采用Arduino Nano控制模塊制作的超聲波測距平衡小車

1、項目概述

因為第一次制作自平衡小車，心里沒底，也就沒有投入過多的資金，一切按照最小配置進行，所以選擇“TT馬達”，俗稱“香蕉電機”的小車底盤。在等快遞送貨期間，才看到各種說用“香蕉電機”做自平衡小車的問題，最大的問題就是電機啟動對傳感器和單片機的干擾問題，還有就是平衡的穩定性不好等問題。在我以Arduino + MPU6050 + L298N為核心做完后，閑得沒事干，就想做一款成本低，易上手，最小配置和最基本功能的自平衡小車，其目的就是給那些沒有什么經驗的剛入行的新手們提供一個入門的解決方案。所以這個項目的目標有以下幾點：

a、成本低；

b、目標功能明確，就是實現小車的自平衡；

c、系統穩定可靠；

d、調試、操作方便簡單。

2、項目方案

基于上述目標，本方案采用超聲波測距模塊作為小車平衡狀態的檢測，免去了對加速度、陀螺儀傳感器的理解和復雜處理算法。小車的平衡控制仍然采用網絡上流行的Arduino開源硬件，再加上電機驅動模塊 L298N，電機仍然采用TT馬達（香蕉電機）。

該方案為了降低成本，采用電位器調整設定小車的平衡參數，不使用藍牙無線模塊或有線串口在線調整參數。

用超聲波測距的方式實現的自平衡小車，網絡上有人提出這種方案無法在坡度變化的斜坡上保持平衡，這種說法經過我的實踐，是有解決方案的，這個問題我將在后面進行闡述。

平衡控制的算法還是采用平衡車中經典的PD算法。

硬件設計比較簡單，以Arduino Nano為核心控制模塊，采用HC-SR04超聲波測距模塊，L298N電機驅動模塊，供電采用7.4V/2200mAh鋰電池。圖中三個10K電位器分別用于平衡點設置、PD算法中Kp和Kd系數設置的調整。

電路原理圖如下所示：

a、準備工作

將Kp與Kd調為0，調整方法是，旋轉電位器后，按下Arduino模塊上的復位鍵調整方可有效。調整后用串口調試助手（sscom42.exe）發送“F”命令，讀取超聲自平衡小車參數的設定值。在使用串口調試助手前，首先選擇串口調試助手對應的串口號，設置好波特率，方可發送上述命令讀取超聲自平衡小車參數的設定值，操作界面如下圖所示。

發送相應“L”命令，讀取超聲波的測距值，注意，這里不是實際的mm或cm值，而是對應距離來回的傳播時間值，是單片機內部計時的輸出值。

操作界面如下圖所示。

第一個數為超聲波測距模塊的直接輸出值，第二個數為一階濾波后的值。改變超聲波測距模塊與被測界面的距離，這兩個值會發生相應的改變，距離近，測得的值變小，距離遠測得的值就增大。

c、尋找物理平衡點

在Kp、Kd為0時，用手尋找自平衡小車的物理平衡點，同時用“L”命令（500ms定時發送）讀取超聲波測量的返回值，確定平衡點的返回值，并記錄下來。

d、平衡點PB的設定

調整PB電位器，并在Arduino復位后，用“F”命令讀取超聲自平衡小車參數的設定值，使得第一個返回的數據與上述確定的物理平衡點相一致。

e、判斷電機運轉方向是否正確

在完成上述調整后，逐漸增大Kp（請記住，每次調整后，都必須復位Arduino模塊，調整才能生效），看到電機能夠動作時，停止調整Kp。這時將超聲波模塊一端稍稍下壓（也就是使超聲波探頭與地面距離縮短），觀察兩個電機的轉動方向，往前（超聲波測距模塊一端為前）轉測試正確的，往后轉則說明相應的電機兩根線接反了，將接反的線調換過來即可。

f、Kp參數整定

在電機接線正確后，再逐漸增大Kp，使得小車能夠來回有點擺動即可進入調整Kd參數階段。

g、Kd參數整定

在調整完Kp后，逐漸增大Kd，使得擺動消失，如果繼續增大Kd，小車會出現明顯的抖動，此時將Kd往回調整，使得抖動消失即可。

h、平衡點PB的進一步調整

在上述參數調整完畢后，小車一般就能保持平衡了，如果出現小車往一邊跑的現象，可通過調整PB電位器加以修正。如果小車往前跑（超聲波模塊一端為前），調整PB使得平衡點設定值增大；如果小車往后跑，調整PB使得平衡點設定值減小，直到小車能夠長時間穩定為止。

