STM32控制的平衡车自平衡项目：LQR算法与Matlab建模

资源摘要信息:"Matlab-基于LQR算法自平衡的普通二轮平衡车（STM32F103C8T6控制芯片控制的平衡车）+源代码+技术文档说明+建模" 该项目是关于一款基于STM32F103C8T6控制芯片的普通二轮平衡车。平衡车的控制算法采用一阶线性倒立摆模型，并在Matlab中利用线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator, LQR）算法来计算出系统的反馈矩阵。通过MPU6050传感器模块以及电机编码器提供的反馈信号，实现对平衡车的平衡和转向控制。项目文件包括了源代码、技术文档说明和建模资料。 知识点详细说明如下： 1. STM32F103C8T6控制芯片： STM32F103C8T6是ST公司生产的一款基于ARM Cortex-M3核心的32位微控制器，广泛用于嵌入式系统开发。该芯片拥有丰富的外设接口，包括ADC、DAC、定时器、串口等，非常适合用于控制复杂度适中的系统，如本项目中的平衡车。 2. LQR算法（线性二次调节器）： LQR是一种先进的控制算法，用于在给定的线性系统中寻找最优的控制策略，以最小化成本函数，该函数为系统的状态变量和控制输入的二次函数。在平衡车项目中，通过LQR算法计算出反馈矩阵，可以有效地对平衡车的状态进行实时控制。 3. MPU6050传感器模块： MPU6050是一款集成有三轴陀螺仪和三轴加速度计的运动处理单元（MPU），通常用于姿态检测和动作识别等场合。在本项目中，MPU6050用于实时检测平衡车的姿态角度和角速度，为LQR算法提供必要的输入数据。 4. 电机编码器： 电机编码器是一种传感器，用来测量电机轴的旋转角度或者转速。在平衡车项目中，电机编码器用于反馈电机的实时运动状态，与MPU6050的测量数据一起，作为系统反馈输入，帮助实现精确的运动控制。 5. 一阶线性倒立摆模型： 在控制系统中，倒立摆模型是一个常用的理论模型，用来模拟不稳定系统，如平衡车的平衡控制。一阶线性倒立摆模型相对简单，适合用来作为LQR算法控制设计的初始模型。 6. 平衡车原理： 平衡车的原理是基于控制理论中的倒立摆原理。通过调整轮子的速度和方向，使得车体能够在任何状态下保持或恢复平衡。这通常需要实时计算出一个控制输入，以抵消重力对车体的影响。 7. Matlab建模： Matlab是一种多领域的数学计算软件，可以用于算法开发、数据分析、可视化以及数值计算。在该项目中，Matlab用于建模和计算LQR控制器的参数，并且可以用来仿真平衡车的动态响应。 8. 源代码和文档说明： 源代码是平衡车项目的实际执行文件，包含了控制逻辑、传感器数据处理和电机控制等关键部分。技术文档说明部分则详细描述了项目的实现方法、控制策略以及可能需要的调试步骤，便于用户理解和使用代码。 综上所述，该资源是一个综合性的学习项目，不仅涵盖了硬件控制、传感器数据处理、控制算法设计，还提供了源代码和详细的技术文档，非常适合需要学习和理解自平衡车原理和实现过程的用户。由于其丰富的资料和文档，该资源不仅适合在校学生、老师和企业员工作为学习和研究材料，也为想要深入研究控制理论和实际应用的初学者提供了宝贵的经验。