开源平衡车/zh

概述 项目名称：Microduino开源平衡车 目的：制作一台可以用遥控板控制的自平衡机器人小车 难度：中 耗时：2小时 制作者： 简介: 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 Microduino设备 模块 数量 功能 Microduino-Core+/zh 1 核心板 Microduino-USBTTL/zh 1 下载程序 Microduino-nRF24/zh 1 无线通信 Microduino-Shield Stepper/zh 1 驱动连接地板 其他设备 模块 数量 功能 2.4G天线 1 2.4G通讯 固定支架 1 固定支撑 尼龙螺丝 4 固定 尼龙螺母 12 固定 电池盒 1 装载电池 电池 2 供电 Micro-USB数据线 1 串口通信，下载程序 车轴 2 连接车轮 车轮子 2 结构 步进电机 2 驱动车轮 Joypad材料 模块 数量 功能 Microduino-Core 1 核心 Microduino-nRF24 1 无线通讯 Microduino-Joypad 1 遥控器 Microduino-TFT 1 显示 Microduino-USBTTL 1 下载程序 锂电池 1 供电 亚克力面板 1 面板 尼龙柱 4 固定 长尼龙螺丝 4 固定 短尼龙螺丝 4 固定 尼龙螺母 4 固定 海绵板 1 固定 1000px 实验原理 PID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： 小车驱动装置（用程序控制它输出多大的电压，电压决定驱动的马力）； 被驱动器控制的部分（即小车）； 检测当前速度的装置（当前速度与目标速度的差称为误差）； 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 600px 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。 600px 主要传感器 Microduino-10DOF 文档 百度盘地址: 【平衡车代码】 github地址： BalanceCar_Microduino 程序下载 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 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 500px 600px 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 600px 平衡车搭建 Step1:首先将A1和A2对接,然后将B1和B2插在A1两端 600px Step2:将电机与C1对接，再用螺丝帽固定好 600px Step3:将第一步与第二部的结果拼接在一起,用B1进行固定 600px Step4:将轮胎用螺丝帽和螺丝固定在电机上 600px Step5:将电池模块放在图中指定位置,分别用C2和C3接在对应位置,用C4,A3,C5固定 600px Step6:将Core+,USBTTL,10DOF和底板进行拼接再用螺丝和螺丝帽固定好,最后使用传感器线和电池接入如图位置. 600px 注意：在连接电机线的时候要注意方向，并稍微用力才能插入电机的接口，请按照图中方向插接。 200px Joypad搭建 Step 1：将Microduino-TFT从Microduino-Joypad面板后面卡进Microduino-Joypad面板上，用尼龙螺丝固定，注意Microduino-TFT安装方向 注意：接不同的电池需要拨动中间的开关，在图中已有标志。需要先拨开关再接入电池，否则会影响使用。 Step 2：将传感器接线插在Microduino-TFT的接口上 Step 3：首先分别将两个摇杆按键、电池、四个白色按键放入对应位置，之后将连接好天线的nRF模块和Core装到Joypad底板上 Step 4：将Microduino-TFT传感器接线的另一头接到底板上的相应位置，之后将长版螺丝帽放到四个角的相应位置 Step 5：将Joypad的表壳和底板使用螺丝和螺丝帽固定好 Step 6：组装完成后将天线上的贴纸撕下，将天线贴在底板背面的任意位置，至此Joypad组装完毕 自平衡小车和Joypad测试 Joypad调试 按键对应 在打开Joypad之后的4秒左右时间之内按下Key1(下方最左侧的按键)，会进入设置(Config)模式 进入设置模式 按照图中的颜色，从左至右对应为Key1~Key4 注意：必须在进入操作界面前进入（4S左右时间）。若未进入则重启进入 摇杆校准 按动Key3和Key4使光标上下移动，Key1为返回，Key2为确认 选择第一项Joystick Config进入摇杆设置模式 继续选择Joystick Correct进入摇杆校准模式。 进入之后会显示如图中第三张图所示的界面，初始状态为两个十字 此时摇动左右摇杆至最上，最下，最左，最右四个极限状态 （推荐操作方式：将摇杆摇动一圈） 摇动之后会看到十字的四个方向出现圆圈，圆圈扩大到最大状态证明已经是摇杆的极限位置 校准之后按Key2确认并返回上一页面 选择控制模式 按Key1回到主界面，选择第二项Protocol Config进入模式选择 选择第一项Mode，之后选择nRF24即robot控制模式，按下Key2确认并返回 文件:Step3设置Robot模式.jpg 设置通信信道 返回二级菜单，选择nRF24 Channel按下Key2确认 选择70，它是与Robot_Microduino.ino中nRF24的配置函数设置相对应的 文件:Step4通信通道设置robot.jpg 注意问题 下载程序时候最好只叠加core（core+）和USBTTL，虽然本次搭建涉及的nRF24不会引起冲突，但是别的通信模块有时会造成串口冲突，养成好习惯。 Core+要叠在nRF24，USB的底下，紧贴ROBOT板。 锂电池正负极别接错了，否则会烧坏电路。 