基于STM32芯片的自平衡机器人

毕亚楠，田江涛，曾家明，郭宵冉，王桥，左欣，游顺才，杨世龙，李洋

（贵州师范学院，贵州贵阳，550000 ）

0 引言

近年来，自平衡机器人在移动路径和方向上更加的灵活，更加容易被控制，并且简化了车体结构，为提供新的功能提供了空间。该机器人驱动功率小，属于环保型车的一种新模式。在自平衡机器人的钻研上，国内以及国外都取得了一定的成就，瑞士联邦工业大学的Felix Grasser等人成功研制出了利用DSP控制的两轮自平衡机器人；从国内的研究成果上看，我国的中国科学技术大学自主研制了一款自平衡电动代步车，该款自平衡电动代步车其实就是是一种两轮平衡车。在机器人的各种门类中，轮式机器人的制作成本低，并且结构简单，容易操作，有极高的研究价值。

1 系统总体设计方案

自平衡机器人由两个车轮和机器人机身组成，机身是连接着两个车轮的长方体结构，机身下方安装机器人的控制系统以及电池等电路设备，机身上方安装拓展性的功能模块。下图是机器人的系统总设计。

图1 系统总体设计图

主要是以PID算法为核心，使用陀螺仪模块获取当前机器人的姿态，使用霍尔传感器获取到机器人当前车轮速度，最后将反馈回来的姿态以及速度做PID算法，最后得到最佳PWM值的输出，使机器人的姿态更加稳定。其次机身上方安装了K210开发板做人脸识别功能。主要使用K210开发办来检测人的面部特征，录入、识别人脸这两个功能来对我们索要达到的效果进行一个监测，进一步对人脸进行精确识别。

2 系统硬件设计

自平衡机器人的硬件模块主要有STM32F103C8T6芯片、霍尔传感器、MPU6050陀螺仪模块、K210开发板等。

2.1 主控芯片

自平衡机器人的控制基础是STM32F103C8T6芯片。该款芯片是一种基于Cortex-M3内核的32位微控制器，芯片的硬件通过LQFP48进行封装，该芯片具有封装体积小、处理速度快、功率损耗低等优点[1]。该芯片通过2.0V～3.6V的直流电压供电，总线宽度为32位，并有DMA、电机控制PWM等外围设备。

2.2 驱动电路

直流减速电机是机器人的动力来源。在普通直流电机的基础上，加上齿轮减速箱就构成了我们所需的直流减速机。齿轮减速箱会为我们提供较低的转速以及比较大的力矩。通过齿轮箱减速比的不同，会给我们提供相应不同的力矩和转速。有了直流减速机我们就能实现机器人的前进、后退以及转向等操作。由于我们的直流减速电机的供电电压是12V，但STM32单片机的电压和电流都达不到要求，所以我们使用了电机驱动TB6612。使用这款驱动，不仅可以驱动控制我们的直流减速电机，而且单片机还可以输出相应的pwm（脉冲宽度）给驱动，从而对直流减速电机的速度进行控制。

2.3 姿态传感电路设计

为使保持机器人的平衡，我们选择了集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计的MPU6050模块。该模块解决了组合陀螺仪和加速器时间轴有误差的问题，减少了很多的封装空间。MPU6050采用自带的数位运动处理器DMP，通过主I2C接口，以单一数据流的形式，直接读取完整的9融合验算数据并向应用端输出。

MPU6050中的陀螺仪能够直接测量某一方向轴上的旋转角速度，然后通过积分方式转换成旋转角度，其在短时间内能够得到很好的测量结果，并且受外界的震动干扰因素影响较小[1]。对于MPU6050中的加速度计，其能够直接测量某一方向上的加速度，在只受重力影响的环境下，通过测量重力加速度在某一方向上的分量，经过简单的三角函数运算，就可以得到MPU模块的角度变化[1]。由于陀螺仪受震动因素影响小，而加速度计不存在累计误差，所以通过两者的采样数据进行滤波后便能得到准确的角度采样值。

