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。
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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。
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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。
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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。
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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);
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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。
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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 {MOD}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 {MOD}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。
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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。
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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。
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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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