[发明专利]一种基于灰色神经网络预测算法的前后两轮自平衡小车

摘要

本发明提供了一种基于灰色神经网络预测算法的前后两轮自平衡小车，包括：车体、姿态传感器、后轮转速传感器、前轮偏角传感器、DSP控制器、CCD路径识别模块；使用灰色神经网络预测算法来预测小车姿态，进而与当前路况和标准姿态比较后实现车身的平衡，前进和转向的相应控制，最终保持车身的平稳行驶。小车可以通过蓝牙模块接收手机或控制器发送的优先控制指令，以此来控制小车动作。DSP控制器内设有灰色神经网络预测算法模型，将小车姿态信息、加速度信息、后轮转速信息、前轮偏转方向信息作为灰色神经网络预设算法模型的输入量获得小车的预测姿态信息，再根据小车的预测姿态信息和小车前方路况信息获得小车自动控制信息。

主权项

1.一种基于灰色神经网络预测算法的前后两轮自平衡小车，其特征在于，包括：车体、姿态传感器、后轮转速传感器、前轮偏角传感器、DSP控制器、CCD路径识别模块；所述车体包括车架，前轮、后轮、螺旋桨；所述前轮、后轮分别设置于所述车架的前端和后端，所述车架左右两侧对称设有悬臂，所述螺旋桨安装于所述悬臂的顶面；所述前轮设有控制转向的前端电机，所述后轮设有后端电机，设于小车左侧的所述螺旋桨装配有左侧电机，设于小车右侧的所述螺旋桨设有右侧电机；所述螺旋桨的旋转产生空气反向作用力使小车平衡；所述姿态传感器与所述车架固连，用于感测小车姿态信息和加速度信息；所述后轮转速传感器与所述后轮连接，用于感测后轮转速信息；所述前轮偏角传感器与所述前轮连接，用于感测前轮偏转方向信息；所述CCD路径识别模块设于所述车架前端，用于获取小车前方路况信息；DSP控制器分别与所述姿态传感器、后轮转速传感器、前轮偏角传感器、CCD路径识别模块相连，所述DSP控制器内设有灰色神经网络预测算法模型，将所述小车姿态信息、加速度信息、后轮转速信息、前轮偏转方向信息作为所述灰色神经网络预设算法模型的输入量获得小车的预测姿态信息，再根据所述小车的预测姿态信息和所述小车前方路况信息获得并向所述前端电机、后端电机、左侧电机、右侧电机发送小车自动控制信息；所述灰色神经网络预测算法模型是根据若干组所述小车姿态信息、加速度信息、后轮转速信息、前轮偏转方向信息和小车的预测姿态信息进行训练而确定；所述小车自动控制信息包括：用于驱动所述前端电机转动而控制前轮转向的方向控制信息，用于驱动所述后端电机转动而控制小车速度的动力控制信息，用于驱动左侧电机转动而使得螺旋桨为小车提供左侧上升作用力的左侧提升控制信息，用于驱动右侧电机转动而使得螺旋桨为小车提供右侧上升作用力的右侧提升控制信息。