我们选取了霍尔传感器进行机器人的速度检测。霍尔传感器一种磁场传感器，其基础是霍尔效应[2]。霍尔传感器结构比较牢固，体积较小，重量较轻，功耗小，并且精度高，适用于工业和家电应用中作为固态电子开关。利用测磁技术输出数字信号的特点将霍尔传感器应用于测速，其原理是利用霍尔效应将压力、拉力和位移等变量转换为霍尔元件周围的磁场变化，是一种磁场传感器。当机器人往前或是向后走的时候，我们用霍尔传感器检测机器人车轮的速度，单片机得到速度数据后，用该数据来做PID运算，最后也是以pam的方式输出来对电机进行控制，使得机器人更加地稳定。

2.4 显示模块设计

自平衡机器人采用了0.96寸OLED显示屏作为机器人的显示器，可以显示陀螺仪检测到的数据。OLED与LCD技术相比较来看，屏幕厚度更薄，重量更加轻，具有广视角。所以我们采用了OLED作为我们机器人的显示屏幕。用来显示MPU6050所检测到的各种数据，让人们能够明确地知道机器人的状态。

2.5 人脸识别模块设计

对于我们的自平衡机器人，除了自平衡之外，我们还增加了人脸识别的功能。自平衡机器人使用K210芯片作为主控模块，它内部包含了KPU，内置卷积、批归一化、激活以及池化运算单元，可对人脸或物体进行实时监测。

3 系统软件设计

3.1 自平衡机器人平衡控制机理

自平衡机器人的机身只有两个轮子，车轮共轴着地，独立驱动[3]。当机身倾斜时，姿态传感器检测到机身倾斜信息，控制器接收信号，输出控制量控制电机向倾斜方向的同方向运动，抵消倾斜力矩，从而使机身保持平衡。

3.2 PID软件设计

（1）PID算法

PID算法是我们研究所需的核心。PID控制算法主要是对被控制对象当前的值进行数据采集，与设定的目标值进行偏差计算，对这个偏差进行PID计算，整定好PID参数，最后输出整定好的量来对被控制对象进行控制[4]。当机身发生倾斜时，系统通过PID控制算法，将机身角度、机身角速度、机身位置等数据进行融合，输出PWM信号驱动电机，就会使机器人实现自平衡[5]。

图3 PID算法功能实现

（2）PD控制

自平衡机器人若想在水平线上能够保持相应的平衡，就需要平衡机器人在两轮共同着地时，使机身尽可能地倾斜到滚动轴方向；若是想保持机身的平衡，当机身发生倾斜时，机身要向倾斜的方向向前移动才能使机身保持平衡[7]。PD控制算法的主要效果就是让自平衡机器人的机身保持平衡。

P（比例）控制算法是对当前的误差进行一个比例增益。首先我们给定一个设定值（SetAngle）,MPU6050测量反馈出的测量值（Angle）,角度误差值（ErrorAngle）。

ErrorAngle=Angle-SetAngle；此时比例向结果为（RealAngle），RealAngle=Kp*ErrorAngle（Kp 为比例系数）。

D（微分）控制时K时刻角度差值与K-1时刻角度差值的差值进行一个增益，主要的作用是作为一个超前调节。这里K与K-1角度差值的差值是角度微分，为角速度，而MPU6050陀螺仪模块可以直接测量到此时的角速度（gyro_Y）。此时微分项结果为out=Kd*gyro_Y（Kd为微分系数）。

(3)PI控制

平衡器人的速递控制是通过正反馈的方式来实现,使得输出起到的作用与输入相同；当小车向前倾斜，电机此时要获得更大的速度使得小车向前跑才能让小车趋于稳定，从而达到平衡的效果。

4 总结

测试结果表明，自平衡机器人在通电后能够立刻达到平衡状态，轻轻推动即可恢复平衡，具有低功耗，方便，环保，高效等特点。基于STM32单片机的自平衡机器人由于控制系统复杂多变，综合性强，具有较高的科技含量。在未来的很长时间，自平衡机器人将会在移动机器人领域里实现更好的控制系统的应用。