STM32F103C8T6
VDD JNRST JTD1 JTMS JTCK
JTDO NRST
+5 V
JP1
12 34 56 78 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
JLINK
PB0 PB1 PB2 PB3 PB4 PB5 PB6 PB7
PB8 PB9 PB10 PB11 PB12 PB13 PB14 PB15
等动作模式。
1 系统设计
本设计采用模块化设计思想，系统总体功能框图如图 1
所示，分为五个模块，分别为：电源管理模块，微处理器模块，
电机驱动模块，姿态传感器数据采集模块，以及蓝牙无线通
讯模块。电源管理模块负责整个系统的供电，微处理器模块
为系统的控制与数据处理核心，姿态数据采集模块为采集小
车的姿态（包括加速度和角速度），然后通过微处理器控制算
源管理模块，微处理器模块，电机驱动模块，姿态传感器数据采集模块，以及蓝牙无线通讯模块。本设计从硬件电路，软件
设计对系统的5个模块分别进行了详细设计。最后，制作了两轮自平衡小车的原型，并给予了初步运动控制验证。该实验平台能
够初步实现自平衡功能，后续的研究将着重于对控制算法在该平台的验证研究。
关键词：两轮自平衡小车；数据融合；卡尔曼滤波；STM32
VDDA 9 VDDA
VSSA 8
STM32F103C8T6
1 4.7U VDDA
6
22
7
22
11
1.5 kΩ
10
1.5 kΩ
GND GND GND GND
J6 2 1
JMP3
+5 V
JI0
1 2 3 4 5
CON5
VDD
8
10 kΩ
4
BOOT0
100 kΩ
6
7
0.1 uF 0.1 uF
8
0.1 uF
12 1 kΩ 0.1 uF
LED
22
4.7 kΩ
23
4.7 kΩ
3 EN BY 4
3.3 V LDO
0.01 uF
VCC_5 V J2CON4
14
SCL SDA
1 2 3 4
VCC_3.3 V
22
100 uF MB
Motor
MA Motor
23
0.1 uF
CMSIS 架构的固件库开发平台，软件版本为 MDK V4.12，它 支持常见的 ARM7，ARM9 和 ARM 最新内核的 CM3 系列微 处理器。
开始
STM32初始化 SystemInit(),Delay_init(),
NVIC_Configuration()
控制过程 ：角速度和加速度经过闭环控制之后产生一个结果，
其运算结果用来改变 PWM 脉冲的占空比，进而分别控制了左
电机和右电机的转速。在两个电机之间加入二极管主要是为了
保护电路的安全运行。
表 1 引脚状态电机制动
电机Ａ
ＩＮ１
ＩＮ２
电机Ｂ
ＩＮ３
ＩＮ４
正转
１
０正转１０ Nhomakorabea反转
０
１
反转
０
１
停止
０
０
停止
０
０
——
USB_DM 32
USB_DP 33
JTMS PB13 DIO 34
PA14 37
PA15 38
PC13 2 PC14 3 PC15 4
U2A
PA0-WKUP PA1 PA2 PA3 PA4 PA5 PA6 PA7
PA8 PA9 PA10 PA11 PA12 PA13 PA14 PA15
PC13-TAMPER-RTC PC14-OSC32_IN PC15-OSC32_OUT
MPU6050初始化 MPU6050_init(0
读取MPU6050数据 IIC_6050()
VCC_5 V
图 3 电机驱动电路
VCC_3.3 V
进入卡尔曼滤波器得到倾角 Kalman()
倾角PID控制 PID()
10
4.7 uF
Q2
VCC_3.3 V
D10
1 IO 2 GND
O5
11
10 uF
21
图 1 系统功能框图
智能处理与应用
Intelligent Processing and Application
2 硬件电路设计 2.1 电源管理模块
系统主要使用的电平为 12 V，5 V，3.3 V 共三种电平， 其中 STM32F103C8T6、MPU6050、HC-06 主要采用 3.3 V 供 电，电机驱动模块用 12 V 和 5 V 供电。所以，本设计总电源 使用 12 V 的锂电池供电，采用 LM2576 将锂电池进行降压为 5 V，再利用 LM1117 把得到的 5V 电平降为 3.3 V。 2.2 STM32F103 微处理器模块
DOI:10.16667/j.issn.2095-1302.2015.11.038
智能处理与应用
