第二個(gè)Arduino小車兩輪自平衡

ID:113207 · 發(fā)表于 2016-4-11 02:33

自從做了第一個(gè)Arduino小車興趣大增，于是開(kāi)始制作第二個(gè)Arduino小車，這次我想做得相對(duì)復(fù)雜一點(diǎn)。一直對(duì)SEGWAY非常著迷，查了些技術(shù)資料發(fā)現(xiàn)自平衡小車的原理也比較簡(jiǎn)單：利用陀螺儀和加速度模塊獲得小車角度，Arduino對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，然后控制電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)糾正傾斜，從而達(dá)到平衡的效果。

先來(lái)個(gè)視頻：

需要準(zhǔn)備的硬件有：
1、陀螺儀    我選用的是L3G4200D三軸陀螺儀，其實(shí)自平衡小車只用到其中的一軸
2、加速度計(jì)  我用的是ADXL345三軸加速度計(jì)，自平衡小車也只用到其中兩軸
3、Arduino板子  我用的是我使用的是 arduino duemilanove 2009  arduino硬件區(qū)別請(qǐng)看這里：http://arduino.cc/en/Main/Hardware
4、L298N電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊一個(gè)  需要帶光耦
5、直流減速電機(jī)兩個(gè)  小車輪胎兩個(gè)  塑料盒子一個(gè)
還需要一些杜邦線、電池、螺絲等輔助的東西

   有朋友問(wèn)我這些東西哪里能買到，其實(shí)這些材料拜一下淘寶大神就能找到的。

組裝過(guò)程比較簡(jiǎn)單，在塑料盒合適的位置打孔，然后用螺絲固定住電路板和電機(jī)即可：

制作之前我們需要對(duì)陀螺儀 + 加速度計(jì) 進(jìn)行測(cè)試，看我們獲取的角度數(shù)據(jù)是否滿足要求。網(wǎng)上常用的方法是使用卡爾曼濾波將陀螺儀和加速度計(jì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合而得到一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定正確的角度值，具體方法在我前面的文章中提到過(guò)：L3G4200D + ADXL345 卡爾曼濾波

   獲取到角度以后需要找到小車的平衡點(diǎn)，也就是無(wú)外力作用的時(shí)候小車能夠立在地面上的角度：角度差 = 小車角度 - 平衡點(diǎn)角度。

   用小車角度數(shù)據(jù)結(jié)合當(dāng)前的傾斜目標(biāo)值，通過(guò)PID運(yùn)算，得出電機(jī)PWM脈寬數(shù)據(jù)，指揮電機(jī)運(yùn)行即可。

   PID算法相對(duì)比較簡(jiǎn)單，而且arduino有現(xiàn)成的PID libraries : http://arduino.cc/playground/Code/PIDLibrary

PID::PID(double* Input, double* Output, double* Setpoint,
double Kp, double Ki, double Kd, int ControllerDirection)
{
PID::SetOutputLimits(0, 255); //default output limit corresponds to
//the arduino pwm limits
SampleTime = 100; //default Controller Sample Time is 0.1 seconds
PID::SetControllerDirection(ControllerDirection);
PID::SetTunings(Kp, Ki, Kd);
lastTime = millis()-SampleTime;
inAuto = false;
myOutput = Output;
myInput = Input;
mySetpoint = Setpoint;
}

復(fù)制代碼

   PID LIB的參數(shù)分別是這樣的：
         Input       輸入值(這里輸入卡爾曼融合獲取的角度值)
         Output    PID計(jì)算的結(jié)果，供電機(jī)驅(qū)動(dòng)的PWM使用
         Setpoint 期望值（這里輸入小車平衡點(diǎn)的角度值）
         Kp、Ki、Kd 這是KPI的三個(gè)重要參數(shù)

這三個(gè)參數(shù)的詳細(xì)說(shuō)明我從網(wǎng)上摘錄了一段：

比例（P）控制
比例控制是一種最簡(jiǎn)單的控制方式。其控制器的輸出與輸入誤差信號(hào)成比例關(guān)系。當(dāng)僅有比例控制時(shí)系統(tǒng)輸出存在穩(wěn)態(tài)誤差（Steady-state error）。