调试好后，实际运行时不要使用USB供电，供电电压不足，请使用电池 平衡车程序说明 nrf设置部分 //nRF============================== SPI.begin(); //初始化SPI总线 radio.begin(); //此处与Joypad上设定的通道数对应 network.begin(/*channel*/ 70, /*node address*/ this_node); digitalWrite(LED, HIGH); Serial.println("===========start==========="); 端口设定 #define MOTOR_EN 4 //PORTB,0 #define MOTOR1_DIR A0 //PORTA,7 #define MOTOR1_STEP 5 //PORTB,1 #define MOTOR2_DIR A1 //PORTA,6 #define MOTOR2_STEP 6 //PORTB,2 #define MOTOR3_DIR A2 //PORTA,5 #define MOTOR3_STEP 7 //PORTB,3 #define MOTOR4_DIR A3 //PORTA,4 #define MOTOR4_STEP 8 //PORTD,6 与遥控器进行数据交换的数组 struct receive_a //接收 { uint32_t ms; uint16_t rf_CH0; uint16_t rf_CH1; uint16_t rf_CH2; uint16_t rf_CH3; uint16_t rf_CH4; uint16_t rf_CH5; uint16_t rf_CH6; uint16_t rf_CH7; }; PID控制实现 // 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输入（T-2）最大的一个 //而第二个使用该设定值，使之更有点侵略性设定点设定点（T-1） output = Kp * error + (Kd * (setPoint - setPointOld) - Kd * (input - PID_errorOld2)) / DT; // + 错误 - PID_error_Old2 //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); } // PI实现。 DT是毫秒 float speedPIControl(float DT, float input, float setPoint, float Kp, float Ki) { float error; float output; error = setPoint - input; PID_errorSum += constrain(error, -ITERM_MAX_ERROR, ITERM_MAX_ERROR); PID_errorSum = constrain(PID_errorSum, -ITERM_MAX, ITERM_MAX); output = Kp * error + Ki * PID_errorSum * DT * 0.001; return (output); } PID算法-平衡控制 void robot() { //=============================================================== timer_value = millis(); // 新的DMP定位解决方案 fifoCount = mpu.getFIFOCount(); if (fifoCount >= 18) { if (fifoCount > 18) // 如果我们有一个以上的数据包，我们采取简单的路径：丢弃缓冲区 { mpu.resetFIFO(); return; } loop_counter++; slow_loop_counter++; dt = (timer_value - timer_old); timer_old = timer_value; angle_adjusted_Old = angle_adjusted; angle_adjusted = dmpGetPhi() + ANGLE_FIX; Serial.println(angle_adjusted); mpu.resetFIFO(); // 我们始终复位FIFO // 我们计算估计机器人的速度 actual_robot_speed_Old = actual_robot_speed; actual_robot_speed = (speed_m[1] - speed_m[0]) / 2; // 正面：前锋 // 角速度角度调整角度调整旧 int16_t angular_velocity = (angle_adjusted - angle_adjusted_Old) * 90.0; // 我们利用机器人速度（T-1）或（T-2），以补偿该延迟 int16_t estimated_speed = actual_robot_speed_Old - angular_velocity; //估计速度估计过滤滤速 estimated_speed_filtered = estimated_speed_filtered * 0.95 + (float)estimated_speed * 0.05; //目标角速度PIC ONTROL dt的速度估计过滤油门Kp_thr Ki_thr target_angle = speedPIControl(dt, estimated_speed_filtered, throttle, Kp_thr, Ki_thr); //有限的输出 目标角度约束目标角度最大目标角度最大目标角度 target_angle = constrain(target_angle, -max_target_angle, max_target_angle); if (pushUp_counter > 0) // pushUp mode? target_angle = 10; //我们整合输出（加速度） control_output += stabilityPDControl(dt, angle_adjusted, target_angle, Kp, Kd); control_output = constrain(control_output, -800, 800); // 限制最大输出控制 // 控制的转向部分的输出直接注射 motor1 = control_output + steering; motor2 = -control_output + steering; //马达2反转 // 限制最大速度 motor1 = constrain(motor1, -500, 500); motor2 = constrain(motor2, -500, 500); // Is robot ready (upright?) if ((angle_adjusted < 66) && (angle_adjusted > -66)) { if (node_STA) // pushUp mode? { pushUp_counter++; if (pushUp_counter > 60) // 0.3 seconds { // Set motors to 0 => disable steppers => robot setMotorSpeed(0, 0); setMotorSpeed(1, 0); // We prepare the raiseup mode Kp = KP_RAISEUP; // CONTROL GAINS FOR RAISE UP Kd = KD_RAISEUP; Kp_thr = KP_THROTTLE_RAISEUP; control_output = 0; estimated_speed_filtered = 0; } else { setMotorSpeed(0, motor1); setMotorSpeed(1, motor2); } } else { // NORMAL MODE setMotorSpeed(0, motor1); setMotorSpeed(1, motor2); pushUp_counter = 0; } if ((angle_adjusted < 40) && (angle_adjusted > -40)) { Kp = Kp_user; // Default or user control gains Kd = Kd_user; Kp_thr = Kp_thr_user; Ki_thr = Ki_thr_user; } else { Kp = KP_RAISEUP; // CONTROL GAINS FOR RAISE UP Kd = KD_RAISEUP; Kp_thr = KP_THROTTLE_RAISEUP; Ki_thr = KI_THROTTLE_RAISEUP; } } else // Robot not ready, angle > 70º { setMotorSpeed(0, 0); setMotorSpeed(1, 0); PID_errorSum = 0; // Reset PID I term Kp = KP_RAISEUP; // CONTROL GAINS FOR RAISE UP Kd = KD_RAISEUP; Kp_thr = KP_THROTTLE_RAISEUP; Ki_thr = KI_THROTTLE_RAISEUP; } } } 遥控器数据接收后选择数据控制平衡车的前后与左右 float * _i = _speed; //CH1,CH0,CH7对应之前的发送/接收部分定义的数组 _i[0] = map(rec.rf_CH1, 1000, 2000, -MAX_THROTTLE, MAX_THROTTLE); _i = _turn; _i[0] = map(rec.rf_CH0, 1000, 2000, -MAX_STEERING, MAX_STEERING); node_STA = (rec.rf_CH7 > 1500 ? true : false); //接收请求时序赋值 Joypad程序及说明 Joypad部分 def.h中 定义了 uint8_t nrf_channal = 70; //0~125 nrf_channal为nrf通信的通道，joypad和Cube小车的代码中都会有该定义 当通道一致时则Joypad可与Cube小车成功连接。 在小车代码中会有如下程序段 //nRF============================== SPI.begin(); //初始化SPI总线 radio.begin(); network.begin(/*channel*/ 70 , /*node address*/ this_node); 在data.h中 outBuf[0] = Joy1_x; outBuf[1] = Joy1_y; outBuf[2] = Joy_x; outBuf[3] = Joy_y; outBuf[4] = map(AUX[0], 0, 1, Joy_MID - Joy_maximum, Joy_MID + Joy_maximum); outBuf[5] = map(AUX[1], 0, 1, Joy_MID - Joy_maximum, Joy_MID + Joy_maximum); outBuf[6] = map(AUX[2], 0, 1, Joy_MID - Joy_maximum, Joy_MID + Joy_maximum); outBuf[7] = map(AUX[3], 0, 1, Joy_MID - Joy_maximum, Joy_MID + Joy_maximum); 8位数组outBuf表示Joypad发出的8位数据，0位为右摇杆左右，1为右摇杆上下，2为左摇杆左右，3位左摇杆上下,4~7位对应AUX0~4 在nrf.h中 struct send_a //发送 { uint32_t ms; uint16_t rf_CH0; uint16_t rf_CH1; uint16_t rf_CH2; uint16_t rf_CH3; uint16_t rf_CH4; uint16_t rf_CH5; uint16_t rf_CH6; uint16_t rf_CH7; }; 此处定义的send_a结构体位对应的0位要发送的数据 视频