基于STM32芯片的自平衡機器人

畢亞楠，田江濤，曾家明，郭宵冉，王橋，左欣，游順才，楊世龍，李洋

（貴州師范學院，貴州貴陽，550000 ）

0 引言

近年來，自平衡機器人在移動路徑和方向上更加的靈活，更加容易被控制，并且簡化了車體結構，為提供新的功能提供了空間。該機器人驅動功率小，屬于環保型車的一種新模式。在自平衡機器人的鉆研上，國內以及國外都取得了一定的成就，瑞士聯邦工業大學的Felix Grasser等人成功研制出了利用DSP控制的兩輪自平衡機器人；從國內的研究成果上看，我國的中國科學技術大學自主研制了一款自平衡電動代步車，該款自平衡電動代步車其實就是是一種兩輪平衡車。在機器人的各種門類中，輪式機器人的制作成本低，并且結構簡單，容易操作，有極高的研究價值。

1 系統總體設計方案

自平衡機器人由兩個車輪和機器人機身組成，機身是連接著兩個車輪的長方體結構，機身下方安裝機器人的控制系統以及電池等電路設備，機身上方安裝拓展性的功能模塊。下圖是機器人的系統總設計。

圖1 系統總體設計圖

主要是以PID算法為核心，使用陀螺儀模塊獲取當前機器人的姿態，使用霍爾傳感器獲取到機器人當前車輪速度，最后將反饋回來的姿態以及速度做PID算法，最后得到最佳PWM值的輸出，使機器人的姿態更加穩定。其次機身上方安裝了K210開發板做人臉識別功能。主要使用K210開發辦來檢測人的面部特征，錄入、識別人臉這兩個功能來對我們索要達到的效果進行一個監測，進一步對人臉進行精確識別。

2 系統硬件設計

自平衡機器人的硬件模塊主要有STM32F103C8T6芯片、霍爾傳感器、MPU6050陀螺儀模塊、K210開發板等。

2.1 主控芯片

自平衡機器人的控制基礎是STM32F103C8T6芯片。該款芯片是一種基于Cortex-M3內核的32位微控制器，芯片的硬件通過LQFP48進行封裝，該芯片具有封裝體積小、處理速度快、功率損耗低等優點[1]。該芯片通過2.0V～3.6V的直流電壓供電，總線寬度為32位，并有DMA、電機控制PWM等外圍設備。

2.2 驅動電路

直流減速電機是機器人的動力來源。在普通直流電機的基礎上，加上齒輪減速箱就構成了我們所需的直流減速機。齒輪減速箱會為我們提供較低的轉速以及比較大的力矩。通過齒輪箱減速比的不同，會給我們提供相應不同的力矩和轉速。有了直流減速機我們就能實現機器人的前進、后退以及轉向等操作。由于我們的直流減速電機的供電電壓是12V，但STM32單片機的電壓和電流都達不到要求，所以我們使用了電機驅動TB6612。使用這款驅動，不僅可以驅動控制我們的直流減速電機，而且單片機還可以輸出相應的pwm（脈沖寬度）給驅動，從而對直流減速電機的速度進行控制。

2.3 姿態傳感電路設計

為使保持機器人的平衡，我們選擇了集成了三軸陀螺儀和三軸加速度計的MPU6050模塊。該模塊解決了組合陀螺儀和加速器時間軸有誤差的問題，減少了很多的封裝空間。MPU6050采用自帶的數位運動處理器DMP，通過主I2C接口，以單一數據流的形式，直接讀取完整的9融合驗算數據并向應用端輸出。

MPU6050中的陀螺儀能夠直接測量某一方向軸上的旋轉角速度，然后通過積分方式轉換成旋轉角度，其在短時間內能夠得到很好的測量結果，并且受外界的震動干擾因素影響較小[1]。對于MPU6050中的加速度計，其能夠直接測量某一方向上的加速度，在只受重力影響的環境下，通過測量重力加速度在某一方向上的分量，經過簡單的三角函數運算，就可以得到MPU模塊的角度變化[1]。由于陀螺儀受震動因素影響小，而加速度計不存在累計誤差，所以通過兩者的采樣數據進行濾波后便能得到準確的角度采樣值。