超聲自平衡小車的基本版已經完成，在制作過程中與我之前用MPU6050制作的小平衡車相比有以下幾點體會：

a、在用TT馬達的情況下，如果系統使用同一組電池供電，電機一啟動Arduino與MPU6050立即死機，或者MPU6050的數據受干擾極為嚴重，不可使用。解決辦法是用另一組電池單獨給L298N供電，并且L298N要選擇帶光耦隔離的。但同樣的使用TT馬達的情況下，用超聲波測距方案，系統僅用一組電池即可，而且L298N也無需光耦隔離，系統很穩定。

b、超聲波傳感器的選擇要選擇最小測量周期短的模塊，第一次我使用的是US-015 超聲波測距模塊，US-015是目前市場上分辨率最高，重復測量一致性最好的超聲波測距模塊，US-015的分辨率高于1mm，可達0.5mm，測距精度高，重復測量一致性好，測距穩定可靠。但他的最小測量周期大于10ms，而且對輸出數據經常有跳動（這是由于它的靈敏度很高，在近距離時超聲波在模塊與地面之間的來回反射的二次信號都能被檢測到），為此在地面墊上一個地毯吸收了部分能量的超聲波，才能穩定工作。在第二版中更換了HC-SR04超聲波模塊，這個模塊的測距精度雖然只有3mm，但它的最小測量周期僅略大于3ms。但這種模塊市場上有兩種，一種沒有晶體，一種是帶晶體的，帶晶體的很不穩定，建議大家不要選擇。

c、小車的平衡穩定性與多種因素有關，建議在結構上，重心越低越好。

誤差絕對值是指小車在一段時間內，實測距離與設定平衡點距離誤差絕對值的平均值；濾波是指程序中對超聲波測量的距離濾波或不濾波直接使用；循環周期是程序中的延時時間，超聲波測量需要大約704us，一個周期大約為3.84ms，程序處理時間大約為136us，實測波形圖如下。

超聲測距波形圖：

3ms延時的一個周期波形圖：

通過以上對比分析，當一個循環周期大于20ms時，小車很難長時間保持平衡了，另外重心的升高，平衡的穩定性明顯變差。

e、下一步選擇具有測速功能的小車底盤，實現上下坡、下臺階等復雜動作，不為別的，只是證明超聲自平衡小車這個方案是沒有嚴重的缺陷的。因為自平衡小車本身就有很多局限性，譬如他能下臺階就不能上臺階吧，也不能在極不平坦的路上行走等等。

f、最后，我想說明一下，自平衡小車雖然簡單，但也是一個麻雀雖小五臟俱全的項目，譬如小車的結構設計、電機的響應、扭矩的大小、小車的輪胎的選擇、PID的調參等等都會影響到小車的平衡穩定性。我們在網上看到的資料大都是說傳感器、程序和調參，在結構設計、電機的選擇（明確的參數數據對比）等方面都很欠缺或不完整，沒有充分的說服力。很多新人就想學校的實驗課程一樣，僅僅照別人的做法做了一遍，沒有太大的收獲，特別是碰到問題不知道如何深入分析。大家在DIY的過程中都做出點自己的東西，無論成功與失敗，哪怕做一些經驗和教訓的總結也是對大家的貢獻。希望大家在DIY這個樂園里無拘無束的、自由自在的、快快樂樂的玩耍！！！

在完成上述工作之后，又進行了一些不成系統的零散實驗性的工作。第一項工作是在上述平臺上增加了一個具有AB相編碼輸出的測速單元，將小車的速度控制作為最終目標，以調整平衡設定距離來控制小車的速度為手段，這樣就可實現超聲自平衡小車在變化的坡度上保持動態穩定平衡。

小車平衡算法一般有兩種：一種是平衡（角度或距離）PID + 速度PID；另一種是，速度PIDà平衡PID。這第二種就是用速度PID的輸出去改變平衡PID的目標值。要實現超聲自平衡小車在變化的坡度上保持動態穩定平衡，就必須采用這第二種控制算法。

另外，網絡上有些人利用控制電機的PWM輸出值，代替測速單元，近似的給出小車的速度。對于此問題我也簡單的測試和分析過，現簡要談談我對這一問題的看法：這種方式在一定的條件下是可以近似替代的，前提是在水平的地面上，地面不能有影響小車運動的各種障礙物，第三個是小車的響應不能太滯后。如果這三條不能滿足，此方案不可取。

這項工作的驗證比較簡單，就是在有測速單元的小車上，同時增加PWM輸出模擬測速，將兩個測速的結果輸出，對輸出的數據畫出曲線，就可直觀的看出兩者的差距。

另一項工作是，在原有的平臺上增加了一個升壓模塊，將L298N的Vin由以前的7.4V提高到12V，小車的穩定性有一定的改觀，關于這一點一是通過觀察就可感覺到平衡的穩定性有所提高，另外通過數據分析也可明顯的得出結論。在兩種電壓（注意，此時的Kp、Kd、PB等參數都要做相應的調整，使得每種電壓下都是最佳狀態）下，將PID的輸出值（這個值是在輸出限制在255以內之前的值），觀察超過255的頻數就可得出結論，如果超過255，在輸出之前被限制了，就說明這次調整是不到位的。

Arduino Nano源程序如下:

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采用Arduino Nano控制模塊制作的超聲波測距平衡小車設計報告.doc (1.55 MB, 下載次數: 33)

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器件采購清單.doc (650 KB, 下載次數: 29)

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