兩輪自平衡代步小車集姿態(tài)信息感知、電機驅動、動態(tài)平衡控制于一體,設計難點在于姿態(tài)信息準確感知與自平衡控制。姿態(tài)信息感知通過帶有自適應降階卡爾曼濾波器的陀螺儀、加速度計集成傳感器來實現。針對傳統(tǒng)PID、LQR、人工神經網絡等自平衡控制方式的缺陷與不足，提出采用模糊PID控制。利用陀螺儀、加速度計、ARM微處理器、語音播報、LoRa通信等技術，設計出基于模糊PID的兩輪自平衡代步小車。詳細闡述了系統(tǒng)工作原理、系統(tǒng)架構、硬件設計及相關程序設計。實踐表明，基于模糊PID的兩輪自平衡代步小車具有平衡穩(wěn)定、續(xù)航距離遠
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202302 兩輪自平衡 模糊PID 陀螺儀 加速度計 ARM LoRa 卡爾曼濾波 姿態(tài)信息
Design and implementation of high-speed data acquisition system for inertial measurement unit based on PCI express bus宋仔標，崔洪亮，高倩，劉寧（火箭軍士官學校，山東 青州 262500）?????? 摘要：慣組數據的采集是進行慣組標定及導航姿態(tài)解算的基礎，其數據采集精度對慣組的標定和導航精度有重要的影響。提出了一套基于PCI-E
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201904 PCI-E總線 慣性測量組合 數據采集 卡爾曼濾波
為滿足武器系統(tǒng)外場試驗對目標、背景及干擾的數據采集及其它制導系統(tǒng)的性能驗證，本文設計了一種隨動式車載光電搜跟系統(tǒng)。利用光學跟蹤平臺實現對動態(tài)目標的搜索和跟蹤，同時控制車載轉臺隨動，車載轉臺可搭載導引頭等其它光學探測設備，提高了系統(tǒng)的負載能力。針對系統(tǒng)延時帶來的跟蹤誤差，采用卡爾曼濾波算法對目標位置進行預測。試驗結果表明，加入預測算法后，跟蹤平臺運動更加平穩(wěn)，跟蹤精度得到提高。針對設備間由于坐標不一致及安裝精度和零位偏差帶來隨動誤差，通過位置補償對隨動控制指令進行修正，改善了隨動觀測精度。系統(tǒng)采用模塊化設計
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光電跟蹤 卡爾曼濾波 預測 實時系統(tǒng) 201704
針對智能汽車競賽中的電磁組參賽要求，提出了兩輪自平衡智能車系統(tǒng)的設計方案。主控芯片采用飛思卡爾公司的MC9S12XS128，選用加速度傳感器檢測車模的傾角，陀螺儀檢測車模的角加速度；通過控制兩個電機的加減速實現車模的自平衡控制。闡述了卡爾曼濾波法在陀螺儀和加速度傳感器信號融合方面的應用，提出了針對閉環(huán)速度控制的PI算法。實驗表明：該處理方法實現簡單，能夠準確、快速地實現車模的自平衡控制。
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自平衡 智能車 卡爾曼濾波
摘要：穩(wěn)定平臺隔離載體運動的特性使其在軍事及民用領域中得到了廣泛的應用。然而由于負載特性與工況的不同以及系統(tǒng)技術實現復雜等原因使得穩(wěn)定平臺的通用性不高。本文基于某武器系統(tǒng)的需要，對機電式雙軸實時穩(wěn)定平
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TMS320F2812 實時自動調平 卡爾曼濾波 PID算法
本文基于四旋翼飛行器的工作原理和性能特點，給出了飛行器控制系統(tǒng)設計方案，進行了姿態(tài)和高度數據采集的軟件設計，并基于卡爾曼濾波算法完成了傳感器數據融合，設計了PID控制器并完成了軟件實現。實驗結果表明，該控制系統(tǒng)能夠穩(wěn)定可靠運行，具有較強的魯棒性。
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四旋翼飛行器 卡爾曼濾波 PID 魯棒性 201610