我們選取了霍爾傳感器進行機器人的速度檢測。霍爾傳感器一種磁場傳感器，其基礎是霍爾效應[2]。霍爾傳感器結構比較牢固，體積較小，重量較輕，功耗小，并且精度高，適用于工業和家電應用中作為固態電子開關。利用測磁技術輸出數字信號的特點將霍爾傳感器應用于測速，其原理是利用霍爾效應將壓力、拉力和位移等變量轉換為霍爾元件周圍的磁場變化，是一種磁場傳感器。當機器人往前或是向后走的時候，我們用霍爾傳感器檢測機器人車輪的速度，單片機得到速度數據后，用該數據來做PID運算，最后也是以pam的方式輸出來對電機進行控制，使得機器人更加地穩定。

2.4 顯示模塊設計

自平衡機器人采用了0.96寸OLED顯示屏作為機器人的顯示器，可以顯示陀螺儀檢測到的數據。OLED與LCD技術相比較來看，屏幕厚度更薄，重量更加輕，具有廣視角。所以我們采用了OLED作為我們機器人的顯示屏幕。用來顯示MPU6050所檢測到的各種數據，讓人們能夠明確地知道機器人的狀態。

2.5 人臉識別模塊設計

對于我們的自平衡機器人，除了自平衡之外，我們還增加了人臉識別的功能。自平衡機器人使用K210芯片作為主控模塊，它內部包含了KPU，內置卷積、批歸一化、激活以及池化運算單元，可對人臉或物體進行實時監測。

3 系統軟件設計

3.1 自平衡機器人平衡控制機理

自平衡機器人的機身只有兩個輪子，車輪共軸著地，獨立驅動[3]。當機身傾斜時，姿態傳感器檢測到機身傾斜信息，控制器接收信號，輸出控制量控制電機向傾斜方向的同方向運動，抵消傾斜力矩，從而使機身保持平衡。

3.2 PID軟件設計

（1）PID算法

PID算法是我們研究所需的核心。PID控制算法主要是對被控制對象當前的值進行數據采集，與設定的目標值進行偏差計算，對這個偏差進行PID計算，整定好PID參數，最后輸出整定好的量來對被控制對象進行控制[4]。當機身發生傾斜時，系統通過PID控制算法，將機身角度、機身角速度、機身位置等數據進行融合，輸出PWM信號驅動電機，就會使機器人實現自平衡[5]。

圖3 PID算法功能實現

（2）PD控制

自平衡機器人若想在水平線上能夠保持相應的平衡，就需要平衡機器人在兩輪共同著地時，使機身盡可能地傾斜到滾動軸方向；若是想保持機身的平衡，當機身發生傾斜時，機身要向傾斜的方向向前移動才能使機身保持平衡[7]。PD控制算法的主要效果就是讓自平衡機器人的機身保持平衡。

P（比例）控制算法是對當前的誤差進行一個比例增益。首先我們給定一個設定值（SetAngle）,MPU6050測量反饋出的測量值（Angle）,角度誤差值（ErrorAngle）。

ErrorAngle=Angle-SetAngle；此時比例向結果為（RealAngle），RealAngle=Kp*ErrorAngle（Kp 為比例系數）。

D（微分）控制時K時刻角度差值與K-1時刻角度差值的差值進行一個增益，主要的作用是作為一個超前調節。這里K與K-1角度差值的差值是角度微分，為角速度，而MPU6050陀螺儀模塊可以直接測量到此時的角速度（gyro_Y）。此時微分項結果為out=Kd*gyro_Y（Kd為微分系數）。

(3)PI控制

平衡器人的速遞控制是通過正反饋的方式來實現,使得輸出起到的作用與輸入相同；當小車向前傾斜，電機此時要獲得更大的速度使得小車向前跑才能讓小車趨于穩定，從而達到平衡的效果。

4 總結

測試結果表明，自平衡機器人在通電后能夠立刻達到平衡狀態，輕輕推動即可恢復平衡，具有低功耗，方便，環保，高效等特點。基于STM32單片機的自平衡機器人由于控制系統復雜多變，綜合性強，具有較高的科技含量。在未來的很長時間，自平衡機器人將會在移動機器人領域里實現更好的控制系統的應用。