两轮平衡车作为轮式机器人的一类,自动控制技术的重要发展成果之一,以其结构简单、体积小巧、运动灵活以及可以应用在各类环境中的独特优势,在制造业领域有着广泛的前景。随着应用领域的拓宽,该类模型在运行过程中有着很强的环境不稳定性,小车的平衡性能以及避障功能是其设计的关键。本文采用超声波、红外线传感器对周围环境进行探测,利用云模型算法对周围环境信息进行了分析,最后通过控制算法实现了小车的避障功能。主要工作如下:(1)在非完整约束情况下建立两轮平衡车在相对稳定环境中的牛顿力学模型、拉格朗日动力学模型,解构小车的平衡条件,分解出平衡、速度、方向三个控制环节并制定控制方案。(2)利用MPU-6050传感器得到小车的动态姿态数据,实现小车的平衡控制。分析了姿态检测过程中可能存在的测量误差和噪声干扰,提出了一种基于Kalman滤波的更高准确度的姿态检测方法,并利用经典PID控制实现小车的动态平衡。(3)将超声波传感器、红外传感器相结合控制小车的速度调节、转向调节,从而实现避障。分析云模型控制原理,根据控制系统特性设定云模型规则库,通过MATLAB仿真验证了云模型控制器在两轮平衡车避障系统中应用的科学性。(4)以时间片轮询为主的任务调度系统,从传感器信号的获取、姿态角的处理、平衡控制的实现以及避障功能这几个方面入手,设计并完善了软件部分,并基于Android开发了手机端控制APP,实现了调试过程的人机交互。本文主要对未知环境下小车的避障控制进行了软硬件的分析与设计,首次在两轮平衡车中实现了云模型避障算法的仿真,最后进行实车避障实验,将云理论实际的应用到具体系统,使其实现很好的控制效果将成为云模型研究的又一关键。