视觉导航两轮自平衡小车设计与实现：飞思卡尔微处理器控制

"基于飞思卡尔摄像头寻迹的两轮自平衡小车的设计与实现" 本文详细介绍了如何设计并实现一个基于视觉导航的两轮自平衡小车系统。这个系统主要由飞思卡尔的MC9S12XS128微处理器作为核心控制器，结合多种传感器，实现小车的直立行走、自主寻迹和定位功能。在硬件层面，设计了包括稳压模块、最小系统模块、双轮测速模块、倾角测量模块、电机驱动模块和人机交互模块。软件部分则涉及平衡控制、速度控制、转向控制和实时定位的算法编程。 首先，设计过程中，对倒立摆进行了动力学建模，这是理解两轮自平衡小车平衡原理的基础。通过陀螺仪和加速度计获取车体的倾角和角速度，利用卡尔曼滤波技术提高数据精度，从而实现对小车倾角的PD控制，保证小车基本的直立状态。 速度控制和转向控制是通过光电编码器来实现的，它们可以测量出小车的线速度和转向角速度。这些信息经过PI控制算法处理后，将控制信号叠加到后轮电机上，使小车能够静止或直立行走。 小车的自主寻迹功能依赖于摄像头捕捉的道路图像信息。通过图像预处理和赛道中心线提取，计算出方向偏差控制量。这个信息与转向角速度一起，通过PD控制调整左右轮的差速，从而使小车能够准确转向和跟踪路径。 为了实现简单的定位，文中构建了里程计模型和IMU（惯性测量单元）模型。通过对系统误差的分析和修正，提高了定位的准确性。 此外，设计中还开发了一个基于MFC的串口调试上位机，用于实时监控和调试系统，确保了小车在静态和动态条件下的良好性能。实验结果显示，该小车可以在4cm范围内保持静止，并能流畅地自主寻迹和转弯，同时具有抗外部干扰的能力。 关键词：自平衡；倒立摆；IMU导航；卡尔曼滤波；航位推算 这个设计充分展示了在移动机器人领域中，如何集成多种技术，如微处理器控制、传感器融合、图像处理和控制理论，来实现复杂功能的自主移动平台。