第二个Arduino小车 两轮自平衡
本帖最后由 relaxlife 于 2012-1-17 10:16 编辑自从做了第一个Arduino小车兴趣大增，于是开始制作第二个Arduino小车，这次我想做得相对复杂一点。一直对SEGWAY非常着迷，查了些技术资料发现自平衡小车的原理也比较简单：利用陀螺仪和加速度模块获得小车角度，Arduino对获取的数据进行处理，然后控制电机运转纠正倾斜，从而达到平衡的效果。
先来个视频：
http://player.youku.com/player.php/sid/XMzQzNjU1MjQ4/v.swf
需要准备的硬件有：
1、陀螺仪 我选用的是L3G4200D三轴陀螺仪，其实自平衡小车只用到其中的一轴
2、加速度计我用的是ADXL345三轴加速度计，自平衡小车也只用到其中两轴
3、Arduino板子我用的是 我使用的是 arduino duemilanove 2009arduino硬件区别请看这里：http://arduino.cc/en/Main/Hardware
4、L298N电机驱动模块 一个需要带光耦
5、直流减速电机两个小车轮胎两个塑料盒子一个
还需要一些杜邦线、 电池、螺丝等辅助的东西
有朋友问我这些东西哪里能买到，其实这些材料拜一下淘宝大神就能找到的。
组装过程比较简单，在塑料盒合适的位置打孔，然后用螺丝固定住电路板和电机即可：
http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/relax/seg5.jpg
http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/relax/seg6.jpg
制作之前我们需要对陀螺仪 + 加速度计 进行测试，看我们获取的角度数据是否满足要求。网上常用的方法是使用卡尔曼滤波将陀螺仪和加速度计的数据进行融合而得到一个相对稳定正确的角度值，具体方法在我前面的文章中提到过：L3G4200D + ADXL345 卡尔曼滤波
http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/relax/seg4.jpg
获取到角度以后需要找到小车的平衡点，也就是无外力作用的时候小车能够立在地面上的角度： 角度差 = 小车角度 - 平衡点角度。
用小车角度数据结合当前的倾斜目标值，通过PID运算，得出电机PWM脉宽数据，指挥电机运行即可。
PID算法相对比较简单，而且arduino有现成的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;
}
PID LIB的参数分别是这样的：
Input 输入值(这里输入卡尔曼融合获取的角度值)
Output PID计算的结果，供电机驱动的PWM使用
Setpoint 期望值（这里输入小车平衡点的角度值）
Kp、Ki、Kd 这是KPI的三个重要参数
这三个参数的详细说明我从网上摘录了一段：
比例（P）控制
比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差（Steady-state error）。
积分（I）控制
在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统（System with Steady-state Error）。为了消除稳态误差，在控制器中必须引入“积分项”。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。因此，比例+积分(PI)控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。
微分（D）控制
在微分控制中，控制器的输出与输入误差信号的微分（即误差的变化率）成正比关系。自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳。其原因是由于存在有较大惯性组件（环节）或有滞后(delay)组件，具有抑制误差的作用，其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使抑制误差的作用的变化“超前”，即在误差接近零时，抑制误差的作用就应该是零。这就是说，在控制器中仅引入 “比例”项往往是不够的，比例项的作用仅是放大误差的幅值，而目前需要增加的是“微分项”，它能预测误差变化的趋势，这样，具有比例+微分的控制器，就能够提前使抑制误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免了被控量的严重超调。所以对有较大惯性或滞后的被控对象，比例+微分(PD)控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。
PID计算相关代码如下：
PID myPID(&Input, &Output, &Setpoint,2,5,1, DIRECT); //PID对象声明
setupPID();//PID初始化
....
Kalman_Filter(Adxl_angle, Gyro_sensor); //卡尔曼融合获取angle
Input = angle;
myPID.Compute();//PID计算获取 Output
Drive(Output); //根据Output驱动电机
void setupPID(){
Input = 0;
Setpoint = 17;//我的小车自平衡角度为17
myPID.SetSampleTime(100);//控制器的采样时间100ms
//myPID.SetOutputLimits(0, 2000);
myPID.SetMode(AUTOMATIC);
}
如果你做完这些小车也能成功站起来了，我的小车抖动得比较厉害，是因为我的直流电机减速太多了（减速比1：220的单轴电机），而且PID的kp,ki,kd三个参数没调整好。等有时间换个电机再仔细调整一下参数，最好能做成可以控制前景、后退、转弯的小车。 弄个体积大点的就能骑着上下班了，哈。
PID:QPID:dizzy:....念书的时候没好好学 顶了，回头找找元件库有没模块，我也做个试试 {:soso_e102:}有时间偶也要做个自平衡锻炼下 用什么拍的，很清晰啊 davidce 发表于 2012-2-5 21:53 static/image/common/back.gif
用什么拍的，很清晰啊
呵。用D7000拍的，前段时间对相机比较有兴趣。后来兴趣转到ANDRIOD了:L 虽然我没有做过平衡车，但是我有几个想法，与楼主讨论一下看是否正确
1.PID虽然适合用来调整电子转速，但是在平衡车系统中，电机要进行快速正反运动
而PID中的积分项会抑制速度的变化，因此不适合进行快速动态调整
所以我认为采用PD调节可能会更好
2.楼主采用的应该是单极性可逆PWM，还有一种PWM方式叫双极性可逆PWM，楼主是否用过
有一篇文章专门讨论了这两种PWM的优缺点
http://www.embedream.com/bjzm/2012-01-06/128.html 看着很有技术含量。
盘古大观里的人经常开着这车到处转， 看着很拉风。
怎么没看到视频里的车先进呢 好厉害。。。。不知道我什么时候也能做一个～ 厉害啊，一直想搞这个，可是对那个卡尔曼一直没太懂 不知楼主完善的怎么样了 非常之有兴趣！！！楼主，可不可以公开一下个代码啊？:D 求代码！！！！ 同求啊。。。 。。。。。。楼主都已经公布PID了，还要求代码，为啥不求楼主直接给成品呢。。。哎~~~
难道玩ARDUINO就是不停的"盗版"么？