simulink可视化模块差速小车

Simulink是一个用于建模、模拟和分析动态系统的工具，它可用于模拟机械、电气、控制系统等领域。在Simulink中，我们可以很方便地建立模型并进行仿真分析，以便于我们理解系统的行为和性能。在Simulink中，我们可以使用各种模块来搭建差速小车的模型。首先，我们可以使用车辆动力学模块来建立车辆的动力学特性，包括车速、加速度、转向等。其次，我们可以使用传感器模块来模拟车辆的感知能力，例如红外线传感器、超声波传感器等。然后，我们可以使用控制算法模块来设计车辆的控制策略，例如PID控制器、模糊控制器等。最后，我们可以使用仿真模块来进行差速小车的仿真分析，观察车辆的运动轨迹、转向效果等。通过Simulink可视化模块，我们可以直观地观察到差速小车的运动过程，更好地理解车辆的动力学特性和控制策略。同时，我们还可以对模型进行参数调整和性能优化，以便于改进车辆的运动性能和安全性能。总的来说，Simulink可视化模块为我们提供了一个非常方便、直观的工具，用于研究和分析差速小车的行为和性能。

/*********************** 公司：轮趣科技（东莞）有限公司品牌：WHEELTEC 版本：5.7 修改时间：2023-11-20 功能：实现小车半圆形运动 */ #include "syf.h" #include "control.h" #include "math.h" // 控制器参数 #define SYF_Kp 800.0f // 比例系数 #define SYF_Ki 15.0f // 积分系数 #define TARGET_TURN_RATE 15.0f // 目标转向速度 // 静态变量 static float SYF_Integral = 0; // 积分项 static float SYF_bias = 0; // 偏差 static float SYF_Least = 0; // 当前偏差 static float target_gyro_z = 0; // 目标角速度 static float gyro_z_integral = 0; // 角度积分器 static uint8_t half_circle_complete = 0; // 半圆完成标志 /************************** * 函数功能：半圆运动控制 * 参数：gyro_z - Z轴陀螺仪原始数据 * 返回：转向控制PWM值 ***********************/ /* 函数功能：圆形运动控制修改说明：移除半圆限制，持续转向 *************************/ //float syf(float gyro_z) //{ // float output = 0; // // // 持续圆形运动（固定目标角速度） // target_gyro_z = TARGET_TURN_RATE; // // static float gyro_z_integral = 0; // gyro_z_integral += gyro_z / 16.4f * 0.005f; // if(gyro_z_integral >= 360.0f) gyro_z_integral -= 360.0f; // // PID计算（保持原样） // float syf_gyro_z = gyro_z / 16.4f; // SYF_Least = target_gyro_z - syf_gyro_z; // SYF_bias = 0.84f * SYF_bias + 0.16f * SYF_Least; // SYF_Integral += SYF_bias; // // output = -SYF_bias * SYF_Kp / 100 - SYF_Integral * SYF_Ki / 100; // return output; //} //float syf(float gyro_z) //{ // float output = 0; // // // 1. 角度积分（判断半圆是否完成） // if(!half_circle_complete) { // gyro_z_integral += gyro_z / 16.4f * 0.005f; // 0.005s = 200Hz // if(gyro_z_integral >= 180.0f) { // 完成180度转向 // half_circle_complete = 1; // target_gyro_z = 0; // 停止转向 // } else { // target_gyro_z = TARGET_TURN_RATE; // 保持转向 // } // } // // 2. PID控制器计算 // float syf_gyro_z = gyro_z / 16.4f; // 单位转换 // SYF_Least = target_gyro_z - syf_gyro_z; // 计算偏差 // SYF_bias = 0.84f * SYF_bias + 0.16f * SYF_Least; // 一阶低通滤波 // SYF_Integral += SYF_bias; // 积分项 // // 3. 积分限幅 // if(SYF_Integral > 10000.0f) SYF_Integral = 10000.0f; // if(SYF_Integral < -10000.0f) SYF_Integral = -10000.0f; // // 4. 异常情况处理 // if((Turn_Off(Angle_Balance, Voltage) == 1) || (Flag_Stop == 1)) { // SYF_Integral = 0; // return 0.0f; // } // // 5. 计算控制输出 // output = -SYF_bias * SYF_Kp / 100 - SYF_Integral * SYF_Ki / 100; // return output; //} void RectanglePathControl() { // 获取当前总行驶距离（编码器平均值） int32_t currentEncoder = (Read_Encoder(2) + Read_Encoder(4)) / 2; float traveledDist = abs(currentEncoder - segmentStartEncoder) * 0.048f; // 脉冲转厘米系数 switch(pathState) { /* 直行阶段 / case STRAIGHT: { // 基础平衡控制 float balance = Balance_PD_Control(Angle_Balance, Gyro_Balance); // 航向保持（小P值修正） float headingCorrection = -0.15f Gyro_Turn; Motor_Output(balance + headingCorrection, balance - headingCorrection); // 距离检查 if(traveledDist >= targetDistance) { pathState = TURNING; segmentStartEncoder = currentEncoder; } break; } /* 90度转向阶段 / case TURNING: { // 固定角速度转向（右转30°/s） float targetGyroZ = -30.0f; float turnError = targetGyroZ - Gyro_Turn; // 差速转向控制 float turnOutput = 0.6f turnError; // 纯P控制 Motor_Output(turnOutput, -turnOutput); // 角度积分检查 static float turnedAngle = 0.0f; turnedAngle += fabs(Gyro_Turn) * 0.005f; // 5ms积分 if(turnedAngle >= 90.0f) { turnedAngle = 0.0f; pathState = CORNER_DELAY; segmentCount++; // 检查是否完成矩形 if(segmentCount >= 4) segmentCount = 0; } break; } /* 转向后稳定阶段 / case CORNER_DELAY: { // 纯平衡模式200ms static uint8_t delayCount = 0; if(++delayCount >= 40) { // 405ms=200ms delayCount = 0; pathState = STRAIGHT; segmentStartEncoder = (Read_Encoder(2) + Read_Encoder(4)) / 2; } break; } } } /************************************************ * 函数功能：互补滤波器 * 参数：gyro_m - 陀螺仪数据，angle_m - 角度计数据 * 返回：融合后的Z轴角度 ***********************************************/ float Complementary_Filter_z(float gyro_m, float angle_m) { static float angle_m_1 = 0.0f; // 上一时刻角度 static uint8_t initialized = 0; // 初始化标志 const float K1 = 0.02f; // 互补滤波系数 const float dt = 0.005f; // 采样时间 if(!initialized) { angle_m_1 = angle_m; initialized = 1; } float angle = K1 * (angle_m_1 + gyro_m * dt) + (1 - K1) * angle_m; angle_m_1 = angle; return angle; }给这个平衡小车写出在matlab上的仿真代码

