轮腿式平衡小车技术解析

电赛平衡小车：轮腿式平衡小车技术深度解析

在各类高校电子竞赛中，自平衡小车始终是检验学生综合工程能力的“试金石”。尤其是近年来，随着赛题对地形适应性和动态稳定性的要求不断提高，传统的两轮倒立摆结构已逐渐显现出局限。取而代之的，是一种更具前瞻性的设计方案—— 轮腿式平衡小车 。

它不再只是简单地“站着不动”，而是能在台阶前抬腿、在启动时稳住重心、在静止时自动支撑。这种融合了轮式高效移动与腿部主动调节能力的架构，正在成为电赛高阶项目的主流选择。那么，它是如何实现的？背后又依赖哪些关键技术？

---

核心感知：MPU6050 如何让小车“感知姿态”

任何平衡控制的第一步，都是精确测量车身倾斜角度。这正是 MPU6050 的核心使命。作为一款集成了三轴加速度计和三轴陀螺仪的六轴惯性传感器，它通过 MEMS 技术捕捉微小的运动变化，为控制系统提供实时的姿态反馈。

但这里有个关键问题：加速度计容易受振动干扰，陀螺仪则存在积分漂移。单独使用哪一个都不够可靠。因此，实际应用中必须进行数据融合——最常见的是采用互补滤波或卡尔曼滤波算法，将两者优势结合。

更进一步，MPU6050 内置了一个名为 DMP（Digital Motion Processor）的硬件协处理器，可以直接输出四元数甚至欧拉角，极大减轻主控 MCU 的计算负担。对于资源有限的 STM32F103 这类芯片来说，这一特性几乎是“救命级”的优化。

它的量程可调（如 ±2g~±16g 加速度、±250°/s~±2000°/s 角速度），采样率可达 1kHz，完全满足毫秒级响应的控制需求。而且出厂已完成校准，省去了复杂的标定流程，非常适合比赛场景下的快速开发。

下面这段代码展示了如何启用 DMP 并获取俯仰角（pitch），这是平衡控制中最关键的一个参数：

#include "mpu6050.h"
#include "i2c.h"

MPU6050_t mpu;
float pitch, roll;

void Get_Attitude(void) {
    uint8_t status;
    Quaternion q;
    float ypr[3];

    status = MPU6050_GetIntStatus(&hi2c1);
    if ((status & 0x02) == 0x02) {
        MPU6050_ReadQuaternion(&hi2c1, &q);
        MPU6050_QuaternionToEuler(q, ypr);

        pitch = ypr[1] * 180 / M_PI;  // 转换为角度
        roll = ypr[2] * 180 / M_PI;
    }
}

值得注意的是，DMP 固件需要正确加载，FIFO 缓冲区也需定期清空，否则会出现数据滞后甚至锁死现象。很多初学者调试失败，并非硬件问题，而是忽略了这些细节。

此外，建议开启低通滤波器（例如设置带宽为 20Hz），有效抑制高频噪声。同时利用其内置温度传感器做温漂补偿，在长时间运行或环境温度变化较大时尤为重要。

---

控制大脑：为什么选 STM32F103C8T6

如果说 MPU6050 是“感官”，那主控 MCU 就是整个系统的“大脑”。在众多候选方案中，STM32F103C8T6 凭借出色的性价比和丰富的外设资源，几乎成了电赛标配。

它基于 ARM Cortex-M3 内核，主频达 72MHz，拥有 64KB Flash 和 20KB SRAM，足以承载 PID 算法、编码器处理、通信协议等多重任务。更重要的是，它配备了多个高级定时器（TIM1/TIM2）、通用定时器以及完整的 I²C/SPI/USART 接口，能够轻松对接各类传感器和执行机构。

比如：
- 使用 TIM2 捕获编码器脉冲，实现闭环速度测量；
- 利用 TIM3 输出 PWM 波驱动电机；
- 通过 I²C 总线读取 MPU6050 数据；
- 外接蓝牙模块（如 HC-05）实现无线遥控或遥测。

相比 Arduino UNO 这类 AVR 单片机，STM32 不仅运算更快，中断响应更精准，还能支持嵌套向量中断（NVIC），确保关键任务不被延误。这对于平衡系统至关重要——哪怕延迟几毫秒，也可能导致失衡倾倒。

来看一段典型的串级 PID 实现：

float Kp_angle = 110, Ki_angle = 0.4, Kd_angle = 2.5;
float error, last_error = 0, integral = 0;
float angle_output, speed_output;

// 外环：角度环（维持直立）
float Balance_PID(float current_angle, float target_angle) {
    error = target_angle - current_angle;
    integral += error;
    if (integral > 500) integral = 500;
    if (integral < -500) integral = -500;

    float derivative = error - last_error;
    last_error = error;

    return Kp_angle * error + Ki_angle * integral + Kd_angle * derivative;
}

// 内环：速度环（调节前进后退）
float Velocity_PID(int encoder_speed, int target_speed) {
    // 类似逻辑...
}

// 主循环中合并输出
motor_left  = Balance_PID(pitch, 0) + Velocity_PID(left_speed, target_vel);
motor_right = Balance_PID(pitch, 0) - Velocity_PID(right_speed, target_vel);

__HAL_TIM_SET_COMPARE(&htim3, TIM_CHANNEL_1, ABS(motor_left));
__HAL_TIM_SET_COMPARE(&htim3, TIM_CHANNEL_2, ABS(motor_right));

这里采用了经典的 串级 PID 控制 结构：外环控制车身倾角，目标是保持接近零度；内环控制轮速，用于调整行进速度或转向。两个环路叠加输出，既能保证稳定站立，又能完成前进、刹车、转弯等动作。

