两轮自平衡车是当今机器人研究领域的一个重要分支,它涵盖了电子、机械、自动控制与信号处理等多个学科。其结构类似于倒立摆,具有非线性、强耦合的特性,是检验控制算法的经典装置。自平衡车两轮左右平行布置,利用加速度计与陀螺仪进行前后倾斜角度和角速度的检测,同时利用霍尔元件与磁铁搭配,进行自平衡车转向控制杆左右倾斜角度的检测,并将信息输出给单片机,通过控制算法计算出控制量,驱动电机工作,完成自平衡车前进、后退与转向等动作。自平衡车系统设计难点在于采用成本低廉的惯性传感器进行准确的姿态检测与系统的控制算法设计。加速度计信号噪声大且易受动态加速度干扰,采用小波阈值去噪,可以有效去除噪声；采用互补滤波对加速度计和陀螺仪输出信号进行融合,可以抑制动态加速度的干扰,但同时输出的波形存在过冲问题。通过系统辨识,建立一个系统,可以有效去除过冲。通过三种信号处理方法共同作用,可以准确并及时的采集到自平衡车姿态信息,为控制算法的设计奠定基础。针对自平衡车数学模型过于理想化,且系统非线性等特点,本文采用模糊PD控制算法,来实现对自平衡车的控制。利用MATLAB的模糊控制工具箱,通过制定自平衡车控制规则,设计出适合控制自平衡车系统的模糊控制器,用来整定PD算法的参数。算法仿真时,为更加贴近实际,用ADAMS建立自平衡车三维模型,取代理论推导的数学模型,并与simulink联合仿真。通过仿真对比,证实了模糊PD算法能够有效抑制系统的超调量与震荡。最后将模糊控制器转化为模糊控制查询表,使模糊控制能够在单片机实现。在完成信号处理与控制算法设计后,本文进行了自平衡车物理样机的设计,着重研究了物理样机的电系统设计,包括电源电路、控制电路与能耗制动电路等,并制成PCB板,安置与车箱内。通过在物理样机上的实验,发现设计的模糊PD算法存在一些缺点,所以重新制定模糊规则,改进算法。最终,使得自平衡车能够稳定地前进、后退以及转向。