Intelligent Processing and Application
两轮自平衡车实验平台的设计
王 恒，沈梦娇
（南京航空航天大学金城学院 自动化系，江苏 南京 211156）
摘 要：两轮自平衡小车具有重要的应用与理论研究意义。文中设计了两轮自平衡小车的实验平台，系统分为5个模块：电
中图分类号：TP242.3
文献标识码：A
文章编号：2095-1302（2015）11-0088-04
0引言 两轮自平衡小车（two-wheeled self-balanced vehicle）或两
轮自平衡机器人（two-wheeled self-balanced robot）是一种类似 人类直立姿态的平衡控制系统，其核心问题是如何保证在各工 况下运动姿态的平衡控制及导航 [1]。两轮自平衡小车或机器人 系统是一个高阶次、不稳定、多变量、非线性、强耦合的系统 [2]。 其系统设计不仅要考虑机械结构的运动学设计 [3] ，也要考虑动 力学设计 [2]、能量设计 [4]、控制系统的参数辨识、控制系统的 滤波处理 [5] 等，然后建立相应的控制策略，设计确实可行的控 制器 [6]，实现自平衡小车在各工况下的运动平衡控制。
9
1 uF
5 BOOT1 100 kΩ
图 2 STM32F103 微处理器的最小系统电路
２０１５年 ／ 第１１期 物联网技术 ８９
智能处理与应用
Intelligent Processing and Application
来实现小车的左转、右转、前进和后退。HC-06 原理图如图 5
所示。
+5 V+12 V 100 uF 0.1 uF
5 OSC_IN 6 OSC_OUT
44 BOOT0
7 NRST
VDD
USB_DM
VDD USB_DP
D1 LED0
3 330 1 kΩ
PA8 VDD
U2B BAT 1 VBAT
VDD VDD VDD
24 36 48
VDD_1 VDD_2 VDD_3
VSS_1 VSS_2 VSS_3
23 35 47
两轮自平衡小车在实践应用上，可用于军事领域中的侦 查、排雷、单兵载人等，或作为日常生活中的短途交通工具 [7]。 然而，目前两轮自平衡小车更多的是其理论研究的意义，它是 检验各种控制理论控制性能的一个较好的实验平台 [8]。目前国 内不少院校都对两轮自平衡小车进行了研究，主要为哈尔滨工 业大学赵杰团队 [8]，西安电子科技大学屈胜利团队 [9]，北京工 业大学阮晓刚团队 [1, 2] 等。国外也对两轮自平衡小车有研究， 如 Sayidmarie[10] 等对两轮自平衡机器人上坡的平衡控制进行 了研究，Slavov[11] 等人基于线性二次型控制（linear-quadratic regulator，LQR）对两轮机器人进行了研究，Larimi[12] 等构建 了反作用轮系辅助的两轮小车的新型的稳定算法，Kim[13] 等建 立了两轮自平衡移动机器人的动态模型等。这说明两轮自平衡 小车不仅仅在应用需求上，尤其在学科理论需求上，对其研 ————————————————
PD0-OSC_IN PD1
BOOT0
NRST
VDD
18 PB0 19 PB1 20 BOOT1 39 JTDO PB3 40 JNRST PB4 41 PB5 42 PB6 43 PB7
45 PB8 46 PB9 21 PB10 22 PB11 25 PB12 26 PB13 27 PB14 28 PB15
结合陀螺仪的快速响应特性和加速度传感器的长时间稳定特
性，得到小车的倾角。然后通过 PID 算法使小车能够处在一
个相对平衡的位置，从而保持直立的姿态。系统控制参数的
选择采用系统辨识的方法，在 Matlab 仿真平台得到系统的优
化参数，并写入编写好的 C 语言软件，通过 HC-06 蓝牙模块
可以使用 Android 手机控制小车实现前进、后退、左转、右转
系 统 采用 STM32F103C8T6 意 法半 导 体（ST） 的 32 位 ARM Cortex-M3 内核的微处理器。该处理器正常工作主频为 72 MHz，具有 12 bit 分辨率的 ADC，以及 16 bit 电机控制 PWM 定时器，2 个 I2C 接口（SMBus/PMBus）。该处 理 器可 应用于电机驱动，应用控制，医疗手持设备，游戏，GPS 平 台等多种场合，所以，本设计采用 STM32F103C8T6 具有一定 的合理性。其最小系统电路图如图 2 所示。 2.3 电机驱动模块
处数据不能简单采集使用，还需要经过微处理器卡尔曼滤波