自平衡機器人「蛋黃」（見圖1）的創意始於2013 年6 月初，當時的想法是利用Arduino 設計一款入門級的自平衡小車，可以通過PS2 無線手柄控制，能站能跑，最好還會賣萌。而且要做到取材容易、製作簡單，同時還要注重外觀擁有個性。所以我在設計時採用了模塊化的接插結構，除了用到的各個電子模塊，還用上了樂高積木，使組裝就像搭積木一樣簡單。而「蛋黃」的外形靈感則來自於WALL-E（見圖2）。為了讓它不佔用我書桌太多地方，「蛋黃」的尺寸被限定在了10cm。「蛋黃」是一個開源的項目，我們希望給大家提供一個平臺、一套自平衡車的低成本解決方案，所以大家完全可以在「蛋黃」的基礎上添磚加瓦，製作一套獨一無二的自平衡機器人。
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■ 圖1 「蛋黃」自平衡機器人
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■ 圖2 電影《機器人瓦力》中的WALL-E
原理簡介
兩輪車又稱自平衡車，主要是建立在「動態穩定」的基本原理上，利用車體內部的陀螺儀和加速度傳感器檢測車體姿態的變化，並利用伺服控制系統精確地驅動電機進行相應的調整，以保持系統的平衡。
類似人體自身的平衡系統，當身體重心前傾時，為了保證平衡，需要往前走，重心後傾時則需要往後走。同時，需要轉向時，使小車左右兩個車輪產生轉速差，例如左轉時，右輪的轉速會比左輪快（左輪速度為為v -x ，右輪速度為v+x ），但車的平均速度是不變的，通過這樣的方式即可達到轉向的效果。
講到自動控制，不得不提的是PID 算法，這是一種在工程實際中應用最為廣泛的調節器，P、I、D 依次代表的是比例、積分、微分。正如上面的平衡原理中提到的，我們需要檢測車體姿態的變化，並以此為依據糾正小車的姿態，也就是說，我們通過慣性元件獲取車子的實時姿態數據，根據這個數據和我們期望的目標值之間的誤差，控制電機的轉向和轉速，正如圖3 中所示，前傾的話，角度誤差為正，那麼輪子就需要向前轉，反之則是向後轉；而且誤差越大，需要的車輪加速度越大，這也說明我們可以簡單地把誤差值乘以一個係數，當作PWM 值賦給電機。
這一整個過程，其實就是控制論裡的負反饋調節。那麼問題來了，我們怎麼知道這個係數是多少呢？其實這個值就是PID 裡面的P值，我們可以通過車子的角度曲線找到調節的規律。同樣的道理，大家可以想像，如果只用比例P的話，容易出現的情況是車子前傾時往前猛加速，然後衝過頭又導致後仰，接著向後猛加速，如此循環，導致車體震蕩，
這時就需要用到微分D。這裡的微分指的其實是誤差的誤差，通過加上這個係數，可以使車子柔和地前後調節，最終達到很好的平衡穩定性。
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■ 圖3 自平衡驅動圖示
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■ 圖4 MPU6050 6 軸模塊
未完。。。
全文詳見《無線電》201503