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两轮平衡车控制器是由哪些部分组成
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　　众所周知，双轮车是一种两轮自主平衡车，使用者只要双脚站立在由两个轮子支撑的踏板上，将手扶在类似自行车的手柄上，车就能够自动保持人体的平衡了，而控制器是两轮自平衡车的技术核心，因此控制的好坏直接影响到平衡车的质量，那么两轮平衡车控制器是由哪些部分组成的呢？下面由博英特的技术人员告诉您：
　　两轮平衡车控制器主要由车体状态运算和平衡控制运算两个部分组成，它们的作用如下：
　　车体状态运算主要是将各传感器测量的数据加以融合得出车体倾斜角度值、倾斜角速度值以及行车速度等。
　　平衡控制运算根据车体状态数据，计算保持平衡需要的行车速度和加速度，或者转弯所需要的左右电机速度变化值，向电机控制驱动模块发送控制指令。
　　而运算模块相当于两轮平衡车的大脑，它主要负责的工作是：控制电机的起停，向控制模块发出加速、减速、电机正反转和制动等速度控制信号，接收电机信号进行车速度计算，并通过RS一232串口向PC发送车速数据以供存储和分析。另外，还负责接收车体平衡姿态数据，进行自平衡运算。
　　以上就是今天要与大家分享的知识了，目前两轮平衡车控制器还可应用于智能家居电子电器、安防类、红外线感应器、数码相框、充电器、太阳能充电器等行业。
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两轮自平衡车，走遍天下都不怕！这个小车不一般，因为两个轮子它也可以自己达到平衡，今天给大家分享几个两轮平衡车的设计，还没有玩过的朋友可不要错过了！该两轮自平衡小车硬件设计概述：& & 控制器：ATmega16；8MHz；& & 加速度传感器：MMA2260；陀螺仪：EWTS82；& & 传感器的融合：卡尔曼滤波；& & 马达：EN_2342CR（速比64）+双路12脉冲编码器+CD40106对信号整形；& & 驱动板芯片：CD4001+IR2111+IRF1404（驱动电流可以很大）；在准备搭建此两轮自平衡小车前需准备如下：一个UNO和一个自平衡扩展板，再加上小车底盘就行了。两轮自平衡小车的硬件分为三个部分，分别是主控部分、小车姿态获取部分以及电机驱动部分。主控板采用目前常用的arduino UNO，同时也可以使用其他arduino通用控制板做主控。 两轮自平衡车特点：小车底盘使用的是一体成型的钣金件，且表面做了黑色阳极化处理，更耐脏，更坚固，而非其他的使用亚克力固定电机座的做法。上两层使用黑色亚克力，与底盘浑然一体，更加时尚美观。电机光栅码盘有保护盖，避免了小车行进碰撞导致损坏光栅，如果光栅损坏了，小车想再站起来就不可能了。使用的是减速电机而非步进电机，反应更迅速。电路板完全自主设计成单板模式，而非模块拼凑。使用安卓蓝牙APP进行遥控。电路控制使用双主控，与现有市面上的载人两轮自平衡车方案相同，一颗用于运动控制，一颗用于姿态解算，具备更高的可靠性。电路提供了2部分3.3V电源，一个用于姿态传感器单独供电，另一个用于除姿态传感器其他的所有部分3.3V电源，避免了电源交叉影响，给姿态解算带来了更高的精确度。 控制板采用原子的STM32 MINI开发板，遥控使用板上的红外接收器，当然理论上也可以使用板上的rf无线模块接口。方位传感器采用iic接口的9轴模块。采用9v减速电机与铝合金支架、轮胎，电机有两个电源输入端口，通过改变电压的正负极，可以改变电机的转动方向；通过改变驱动电压的大小，可以改变电机的转速。电机驱动模块采用全隔离的L298N驱动板，抗干扰。电池采用12v 3000mah的聚合物锂电池，恒定放电电流可达4A，瞬间可达40A。逻辑电路5V供电模块，采用LM2596降压模块从12v锂电池取电，该模块的输出电压可调，我调整到了5v输出。 该两轮自平衡小车主要由两部分组成，分别是上位机体感识别的部分和下位机两轮自平衡部分。主要是使用微软的Kinect摄像头，这个摄像头可以输出景深图像，骨骼数据以及RGB数据。图像处理非常复杂，由微软提供，RGB数据我没有处理，直接显示了，然后做了一个简单的动作识别，基于空间点坐标和点之间向量，计算阀值，然后用WIFI传输数据，WIFI使用亚信提供的WIFI转串口方案。下位机就是用陀螺仪和三轴加速度采样信号，用一个凯尔曼滤波做了一个数据融合，计算出角度和角角速度，然后就是几个PI调节器做的一个3闭环，姿态，速度，位置。凯尔曼滤波用的是别人的代码，这个是一个自适应的算法，参数什么的都不需要改动，只需要单片机就可以了，M051的确实快。 Arduino自主平衡车拥有室内外自主导航的能力。这台非传统车辆可以快速自主通过一系列障碍、转角、崎岖路面，水桶和斜坡等对它来说都小菜一碟。这款自动平衡机器人采用惯性测量装置（IMU）作为核心，该装置包括三轴速率陀螺，加速度计和磁力计，共计九个传感器，总采样速率可以达到千次∕秒，此外它还采用了方向余弦矩阵算法（DCM），其搭载的数学滤波器则可更好地利用每个传感器的性能。该机器人还搭载了更高级别的代码，这样就可快速计算出机器人的实时状态（角度和转速等），以更好的保持平衡。
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