STM32自平衡机器人项目（附代码、电路图等资料）~

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将机器人整体开源，同时总结一下机器人搭建过程中遇到的坑和未来的改进方向。在分享的文件里包含了结构设计、程序控制、电路设计以及其他模块相关资料供大家参考。

机器人原理分析

首先来看成品图：

如图所示，该机器人根据陀螺仪的位姿数据，通过三个全向轮驱动底部球体调整自己在球上的位置，保持动态平衡的同时实现全向移动。

自平衡控制问题转化为三步：输入X、Y角度—控制器计算—输出A、B、C电机转速的控制模型。

控制器设计

首先考虑参考平衡车控制，球上自平衡机器人本质上依然是一个一阶倒立摆问题。

这里参考了飞思卡尔直立车的控制方法，采用串级PID控制器，外环PD角度环，内环速度PI环。相关文章：PID算法原理介绍。

这里还可以好好思考一下为什么角度环要用PD控制，速度环要PI控制，角度环的P部分和D部分对机器人控制有什么影响？在很多CSDN调试平衡车的博客中都有解释，这里就留给大家思考了。

硬件及结构设计

自平衡机器人的硬件清单有：

56mm全向轮 45元/个

42步进电机 25/个

42步进闭环模块 59.8元/个

LM2596S降压模块 20元

STM32F103C8T6-4飞控板 59.8元

GY-521六轴陀螺仪 25元

机器人使用solidworks设计整体结构，底板可在某宝定制6050太空铝切割，蓝色件为正常3D打印件。

程序部分

在keil 5中开发STM32。

int TIM1_UP_IRQHandler (void) { u8 key_cal; if(TIM_GetITStatus(TIM1,TIM_IT_Update) != RESET) { TIM_ClearITPendingBit(TIM1,TIM_IT_Update); flag_target=!flag_target; key_cal=KEY_Scan(0); if(state_flag==1)//矫正结束 { if(flag_target==1)//每读取两次陀螺仪控制一次 { Read_DMP(); //===读取倾角 scope(); return 0; } } if(key_cal==1)//矫正按键 { Angle_Zero_X=Angle_Balance_X; Angle_Zero_Y=Angle_Balance_Y; key_cal=0; Flag_Stop=0; } if(key_cal==2||key_cal==3)//矫正按键 { Flag_Stop=1;//关闭速度环I积分 key_cal=0; } Angle_Bias_X =Angle_Balance_X-Angle_Zero_X; //获取Y方向的偏差 Angle_Bias_Y =Angle_Balance_Y-Angle_Zero_Y; //获取Y方向的偏差 if(control_mode==0)//PID控制模式 { Encoder_Analysis(Motor_A,Motor_B,Motor_C); //正运动学分析，得到X Y方向的速度 Balance_Pwm_X= balance_X(Angle_Bias_X,Gyro_Balance_X);//X方向的倾角控制 Balance_Pwm_Y=-balance_Y(Angle_Bias_Y,Gyro_Balance_Y); //Y方向的倾角控制 // if(++flag_target_2==4)//速度环频率慢于加速度环 但是还没加速度环 // { Velocity_Pwm_X=velocity_X(compute_X); //X方向的速度控制 Velocity_Pwm_Y=velocity_Y(compute_Y); //Y方向的速度控制 // flag_target_2=0; // } Move_X =Balance_Pwm_X+Velocity_Pwm_X; //===X方向控制量累加 Move_Y =Balance_Pwm_Y+Velocity_Pwm_Y; //===Y方向控制量累加 Move_Z=0; Kinematic_Analysis(Move_X,Move_Y,Move_Z);//逆运动学分析得到ABC电机控制量 } Motor_A=Target_A;//直接调节PWM频率 Motor_B=Target_B;//直接调节PWM Motor_C=Target_C;//直接调节PWM //以下都是为了速度连续化处理防止突变 if(Motor_A==0) Motor_A=motor_a_last; if(Motor_B==0) Motor_B=motor_b_last; if(Motor_C==0) Motor_C=motor_c_last; Xianfu_Pwm(2000); Set_Pwm(Motor_A,Motor_B,Motor_C); Gyro_Balance_X_last=Gyro_Balance_X; Gyro_Balance_Y_last=Gyro_Balance_Y; Gyro_Balance_Z_last=Gyro_Balance_Z; Angle_Balance_X_last=Angle_Balance_X; Angle_Balance_Y_last=Angle_Balance_Y; Angle_Balance_Z_last=Angle_Balance_Z; motor_a_last=Motor_A; motor_b_last=Motor_B; motor_c_last=Motor_C; } return 0; }

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对于电机控制，由于采用的驱动方案是步进电机，调速的方式是改变驱动步进电机的脉冲频率。我这里选择了三个定时器，动态调节定时器的频率，具体方式是在初始化时设定好定时器的预分频系数psc的值，然后在程序里动态更改ARR寄存器的值，从而改变定时器的定时频率。

讯享网//这里以A电机的速度控制为例 输入为 电机方向和电机速度 void set_motorA_speed(u8 dir,u16 speed) { u32 arr; arr=speed; TIM_ARRPreloadConfig(TIM3,DISABLE); TIM3->ARR=arr;//计数到10000在归零重新计数 TIM3->CCR4=arr/2;//保持占空比为50% TIM_ARRPreloadConfig(TIM3,ENABLE); TIM_Cmd(TIM3,ENABLE); if(dir==0) { GPIO_SetBits(GPIOA,GPIO_Pin_1); } else { GPIO_ResetBits(GPIOA,GPIO_Pin_1); } }

/ 函数功能：小车运动数学模型 入口参数：X Y Z 三轴速度或者位置 返回 值：无 */ void Kinematic_Analysis(float Vx,float Vy,float Vz) { Target_A = Vx + L_PARAMETER*Vz; Target_B = -X_PARAMETER*Vx + Y_PARAMETER*Vy + L_PARAMETER*Vz; Target_C = -X_PARAMETER*Vx - Y_PARAMETER*Vy + L_PARAMETER*Vz; } /* 函数功能：小车运动 正运动学分析 入口参数：A B C三个电机的速度 返回 值：无 / void Encoder_Analysis(float Va,float Vb,float Vc) { compute_X=(Va*2-Vb-Vc); compute_Y=((Vb-Vc)*sqrt(3)); compute_Z=(Va+Vb+Vc); }

其余代码不全放出，可在文末点击“阅读原文”下载查看。

总结与展望

球上自平衡机器人可以作为算法试验平台，输入输出固定，更换不同控制器，将数据导入MATLAB进行分析即可比较控制器性能。

控制部分的改进，首先是控制原理，本文是针对建立好的运动学方程进行分析，通过串级PID算法来实现自平衡运动。该机器人的控制问题本质上是一阶倒立摆问题，可以采用动力学建模的方式，通过动力学分析算出平衡需要的虚拟力矩，再对电机进行力矩控制。相关推荐：演示PID三个参数的控制作用。

其次是控制器，PID控制算法应用广泛但也有一定的缺点，可以考虑采用模糊PID，ADRC自抗扰控制器，强化学习等智能控制算法对机器人自平衡进行控制。

原文链接

https://blog.csdn.net/_/article/details/

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