“自平衡小车/zh”的版本间的差异
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*自平衡小车和Joypad测试 | *自平衡小车和Joypad测试 | ||
Joypad操作说明 | Joypad操作说明 |
2015年11月16日 (一) 10:51的版本
概述
两轮自平衡小车是一个集多种功能于一体的综合系统,是自动控制理论与动力学理论及技术相结合的研究课题,其关键问题是在完成自身平衡的同时,还能够适应各种环境下的控制任务。本次教程我们使用Microduino产品模块快速搭建一个可以用遥控板控制的自平衡机器人小车,玩家可以迅速上手,并且看到小车运动和平衡的效果,玩家们可以在制作结束后,继续更深一步的智能控制部分的研究。 材料清单
实验原理
PID在自动控制领域有着极其重要的作用,作为最早实用化的控制技术已经有70多年的历史,近几年一些创客们自制的一些很酷的东西,如:四轴飞行器,自平衡车等等都离不开它的身影。 首先了解什么是PID。PID实指“比例proportional”、“积分integral”、“微分derivative”,如果我们要求被控制的对象最终趋于一个稳定的结果,一般就可以使用PID算法。 假设说,有一辆速度为1m/s的小车,我们要求他的速度改变为5m/s,要完成这样的一件事,我们必须要有:
本来,我们可以给小车一个驱动力让小车加速,直到检测到小车速度达到5m/s,撤去驱动力。但是,这样做会带来几个问题: 1)当小车速度达到5m/s时,从装置检测到这个速度,通知控制器,让控制器改变输出的电压,这一个过程需要耗费一定时间,在这个时间里面,小车速度可能增加了不少。 2)撤去驱动力后,外界条件如摩擦会让小车速度进一步改变。 然而,PID算法可以在一定误差内解决这些问题。 使用PID算法时,大致是这样的。每一个采样周期,通过速度检测装置获得当前速度,传入程序,通过程序计算得到电压控制小车得到新速度。下一个采样周期又把新速度传入,获得新电压,再传入速度,再获得电压,如此反复。 PID算法的关键,是如何根据当前得到的速度值,输出一个“恰当”的电压,以致小车最终能够趋于稳定。 PID算法采用比例,积分,微分(Proportion Integral Differential)三种方法进行控制。三种方法都有自己对应的一个常量(pconst,iconst,dconst)。这三个变量都需要在实验中多次尝试得出。用数学公式表达PID算法如下图所示: 此处:e = 期望值 – 输入值 平衡车之所以可以自己掌握平衡,首先通过Microduino-10DOF模块的加速度和陀螺仪测出相应的姿态数据,然后利用kalman滤波算法得出当前平衡车的角度。平衡的角度是180度,如果测出的角度偏离180,PID算法会调整输出相应的PWM值给电机,从而保持小车平衡。 PID原理有点像锅炉房里烧锅炉,首先定下来锅炉的恒定温度,比如26摄氏度,锅炉房里的墙上有一个温度计,能够实时测得锅炉的实时温度。锅炉房里通常有个老大爷时不时(每十分钟看一次)的看着墙上的温度计,如果温度高了就给锅炉降温,低了就给锅炉升温。如果让一个没有经验的年轻小伙子来管理锅炉的温度,可以想象温度表的值会上下浮动的,有经验的老大爷会把这个浮动降到最低。其实PID就是这个烧锅炉的例子,在代码中就有这个故事的影子: 1)规定的26度就是setpoint 2)当前的温度就是CurrentAngle 3)实际值与26度的偏差就是error 4)没有经验的小伙子有点像PID中的P 5)有经验的老大爷相当于PID了 6)每十分钟看一次相当于PID计算的周期时间 PID的主要代码: // PD的实施。 DT是毫秒
float stabilityPDControl(float DT, float input, float setPoint, float Kp, float Kd)
{
float error;
float output;
error = setPoint - input;
// Kd的两部分实施
//仅使用输入(传感器)的一部分而不是设定值输入(T-2)最大的一个
//而第二个使用该设定值
output = Kp * error + (Kd * (setPoint - setPointOld) - Kd * (input - PID_errorOld2)) / DT;
//Serial.print(Kd*(error-PID_errorOld));Serial.print("\t");
PID_errorOld2 = PID_errorOld;
PID_errorOld = input; // 误差为Kd值是唯一的输入组件
setPointOld = setPoint;
return(output);
}
//P控制实现。
float speedPControl(float input, float setPoint, float Kp)
{
float error;
error = setPoint - input;
return(Kp * error);
}
本套件利用陀螺仪和加速度传感器(Microduino-10DOF/zh)来检测车体态的变化,并利用步进电机控制核心(Microduino-Stepper/zh),精确地驱动电机进行相应的调整,以保持系统的平衡。
文档调试过程将Microduino-Core+与Microduino-USBTTL叠加(无上下顺序),通过USB数据线与电脑连接起来 确认你搭建了Microduino的开发环境,否则参考附录1-Arduino IDE安装指导。 打开Arduino IDE编程软件,点击 【文件】->【打开】 浏览到项目程序地址,点击“Joypad_Balance_Reception.ino”程序打开 点击“工具”,在板选项里面选择板卡(Microduino-Core+),在处理器选项里面选择处理器(Atmega644pa@16M,5V),再在端口选项里面选择正确的端口号,然后直接烧录程序
完成这一步平衡车就搭建完成了
将Microduino-Core与Microduino-USBTTL叠加(无上下顺序),通过USB数据与电脑连接起来。 打开Arduino IDE编程软件,点击【文件】->【打开】 浏览到项目程序地址,点击“Joypad_RC_2.3.ino”程序打开。 点击【工具】,在板选项里面选择板卡(Microduino-Core),在处理器选项里面选择处理器(Atmega328p@16M,5V),再在端口选项里面选择正确的端口号,然后直接烧录程序。
Joypad操作说明
Joypad开机设置 打开遥控器电源开关,按下复位按键(左边USB接口右边那个)进入系统,请在4S内按下【key1】按键,进入遥控器校准和控制选择模式。 360度最大幅度旋转两个摇杆,遥控板会读入摇杆的位置数据,摇动至示数不再变化即可 选择控制模式,可以通过【key3】按键来选择是控制四轴飞行器(Quad.)还是机器人(Robot),Robot模式可控制自平衡车和BOXZ mini,黑色表示选中。因此我们需要选择Robot模式。还可以通过【key4】按键来选择是否是体感控制模式,如果选择体感模式,你必须叠加Microduino-10DOF模块,选择“MPU ON”。如果是摇杆控制模式,选择“MPU OFF”。 这次搭建没有使用10DOF模块,因此选择MPU OFF模式; 选择完成后,通过【key2】按键退出配置,进入操作 将左上边控制开关打开(拨到上面),才能进行控制,你可以摇动摇杆,观察屏幕的变化 右边开关是幅度调节模式,开关拨到上面可以最大幅度控制Robot,否则只能小幅度控制。如果使用小幅度控制小车,右边摇杆拨到最大位置,小车速度也只能小范围变化,这样有助于稳定控制 当启动小车时,只需要用到右边的摇杆,摇杆的方向和平衡车的方向一致,你可以尝试摇杆控制是否正确。 测试通过后,就可以打开平衡车上Microduino-Robot底板上的电源开关,拨到ON(左边),如果可以看到核心板上的红色led亮,说明供电正常。这样制作就完成了,可以愉快的玩耍了 注意问题
程序说明视频 |