【摘 要】
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自平衡机器人作为一个结构简单,但控制复杂、应用广泛的系统,具有很高的实用价值和理论意义。本文旨在采用STM32设计并实现自平衡机器人姿态测控系统,并着重利用MEMS惯性传感
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自平衡机器人作为一个结构简单,但控制复杂、应用广泛的系统,具有很高的实用价值和理论意义。本文旨在采用STM32设计并实现自平衡机器人姿态测控系统,并着重利用MEMS惯性传感器设计并实现姿态测量单元,同时利用姿态融合算法提高自平衡机器人系统的姿态测量精度,降低系统的成本、功耗与体积。本文首先借鉴了国内外自平衡机器人姿态测控系统的研究现状和发展趋势,总结了其关键技术及其在未来市场的应用前景,为本文设计一款基于低成本MEMS IMU的自平衡机器人姿态测控系统提供了方向性的启发。其次本文从自平衡机器人姿态测控系统方案与设计出发阐述了自平衡机器人的动平衡原理,对系统最大可控角度进行了理论分析与公式推导。在此基础上,对姿态测控系统及其各个模块进行了方案设计。并在方案设计的指导下,对姿态测控系统进行了软硬件设计。姿态测控系统的检测精度是自平衡机器人系统能否成功的关键技术。为了提高姿态测量精度,本文分析了惯性传感器的本身特性与误差源,通过实测数据总结了惯性传感器输出特性并建立温度误差数学模型。在简单路面环境下,利用单轴陀螺仪与单轴加速度计构成一个低成本的姿态测量单元,提出以卡尔曼滤波为基础的自适应残差补偿算法;在复杂路面环境下,提出了融合三轴陀螺仪与加速度计数据的自适应两步更新二阶扩展卡尔曼滤波的姿态融合算法。最后本文通过仿真与实测数据实验表明,两种算法能够有效抑制噪声干扰、融合陀螺仪与加速度数据,且很好的补偿了非重力载体位移加速度对姿态估计的影响。该自平衡机器人姿态测控系统的设计与实现对于其他一些微小型运载体或微型便携式设备的姿态测控系统研究具有一定的参考作用。
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