基于FPGA平衡小车的设计

发布时间：2017-08-28 01:31

  本文关键词：基于FPGA平衡小车的设计

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【摘要】：随着科技进步,生活水平的提高,人们追求智能与舒适的愿望也日益强烈。从而催生了许多智能化的产品。如智能电视、智能小车等。如何实现小车的自动快捷驾驶,也成为人们心中的向往与疑问,基于这种趋势与需求,着眼于实际情况。本文介绍了基于MPU6050的自平衡小车系统的设计。系统基于陀螺仪等传感器采集姿态信息,通过对比分析一阶互补滤波和卡尔曼滤波的优缺点,采用卡尔曼滤波算法,并利用PID平衡算法,对小车的速度倾斜角度平衡状态来进行检测,并通过FPGA来控制电机来实现双轮小车自如平衡地运动。从而实现小车智能自主控制的目的。本设计获得了2016年“京微雅格杯FPGA应用大赛”一等奖。
【作者单位】： 天津理工大学;
【关键词】： FPGA 平衡车 PID算法 卡尔曼滤波
【正文快照】： 1设计原理 1.1产品调研 目前,电动平衡车主控芯片大多数是使用ST的一款32单片机——STM32F103系列,单片机由于是单线程,程序语句需要等待单片机周期才能执行。因此基于单片机设计的程序运行速度较慢,而FPGA由于是硬件电路,运行速度直接取决于晶振速度,速度较快且系统稳定。

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6 李鹏;宋申民;陈兴林;;自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第八分册）[控制理论与应用（专刊）][C];2009年

7 程慧俐;王纪文;张洪钺;;在未知噪声统计情况下的一种新的自适应卡尔曼滤波算法[A];1994中国控制与决策学术年会论文集[C];1994年

8 刘健;刘忠;玄兆林;;纯方位目标运动分析的自适应扩展卡尔曼滤波算法[A];2005年全国水声学学术会议论文集[C];2005年

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本文编号：746740