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平衡小车从原理到实践

平衡小车是一种通过智能控制实现长期稳定平衡的小型移动机器人。它的核心控制原理结合了直立环和速度环，能够在复杂环境中保持平衡。以下从理论到实践详细解析平衡小车的设计与实现。

1. 平衡小车控制原理

平衡小车的核心在于通过闭环控制实现稳定性。其控制算法主要包含直立环和速度环两个部分，两者协同工作，使小车能够在动态环境中保持平衡。

1.1 直立环的引出

直立环的主要作用是通过控制小车的倾角来抵消惯性效应。理想情况下，控制电机的加速度与倾角成正比。然而，实际应用中，小车因机械惯性会在倾角为零时产生反向倾斜。因此，直立环需要通过PD控制算法来消除这种惯性效应。

1.2 速度环的引出

仅依靠直立环的小车往往只能短暂保持平衡，随后因速度累积而倒下。速度环的引入可以通过闭环控制限制小车的平移速度，从而实现长期稳定平衡。

2. 制作一个平衡小车

2.1 硬件准备

• 主控板：如Arduino Uno、STM32等；
• 驱动电机：如L298N驱动模块；
• 传感器：MPU6050惯性测量单元；
• 编码器：用于测量小车速度；
• 电机驱动：直流电机及减速电机。

2.2 软件实现

• 代码框架：包括直立环和速度环的控制逻辑，通常采用C语言编写；
• 调试与测试：需要通过实验调整参数，确保系统稳定性。

3. 平衡小车-PD直立环

PD直立环是平衡小车的基础控制算法。其核心原理是通过负反馈机制，控制电机加速度以抵消倾角和角速度。代码实现如下：

int balance(float Angle, float Gyro) {    static float ZHONGZHI; // 机械中值，根据安装位置调整    float Balance_Kp = 700, Balance_Kd = 2.0;    float Bias = Angle - ZHONGZHI;    int result = Balance_Kp * Bias + Gyro * Balance_Kd;    return result;}

3.1 参数调试

• Kp范围：根据电机最大占空比确定，通常为0-720；
• Kd范围：根据转动惯量调整，通常为0-2.0。

4. 平衡小车-PI速度环

PI速度环通过正反馈控制平移速度，使小车在直立的基础上尽量保持静止。其代码实现如下：

int velocity(int encoder_left, int encoder_right) {    static float Encoder_Integral = 0;    static float Encoder_Least = (encoder_left + encoder_right) - 0;    float Encoder = Encoder_Least * 0.8 + Encoder_Least * 0.2;    Encoder += Encoder_Least * 0.2;    Encoder_Integral += Encoder;    Encoder_Integral = (Encoder_Integral > 10000) ? 10000 : (Encoder_Integral < -10000) ? -10000 : Encoder_Integral;    float Velocity = Encoder * Velocity_Kp + Encoder_Integral * Velocity_Ki;    return Velocity;}

4.1 参数调试

• Kp范围：根据编码器最大变化量确定，通常为-180-185；
• Ki范围：根据Kp调整，通常为-0.925。

5. 总结

通过以上理论和实践，能够实现一个基本的平衡小车。其核心控制算法结合了直立环和速度环，确保小车在动态环境中保持稳定。实际应用中，还需要引入转向环和遥控环，才能实现更复杂的功能。

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