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1、【全部开源】两轮平衡小车（原理图、PCB、程序源码、BOM等） 同网上一般网友制作的平衡小车不一样，这个平衡小车最大的特点就是它的整体很小，PCB面积只有2.5cm*5.0cm，这个可能还没有网友制作的平衡小车的一个电机驱动板大，但是却已经实现了相同的功能。我在器件选型时尽可能用了小的元件，这样使得PCB面积大大减少。亮点概括为两个：1 PCB 面积非常小（2.5cm*5.0cm）；2 器件可以拆卸，方便开发调试和学习。 2、基于新塘的M451两轮自平衡小车设计 项目采用NuTiny-SDK-M451 开发板为核心，利用外加的MPU6050姿态传感器、L298N电机控制器、两轮电机和航模电池等核心模块构建两轮自平衡小车，利用M451的强大计算能力实时处理算法中的浮点数据运算，提高运算速度和精度，实现两轮小车的自动行走、加速、减速、转弯、静止等功能。 3、【电赛作品、全套资料】基于STM32的两轮平衡小车资料 分享的是一个电赛作品，刚无意在淘宝上看到还有人拿出来卖钱，而我们这免费开源出来。该两轮平衡小车附件内容超全，唯一遗憾的就是一篇设计论文了。要是有爱心的网友分享出来，那就更完美了。 4、（二等奖）两轮自主巡检智能车运动系统 基于Cortex-M4的自主巡检平衡车，依靠运动传感器来实现两轮行驶、转弯等，通过读取温度、湿度传感器来采集所在区域的温湿度，可预警火灾等，当然也可搭载摄像头等监控小孩的状态，及时避免危险发生。其巡检路线是自主规划的。本巡检车由主芯M453，运动系统，通讯系统，辅助传感器系统以及电源系统五部分构成。主要功能是实现通过上位机给巡检车设定某种路线（上位机给坐标点），巡检车能根据规定的路径巡检。上位机软件的编写，以及下位机巡检车，两者通过蓝牙，以自拟的协议通讯。达到传输温度等信息，以及通过上位机操控巡检车运动，以及自主巡检。辅助功能包括红外寻迹，超声波跟屁从等。 5、两轮自平衡小车（全部设计资料+设计分析） 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）； 6、玩平衡车从这辆开始—超简单的两轮自平衡车搭建 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。 7、STM32实现的两轮自平衡车，蓝牙APP遥控 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。 8、两轮自平衡小车全套资料分享 自平衡小车需要使用到1个角速度分量和2个加速度分量，通过融合滤波得到较为准确的小车倾斜角度值。查看网上几年前的小车，都是使用3个独立ic搭建的，而且还是使用模拟量输入；查找网上资料，现在都是集成ic，接口主要有spi和iic，而且还有中断输入。我买的这个模块只有iic接口，而且没有中断输出，iic接口，故只能采用周期性查询方式；加速度传感器采用的是ADXL345，角速度传感器采用L3G4200D，这两个ic的手册资料是比较齐全的，便于学习。 9、基于STM32的两轮自平衡小车（硬件+软件+设计说明等） 本小车主控采用STM32F103ZET6，驱动模块为L298N，采用直流减速电机配高精度码盘测速，三层PID嵌套算法，MPU6050姿态传感器，内含两种自平衡算法，可使用红外遥控，可用无线NRF24L01以及蓝牙控制。 10、体感控制两轮自平衡小车的设计 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。所谓的景深数据就是可以反应图像深度的数据，简单来说就是有这个数据可以得到视场范围内每一个点的三维坐标，然后根据这个三维坐标做图像处理得到骨骼数据。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。
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发表于 2018-10-9 10:18:41
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