電容觸摸屏在數據采集過程中不可避免地會產生系統(tǒng)噪聲，為了提高觸摸屏坐標定位的精確度，在對原始數據進行定位分析前，首先采用卡爾曼濾波方法對數據進行處理，再將數據在MATLAB中用定位算法計算出觸摸屏的坐標值，并繪制坐標點圖。結果表明，卡爾曼濾波確實能夠有效去除噪聲，從而提高觸摸屏坐標定位的準確性，具有很高的實用性。
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電容觸摸屏 卡爾曼濾波 坐標定位 201610
著重分析了兩輪自平衡小車的設計原理與控制算法，采用卡爾曼濾波算法融合陀螺儀與加速度計信號，得到系統(tǒng)姿態(tài)傾角與角速度最優(yōu)估計值，通過雙閉環(huán)數字PID 算法實現系統(tǒng)的自平衡控制。設計了以MPU-6050傳感器為姿態(tài)感知的兩輪自平衡小車系統(tǒng)，選用8位單片機HT66FU50A為控制核心處理器，完成對傳感器信號的采集處理、車身控制以及人機交互的設計，實現小車自主控制平衡狀態(tài)、運行速度以及轉向角度大小等功能。
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兩輪自平衡 姿態(tài)檢測 卡爾曼濾波 數據融合 PID 控制器 201603
本系統(tǒng)作為淺組合導航系統(tǒng)的一種，利用了雙天線定向GPS與光纖陀螺的組合，以基于DSP+FPGA多處理器結構作為導航計算機平臺，在原有的位置與速度基礎上加入了姿態(tài)作為第三個量測量，應用卡爾曼濾波算法將GPS姿態(tài)信息作為對慣性導航系統(tǒng)數據的初始值和修正。設計的系統(tǒng)通過跑車實驗驗證后表明達到了設計要求，具有實時性好，運算精度高等優(yōu)點。
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GPS SINS 導航系統(tǒng) FPGA 卡爾曼濾波 201401
摘要：采用Carlson最優(yōu)數據融合準則，將基于Kalman濾波的多傳感器狀態(tài)融合估計方法應用到雷達跟蹤系統(tǒng)。...
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雷達跟蹤 信息融合 卡爾曼濾波 多傳感器
提出一種以MSP430單片機為控制核心，GPS和GsM為控制對象的物流跟蹤系統(tǒng)設計新方法；介紹該系統(tǒng)的整體結構和軟硬件設計；同時還詳細介紹了卡爾曼濾波算法，以及強跟蹤卡爾曼濾波算法在物流跟蹤系統(tǒng)中的應用。通過軟件仿真和試驗測量，驗證了該系統(tǒng)跟蹤結果的可靠性。該系統(tǒng)體積小、功耗低、定位精度高、實時跟蹤性好、接口友好，適合貴重物品等在長距離運輸跟蹤中的應用。
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精度 濾波 算法 定位 系統(tǒng) 物流 跟蹤 提高 單片機 GPS 卡爾曼濾波
在TWS雷達系統(tǒng)中,對跟蹤目標的數據進行處理常常要進行卡爾曼濾波?？柭鼮V波是一種最優(yōu)估計的遞推濾波...
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DSP 數據處理 卡爾曼濾波
卡爾曼濾波介紹
斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次實現了卡爾曼濾波器.卡爾曼在NASA埃姆斯研究中心訪問時,發(fā)現他的方法對于解決阿波羅計劃的軌道預測很有用,后來阿波羅飛船的導航電腦使用了這種濾波器. 關于這種濾波器的論文由Swerling (1958), Kalman (1960)與 Kalman and Bucy (1961)發(fā)表.
目前,卡爾曼濾波已經有很多不同的實現.卡爾曼最初提出 [
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