### ### 运动控制仿真实现为 WHEELTEC B570 平衡小车在 MATLAB 上实现运动控制仿真，主要包括动力学建模、PID 控制器设计和路径规划三个部分。通过 Simulink 工具进行可视化建模，可以有效验证系统性能。 #### 1. **动力学模型构建** WHEELTEC B570 是一个典型的倒立摆系统，其动力学方程可通过拉格朗日法或牛顿-欧拉法推导得出。假设小车质量为 $ m_c $，杆的质量为 $ m_p $，杆长为 $ l $，重力加速度为 $ g $，线性化后的状态空间模型可表示为： $$ \dot{x} = A x + B u $$ 其中，$ x = [\theta, \dot{\theta}, x, \dot{x}]^T $ 表示倾角、角速度、位移和速度；$ u $ 为电机输出的驱动力。矩阵 $ A $ 和 $ B $ 可根据具体物理参数计算得到。例如： ```matlab % 定义系统参数 m_c = 1.0; % 小车质量 m_p = 0.5; % 杆质量 l = 0.3; % 杆长 g = 9.81; % 重力加速度 % 状态空间矩阵（简化模型） A = [0 1 0 0; (m_p * g) / m_c, 0, 0, 0; 0 0 0 1; -(m_p * g) / (m_c * l), 0, 0, 0]; B = [0; -1/m_c; 0; 1/(m_c * l)]; C = eye(4); D = zeros(4,1); sys = ss(A, B, C, D); ``` 该模型可用于 Simulink 中的状态空间模块输入[^1]。 #### 2. **PID 控制器设计与实现** 控制系统的核心是 PID 控制器，用于调节角度以保持平衡。控制器的输入为期望角度与实际角度的偏差，输出为电机控制信号。PID 的标准形式为： $$ u(t) = K_p e(t) + K_i \int_0^t e(\tau) d\tau + K_d \frac{de(t)}{dt} $$ 在 Simulink 中可以直接使用 PID Controller 模块，并通过调参工具自动整定参数。以下是一个基于函数的 PID 控制器实现示例： ```matlab function [u, prev_error, integral] = pid_control(target, current, prev_error, integral, Kp, Ki, Kd, dt) error = target - current; integral = integral + error * dt; derivative = (error - prev_error) / dt; u = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative; prev_error = error; end ``` 该函数可用于自定义 S-Function 或 MATLAB Function Block 中实现控制器逻辑[^2]。 #### 3. **路径规划与轨迹跟踪** 在完成基础平衡控制后，可引入路径规划模块实现小车的自主导航。路径规划通常包括目标点设定、轨迹生成和轨迹跟踪三个阶段。常见的方法包括直线插值、多项式插值或使用 A*、RRT 等算法生成路径。在 MATLAB 中，可以通过 `interp1` 函数生成平滑轨迹： ```matlab % 设定目标路径点 path_x = [0, 1, 2, 3, 4]; path_y = [0, 0.5, 1, 0.5, 0]; % 插值得到连续路径 t = 0:0.1:4; x_path = interp1(0:length(path_x)-1, path_x, t, 'spline'); y_path = interp1(0:length(path_y)-1, path_y, t, 'spline'); ``` 结合 PID 控制器实现轨迹跟踪时，需将当前位置与目标位置之间的误差作为控制输入，驱动小车沿路径前进[^4]。 --- ### ### Simulink 建模建议 Simulink 提供了图形化建模环境，适合用于 WHEELTEC B570 的仿真验证。主要模块包括： - **State-Space**：用于导入动力学模型。 - **PID Controller**：实现角度闭环控制。 - **MATLAB Function Block**：用于路径规划逻辑。 - **Scope / To Workspace**：记录系统响应数据。 - **Step / Random Number**：模拟外部扰动。通过组合上述模块，可构建完整的控制系统模型，并在不同工况下测试系统的稳定性与鲁棒性。 --- ###

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simulink可视化模块差速小车

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