智能平衡车实验报告

一、实验目的
1. 了解智能平衡车的工作原理和设计方法。

2. 掌握基于PID控制的智能平衡车的硬件电路设计和软件编程。

3. 熟悉倾角融合算法和机器人控制算法在实际应用中的实现。

4. 培养动手能力和创新意识。

二、实验原理
智能平衡车是一种集传感器技术、微控制器技术和电机驱动技术于一体的智能移动设备。

它通过测量车身倾角，利用PID控制算法控制电机驱动车轮，使车身保持平衡。

实验中，我们采用ARM Cortex-M4内核的Freescale K60单片机作为主控制器，对加速度计和陀螺仪的数据进行融合，实现车身倾角的最优估计。

三、实验器材
1. 主控电路板：Freescale K60单片机
2. 电机驱动电路：MOS电机驱动模块
3. 传感器：加速度计、陀螺仪
4. 电源：锂电池
5. 平衡车模型
四、实验步骤
1. 硬件电路设计
（1）主控电路板：将Freescale K60单片机与加速度计、陀螺仪、电机驱动电路
连接，搭建主控电路板。

（2）电机驱动电路：设计MOS电机驱动电路，实现电机的高速、高效驱动。

2. 软件编程
（1）倾角融合算法：采用卡尔曼滤波算法对加速度计和陀螺仪数据进行融合，得
到车身倾角。

（2）PID控制算法：编写PID控制算法，通过比例、积分、微分三部分的线性叠
加实现控制。

（3）直立控制算法：根据倾角反馈，调整电机驱动，使车身保持平衡。

3. 调试与优化
（1）调整PID参数：通过调整比例、积分、微分参数，使平衡车在倾斜时能够快
速恢复平衡。

（2）优化算法：根据实验结果，对倾角融合算法和PID控制算法进行优化。

五、实验结果与分析
1. 实验结果
通过实验，我们成功实现了基于PID控制的智能平衡车的设计与实现。

在实验过程中，平衡车在倾斜时能够迅速恢复平衡，证明了所设计的PID控制算法的有效性。

2. 结果分析
（1）倾角融合算法：卡尔曼滤波算法能够有效融合加速度计和陀螺仪数据，提高
倾角估计的准确性。

（2）PID控制算法：通过调整PID参数，使平衡车在倾斜时能够快速恢复平衡，
证明了PID控制算法在智能平衡车控制中的有效性。

（3）直立控制算法：根据倾角反馈，调整电机驱动，使车身保持平衡，证明了直
立控制算法在智能平衡车控制中的可行性。

六、实验结论
通过本次实验，我们成功实现了基于PID控制的智能平衡车的设计与实现。

实验结果表明，所设计的PID控制算法和直立控制算法能够有效提高智能平衡车的平衡性能。

在今后的研究中，我们可以进一步优化算法，提高平衡车的稳定性和响应速度。

七、实验心得
1. 在实验过程中，我们深刻体会到理论与实践相结合的重要性。

只有将理论知识
应用于实际项目中，才能真正掌握所学知识。

2. 在实验过程中，我们学会了如何分析问题、解决问题，提高了自己的动手能力
和创新意识。

3. 本次实验使我们对智能平衡车的设计与实现有了更深入的了解，为今后从事相关领域的研究奠定了基础。