38、基于STM32的自平衡机器人与基于加权Voronoi图的路线天际线查询系统设计与实现

基于STM32的自平衡机器人与基于加权Voronoi图的路线天际线查询系统设计与实现

自平衡机器人相关内容

在自平衡机器人的设计中，需要运用多种算法来实现其稳定的平衡控制。

卡尔曼滤波算法

卡尔曼滤波算法用于对机器人的倾斜角度进行最优估计。相关公式如下：
- 卡尔曼增益计算公式：
- (Kgk = P_{k|k - 1}H^T / (HP_{k|k - 1}H^T + R)) （9）
- 其中，(H = \begin{bmatrix}1\0\end{bmatrix}) （10）
- 在公式（8）中，(X_{k|k}) 是 (K) 时刻的最优估计值，(X_{k|k - 1}) 是估计值，(Z_k) 是加速度计的角度测量值，(Kgk) 是卡尔曼增益。在公式（9）中，(P_{k|k - 1}) 是 (K) 时刻预测的偏移误差协方差矩阵，(H) 是一维向量，(H^T) 是 (H) 的转置矩阵，(R) 是角度测量噪声值，即测量偏差。
- 更新 (K) 时刻的实际偏移误差：
- (P_{k|k} = (I - KgkH)P_{k|k - 1}) （11）
- 其中，(I = \begin{bmatrix}1\1\end{bmatrix}) （12）
- 在公式（11）中，(P_{k|k}) 是 (K) 时刻真实的偏移误差协方差矩阵。

根据初始倾斜角 (X_0)、加速度计测量的初始值 (Z_0) 以及偏移误差的初始值 (P_0)，递归使用上述公式，直到获得机器人的倾斜角估计值。

PID控制算法

在机器人的自平衡控制中，采用了PID控制算法，其中 (