与传统交通工具相比，载人自平衡机器人具有便携、低碳环保、机动灵活、操作简单等优点，作为新型的智能代步工具，应用推广前景非常广泛。同时，自平衡机器人结合了移动轮式机器人和倒立摆式结构，可作为自动控制领域中典型控制对象和理想实验平台进行研究。因此，本文研发一款载人自平衡机器人，主要从系统模型、传感器融合、实物制作和实验测试等方面展开研究。基于载人自平衡机器人的运动原理，采用Lagrange方程建立三自由度数学模型，根据系统的动力学特性确定系统参数，得出状态空间模型，并对系统能控、能观性进行分析，推导出系统的最大可控角度。针对惯性传感器单一性的缺点，提出用卡尔曼滤波算法融合加速度传感器和陀螺仪测得的姿态信息，得到可靠度和精度较高的倾角值。提出分段PID算法实现机器人的自平衡控制，在机器人空载和载人的情况下，设置不同的控制参数以达到分段、分时自平衡的效果。搭建MATLAB/Simulink仿真模型验证分段PID控制策略，结果表明分段PID控制算法具有较好的鲁棒性和快速性，能适应不同的工作环境。建立载人自平衡机器人系统，选用适当的微控制器、电机及姿态检测元件等，设计出载人自平衡机器人的软硬件及机械体系结构。硬件部分主要由以嵌入式STM32单片机为核心的控制系统、加速度计和陀螺仪组成的姿态感知系统、直流减速电机和电机驱动系统等模块组成。软件部分是在KEIL软件平台下采用C语言编写程序，主要实现对采集到的姿态数据的融合处理、分段PID控制以及电机驱动等功能。制作载人自平衡机器人样机，开展A/D转换、卡尔曼滤波及载人性能等相关实验测试。通过不断改变参数，调试出最佳卡尔曼滤波过程协方差矩阵Q和测量协方差矩阵R值。自平衡和抗干扰测试表明，数据融合有效地消除了干扰噪声和振动噪声，结果准确、误差小，动态效果好。载人测试验证了机器人具备基本工作能力，能实现载人情况下的启动、停止、上下坡、转弯等动作。本文的重点在于设计并制作载人自平衡机器人样机，从硬件、软件、机械三方面对系统展开设计，实现机器人的基本工作要求。通过卡尔曼滤波融合陀螺仪和加速度计采集的数据，采用分段PID技术控制机器人载人和空载两种状态，以达到机器人安全平稳行驶的目的，为自平衡控制理论和自平衡交通工具的进一步研究打下基础。