積分（I）控制
在積分控制中，控制器的輸出與輸入誤差信號(hào)的積分成正比關(guān)系。對(duì)一個(gè)自動(dòng)控制系統(tǒng)，如果在進(jìn)入穩(wěn)態(tài)后存在穩(wěn)態(tài)誤差，則稱這個(gè)控制系統(tǒng)是有穩(wěn)態(tài)誤差的或簡(jiǎn)稱有差系統(tǒng)（System with Steady-state Error）。為了消除穩(wěn)態(tài)誤差，在控制器中必須引入“積分項(xiàng)”。積分項(xiàng)對(duì)誤差取決于時(shí)間的積分，隨著時(shí)間的增加，積分項(xiàng)會(huì)增大。這樣，即便誤差很小，積分項(xiàng)也會(huì)隨著時(shí)間的增加而加大，它推動(dòng)控制器的輸出增大使穩(wěn)態(tài)誤差進(jìn)一步減小，直到等于零。因此，比例+積分(PI)控制器，可以使系統(tǒng)在進(jìn)入穩(wěn)態(tài)后無(wú)穩(wěn)態(tài)誤差。

微分（D）控制

在微分控制中，控制器的輸出與輸入誤差信號(hào)的微分（即誤差的變化率）成正比關(guān)系。自動(dòng)控制系統(tǒng)在克服誤差的調(diào)節(jié)過(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)振蕩甚至失穩(wěn)。其原因是由于存在有較大慣性組件（環(huán)節(jié)）或有滯后(delay)組件，具有抑制誤差的作用，其變化總是落后于誤差的變化。解決的辦法是使抑制誤差的作用的變化“超前”，即在誤差接近零時(shí)，抑制誤差的作用就應(yīng)該是零。這就是說(shuō)，在控制器中僅引入 “比例”項(xiàng)往往是不夠的，比例項(xiàng)的作用僅是放大誤差的幅值，而目前需要增加的是“微分項(xiàng)”，它能預(yù)測(cè)誤差變化的趨勢(shì)，這樣，具有比例+微分的控制器，就能夠提前使抑制誤差的控制作用等于零，甚至為負(fù)值，從而避免了被控量的嚴(yán)重超調(diào)。所以對(duì)有較大慣性或滯后的被控對(duì)象，比例+微分(PD)控制器能改善系統(tǒng)在調(diào)節(jié)過(guò)程中的動(dòng)態(tài)特性。

   PID計(jì)算相關(guān)代碼如下：

PID myPID(&Input, &Output, &Setpoint,2,5,1, DIRECT); //PID對(duì)象聲明
setupPID(); //PID初始化
....
Kalman_Filter(Adxl_angle, Gyro_sensor); //卡爾曼融合獲取angle
Input = angle;
myPID.Compute(); //PID計(jì)算獲取 Output
Drive(Output); //根據(jù)Output驅(qū)動(dòng)電機(jī)
void setupPID(){
Input = 0;
Setpoint = 17; //我的小車自平衡角度為17
myPID.SetSampleTime(100); //控制器的采樣時(shí)間100ms
//myPID.SetOutputLimits(0, 2000);
myPID.SetMode(AUTOMATIC);
}

復(fù)制代碼

如果你做完這些小車也能成功站起來(lái)了，我的小車抖動(dòng)得比較厲害，是因?yàn)槲业闹绷麟姍C(jī)減速太多了（減速比1：220的單軸電機(jī)），而且PID的kp,ki,kd三個(gè)參數(shù)沒(méi)調(diào)整好。等有時(shí)間換個(gè)電機(jī)再仔細(xì)調(diào)整一下參數(shù)，最好能做成可以控制前景、后退、轉(zhuǎn)彎的小車。弄個(gè)體積大點(diǎn)的就能騎著上下班了，哈。