在我们的研究中，关于两轮自平衡小车控制核心我们选择的是MC9S12XS128单片机，这部分模块主要通过小车的平衡性来验证经典的比例-积分-微分控制器在动态平衡系统上的控制效果。在小车的控制系统上，关于姿态传感器的选择我们采用MPU6050运动处理组件，单片机先进行采集到姿态数据然后用Kalman滤波器对数据进行分析融合，这时候我们就可以据此研究不同滤波方法的优劣从而做出最优选择。实验过程中小车借助增量式的PID控制PWM来得到相应的输出同时利用TB6612FNG对电机的控制来进行调节转向以及转速，这就实现了小车的自平衡控制。

Kalman滤波器参数的处理

通过调节Kalman滤波函数里的加速度计、陀螺仪的协方差，在一个合适的范围里，我们可以调节角度的输出值的最优值。经过研究加速度计的协方差取0.001、陀螺仪的协方差取0.003，系统的协方差取0.5，这种情况下小车可以保持最佳平衡状态[[[] 华明,夏全喜,阙兴涛等.基于Kalman滤波的MEMS陀螺仪滤波算法[J].哈尔滨工程大学学报,2010,31(9):1215-1236.]]。

总结

通过我们的研究发现，交通问题随着人口的增加、城市化的进程会日益的严峻，两轮自平衡小车因为占地面积小、操作简单、设备轻便因而会有很大的市场前景，值得科研机构去研究和发展。

两轮自平衡小车的制作难点一是搭建小车的硬件，这方面要选择合适的电机（扭矩和功率要大、带减速齿轮）和主控芯片（接口要多，既能控制电机转速又能采集姿态感知数据、下载调试程序）;另一个方面便是小车的姿态感知，我们采用的是MPU6050，这样可以为后面做小四轴和飞控打下基础。