智能车跷跷板运动行进平衡算法的研究与实现

摘要

目前智能车行进算法多采用传统的P ID控制算法方案,其弱点在于响应速度慢、平衡误差较大.提出了基于反向传播神经网络(Backpropagation Through Time,BPTT)的PID精确控制算法,采用以STM32F103C8T6为核心的高精度智能车跷跷板伺服控制系统,通过三维陀螺仪加速度计传感器集成模块M PU-6050检测输出信号给主控系统更新策略,使智能车顺利达到平衡位置.多次测试结果表明,智能车在运行中最大行进速度可达3.25m/s,全程运行平均速度可以达到2.78m/s,实际测得最大偏差为10.7mm,该值在允许误差范围之内,说明该神经网络伺服控制系统具有控制精度高、响应速度快、实时性好等优点.