特别提醒一点：PID 参数整定不能盲目照搬网上的数值。不同机械结构、重心高度、电机响应速度都会影响最佳参数。推荐采用“先调 Kp 稳住基本姿态 → 再加 Kd 抑制振荡 → 最后引入 Ki 消除静态误差”的顺序，配合示波器观察响应曲线逐步优化。

---

动力执行：TB6612FNG 为何优于 L298N

再聪明的大脑，也需要强健的四肢来执行命令。电机驱动芯片就是连接控制信号与物理运动的桥梁。

传统项目常用 L298N，但它有几个明显短板：压降大（约 2V）、效率低（典型 60%~70%）、发热严重、必须外接散热片。尤其在锂电池供电的小车上，这意味着宝贵的电量大量浪费在发热上，续航时间大幅缩水。

相比之下， TB6612FNG 是一个更优解。这款东芝推出的双 H 桥驱动芯片，最大持续电流 1.2A（峰值 2A），工作效率超过 90%，且无需额外散热片即可稳定工作。它支持高达 100kHz 的 PWM 频率，可避开人耳听觉范围（20Hz~20kHz），避免恼人的“滋滋”声。

另一个常被忽视的优势是待机模式（STBY 引脚）。当系统休眠或故障时，可通过拉低 STBY 引脚使芯片进入极低功耗状态（<1μA），显著延长待机时间。

接线也非常简洁，以驱动右侧电机为例：

STM32 引脚	TB6612FNG 引脚
PB13	PWMB
PB14	BIN1
PB15	BIN2
PA8	STBY

对应的控制函数如下：

void Motor_Right_Run(int pwm_val) {
    HAL_GPIO_WritePin(GPIOB, GPIO_PIN_14, GPIO_PIN_SET);   // 正转
    HAL_GPIO_WritePin(GPIOB, GPIO_PIN_15, GPIO_PIN_RESET);
    __HAL_TIM_SET_COMPARE(&htim3, TIM_CHANNEL_2, pwm_val);
    HAL_GPIO_WritePin(GPIOA, GPIO_PIN_8, GPIO_PIN_SET);    // 启动驱动
}

需要注意的是，电源端务必做好去耦处理：在 VCC 引脚附近并联一个 100μF 电解电容 + 0.1μF 陶瓷电容，用于吸收电机启停时产生的反电动势尖峰，防止干扰主控复位或损坏芯片。

---

轮腿协同：不只是“多两条腿”

很多人以为“轮腿式”就是在车身下方加两个舵机带动的支腿。其实不然。真正的设计精髓在于 功能融合与模式切换 。

想象这样一个场景：小车从静止启动。普通两轮车必须靠快速前行才能维持平衡，一旦起步太慢就会后仰摔倒。但在轮腿结构中，可以先让前腿撑地，形成三点支撑，然后主控慢慢抬升车身，直到达到平衡角度后再收起支腿、开始滚动。这个过程就像体操运动员借助辅助器械完成起跳动作。

停车时同理。直接断电会让小车向前扑倒，但如果提前放下后腿，就能实现平稳驻停，甚至可以在斜坡上安全站立。

而在遇到障碍物时，轮腿结构更能体现优势。当前轮触到台阶边缘时，舵机驱动前腿向上抬起，带动车头跃升，随后后轮跟进，完成越障。整个过程类似于仿生跳跃，突破了纯轮式机器人对地形的高度限制。

当然，这也带来了新的挑战：
- 机械刚性要足 ：腿部连杆若松动，会导致姿态抖动，影响 MPU6050 判断；
- 重心设计要合理 ：电池、主控板尽量靠近底部中心，降低整体转动惯量；
- 控制逻辑要分层 ：需定义多种工作模式（如“平衡态”、“越障态”、“驻停态”），并通过传感器判断自动切换。

---

系统整合与实战建议

一个典型的轮腿式平衡小车系统架构如下：

[MPU6050] → I²C → [STM32F103C8T6]
                             ↘
[编码器] → EXTI/TIMER → [STM32] → PWM → [TB6612FNG] → [直流减速电机+轮毂]
                             ↗
[电源管理] ← 锂电池 → [稳压模块（ME6211）]

在此基础上，还可扩展 OLED 显示屏显示倾角、电压，或接入蓝牙模块实现手机遥控。

为了提升成功率，给出几点实战经验：
1. 采样周期控制在 5~10ms ：太快会增加 CPU 负担，太慢则响应迟钝；
2. 优先保证角度环稳定 ：速度环初期可用固定 PWM 测试；
3. 机械装配宁紧勿松 ：所有螺丝拧紧，避免共振；
4. 电源独立供电 ：电机与主控最好使用同一电池但分开滤波，防止干扰；
5. 加入电压检测 ：ADC 监测电池电压，低于 6.5V 时报警或降功率运行。

---

结语

轮腿式平衡小车看似只是一个“能站住还会爬台阶”的小装置，实则浓缩了现代智能机器人技术的核心要素： 感知—决策—执行 闭环。

它不仅考验学生的电路搭建能力，更挑战他们对控制理论的理解深度与工程调参的耐心。每一个成功的平衡瞬间，背后都是无数次对 PID 参数的打磨、对滤波算法的推敲、对机械结构的优化。

更重要的是，这种设计理念具有很强的延展性。未来完全可以在此基础上引入超声波避障、OpenMV 视觉导航、WiFi 图传等功能，逐步演变为一个具备自主行为能力的服务机器人平台。

对于参赛者而言，完成这样一套系统，收获的远不止是一块奖牌，更是面向真实工程世界的完整方法论训练。