代码

#include "stm32f10x.h"
#include "system_stm32f10x.h"
#include "usart.h"
#include "pwm.h"
#include "mpu6050.h"int main(void)
{// 系统初始化SystemInit();// 初始化串口用于调试输出USART1_Init();// 初始化PWM用于电机控制PWM_Init();// 初始化I2C用于与传感器通信I2C_Init();// 传感器初始化MPU6050_Init();while(1){// 读取传感器数据Read_MPU6050_Data();// 执行PID控制算法Execute_PID_Algorithm();// 控制电机Control_Motor();}
}

PID控制算法

#define Kp 1.0f  // 比例系数
#define Ki 0.0f   // 积分系数
#define Kd 0.0f   // 微分系数float error_last = 0.0f;  // 上一次误差
float error_sum = 0.0f;   // 误差累积void Execute_PID_Algorithm()
{float error = Target_Angle - Current_Angle;  // 计算误差float d_error = error - error_last;          // 计算误差变化率// PID计算float output = Kp * error + Ki * error_sum + Kd * d_error;// 饱和度限制if(output > MAX_OUTPUT) output = MAX_OUTPUT;else if(output < -MAX_OUTPUT) output = -MAX_OUTPUT;// 更新PID参数error_last = error;error_sum += error;// 输出控制量PWM_Set_DutyCycle(output);
}

电机控制

#define MAX_OUTPUT 100void Control_Motor()
{// 根据PID输出控制电机// 这里只是一个示例，实际应用中需要根据电机驱动的具体实现来编写代码Set_Motor_Speed(LEFT_MOTOR, MAX_OUTPUT + pwm_value);Set_Motor_Speed(RIGHT_MOTOR, MAX_OUTPUT - pwm_value);
}