两轮自平衡小车是智能交通领域的一种特殊代步工具,相比于传统电动车具有结构简单,体积小,转向灵活等优点,能够适应于多种复杂场合,在军用和民用领域都有广阔的应用前景。同时平衡小车又是非线性、欠驱动、强耦合系统,很适合作为各种控制算法验证的实验平台,对该系统研究具有一定的理论研究意义。本文具体工作内容如下:(1)介绍两轮自平衡小车的平衡原理,利用牛顿力学方法对小车系统进行受力分析建立动力学模型,通过对模型线性化处理求出系统的状态空间方程,并对系统的性能进行分析。(2)分析了加速度计和陀螺仪测量平衡车车体倾角的原理,通过对卡尔曼滤波算法和互补滤波算法分析对比,选择设计卡尔曼滤波算法对两者数据进行处理,得到更准确的倾角,并应用MATLAB仿真验证了该滤波器的有效性。(3)针对两轮自平衡小车非线性系统,设计基于指数趋近律下的滑模控制器可以对小车系统进行有效控制,但系统中会伴随严重抖振现象。结合模糊控制和滑模控制的优点,设计出自适应模糊滑模控制器,利用模糊算法对滑模控制的切换增益项进行自适应调整。仿真结果表明改进后的控制器明显削弱抖振,并对系统参数摄动和外部干扰具有较好的鲁棒性。(4)根据小车功能任务进行其硬件和软件设计并搭建小车实物平台,经过软硬件调试,可以使小车达到平衡状态,验证了控制算法的有效性。