自平衡小车控制算法：角度互补滤波与卡尔曼滤波

“平衡控制算法，包括自平衡小车的开源程序，使用了角度融合互补滤波和卡尔曼滤波算法。” 在自平衡小车的设计中，控制算法是至关重要的组成部分，它确保小车能够在各种情况下保持稳定。这个开源程序特别提到了两种滤波算法：角度融合互补滤波和卡尔曼滤波，这两种方法在处理传感器数据，特别是姿态估计方面发挥着关键作用。 1. **角度融合互补滤波**： 互补滤波器是一种结合不同传感器数据（如陀螺仪和加速度计）来估算物体姿态的算法。在自平衡小车中，陀螺仪可以提供即时的角速度信息，但存在漂移问题，而加速度计可以提供静态平衡信息，但受到重力干扰。互补滤波器通过融合这两者的优势，能够在消除漂移的同时，保留快速动态响应，从而实现精确的角度控制。 2. **卡尔曼滤波**： 卡尔曼滤波是一种优化的线性估计算法，适用于处理带有噪声的测量数据。在自平衡小车应用中，卡尔曼滤波可以进一步提高姿态估计的精度，尤其对于有多个输入源（如多个传感器）的情况。它利用预测模型和实际观测，估计出最有可能的状态，有效抑制噪声并减小不确定性。 程序中还包含了对微控制器（MCU）初始化的代码，例如`PORT_initial()`，`T1_initial()`和`T2_initial()`函数，这些都是小车控制系统的基础部分： - **端口初始化**：配置微控制器的I/O端口，如设置DDR寄存器决定输入输出方向，初始化PINA, PINB, PINC, PIND等，以用于控制电机和其他硬件设备。 - **定时器1初始化**：定时器1被设置为8位快速PWM模式，用于产生控制电机速度的脉冲宽度调制信号。这里的配置使得PWM频率为4KHz，可能与电机驱动和角度控制有关。 - **定时器2初始化**：定时器2配置为在特定时间间隔（例如10ms或20ms）产生中断，这可能是用来采样传感器数据或者执行控制循环的关键时间点。 这些初始化函数确保了微控制器能够正确地与外部世界交互，控制电机，并按照预设的时间间隔执行必要的控制算法。通过这种方式，自平衡小车能够实时响应环境变化，维持稳定状态。