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單片機(jī)控制的自平衡小車設(shè)計(jì)探討

作者:佚名   來源:本站原創(chuàng)   點(diǎn)擊數(shù):  更新時(shí)間:2012年11月20日   【字體:

  最近有很多網(wǎng)友在問,關(guān)于用單片機(jī)控制的自平衡小車制作的問題,其實(shí)這在飛思卡爾智能車比賽的時(shí)候,清華的卓晴老師的那篇文檔里面說的很清楚,很多沒參加比賽的人不知道或者不重視這個(gè)文檔,我用自己的理解來寫一個(gè)總結(jié)希望對(duì)大家有幫助,大神勿拍磚。

   首先確定一下我們的目標(biāo)是什么?我們得讓車站起來,小車整個(gè)身體只有電機(jī)可以控制輪子,自然對(duì)小車的控制就落在了對(duì)單片機(jī)程序?qū)﹄姍C(jī)的控制上。很多參加比賽的朋友由于車模是組委會(huì)發(fā)的,沒去想過什么樣的電機(jī)是合適的? 自然啟動(dòng)會(huì)快,反映越快的直流電機(jī)最合適。對(duì)于直流電機(jī)的控制調(diào)速,大家都知道最常用的是脈寬調(diào)制即PWM方式,這時(shí)候就得選好電機(jī)驅(qū)動(dòng)芯片了,跟你的電機(jī)匹配,電流要扛的住。再一個(gè),把小車想成一個(gè)騎獨(dú)輪車的雜技演員,維持平衡,你的保證能前后轉(zhuǎn)吧,所以驅(qū)動(dòng)得做成H橋型的,其電路圖可以在http://www.zg4o1577.cn 找到,總結(jié)一下我們第一個(gè)目標(biāo)就是做好驅(qū)動(dòng)電路,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)的正反兩個(gè)方向的大概調(diào)速控制(注意是大概,無反饋調(diào)節(jié),如果想試試PID也可以先做一下速度反饋調(diào)節(jié))。

 第二個(gè)問題,稍微有點(diǎn)控制思想的就應(yīng)該明白,小車是自平衡,自然是自己在控制,那它控制的依據(jù)是什么?根據(jù)什么去控制?對(duì)于兩輪小車當(dāng)它倒下去的時(shí)候,只有一個(gè)維度的兩個(gè)量,那就是和直立位置的角度值和在倒下去的時(shí)候的快慢值(角速度),其實(shí)他倆是一個(gè)量,因?yàn)閷?duì)角速度積分就是角度值。角速度只是反映了倒下去的快慢。即變化量。好比你拿一根筷子直立在手指上,你看見它要倒下去的時(shí)候肯定手會(huì)跟著移動(dòng),你一方面看到的是筷子倒下去的角度,另一個(gè)是筷子倒的時(shí)候的快慢,角度大速度快你自然移動(dòng)的快,幅度也大,角度小速度慢,你自然移動(dòng)的慢幅度也小。以上純腦袋想的,從科學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)性來說,還是去看卓老大的文檔,從建立數(shù)學(xué)模型,到自控原理的計(jì)算分析最后得出來。所以第二個(gè)目標(biāo)出來了,我們要去實(shí)時(shí)測(cè)出小車偏離直立位置的角度,這個(gè)其實(shí)是自平衡小車的第一個(gè)難點(diǎn)。

 我們說測(cè)角度一般使用加速度計(jì)就可以了,加速度計(jì)是分為模擬的和數(shù)字的兩種,都是可以用的,只是在實(shí)際情況中,加速度計(jì)測(cè)量的角度是不準(zhǔn)確的,因?yàn)樵谛≤囘\(yùn)動(dòng)過程中存在震動(dòng)加速度,這會(huì)使輸出值不準(zhǔn)確,不能真實(shí)反映小車的偏轉(zhuǎn)角度。這是器件本身的問題,有些人說用簡(jiǎn)單的數(shù)字濾波(中值、均值等),這些濾波是濾除的干擾信號(hào),這本身的錯(cuò)誤信號(hào)怎么慮出?再來考慮另一個(gè)器件 陀螺儀,我們知道陀螺儀是測(cè)量角速度的,但是角速度轉(zhuǎn)換為角度是需要一個(gè)積分過程,假如在輸入時(shí)有一個(gè)極小的誤差,那么隨著積分這個(gè)誤差將會(huì)越來越大,最后得出的角度自然也是不準(zhǔn)確的。(器件的使用是最基本的,希望大家能把這兩個(gè)傳感器的使用先搞明白,明白角度具體是怎么計(jì)算出來的?)這個(gè)時(shí)候才有我們常說的卡爾曼濾波、互補(bǔ)濾波的登場(chǎng),很多人在制作過程中總是覺得卡爾曼或者互補(bǔ)濾波很高端的東西,視線全被它們蒙蔽了,實(shí)際上它們最終的目的任然是得到最準(zhǔn)確的角度偏離值。對(duì)于這一目標(biāo),傳感器的性能、電路設(shè)計(jì)同樣是很重要的。至于卡爾曼濾波和互補(bǔ)濾波的優(yōu)劣不在這討論,我們只說說用的較多的卡爾曼濾波,卡爾曼的前世今生大家在網(wǎng)上搜一下,千篇一律,沒一個(gè)說到點(diǎn)上了的。其實(shí)作為應(yīng)用我們只需知道卡爾曼輸入的兩個(gè)量,一個(gè)是測(cè)量值,一個(gè)是預(yù)測(cè)值,程序都是成型的,重點(diǎn)還是在參數(shù)的調(diào)試上。整個(gè)算法中影響輸出的就是Kg的值,可以簡(jiǎn)單的理解為一種加權(quán)行為,相信誰更多一點(diǎn)而已。

代碼如下:說明:簡(jiǎn)化版卡爾曼濾波單片機(jī)c語言程序

 

volatile float QingJiao = 0;  //最終準(zhǔn)確角度輸出變量定義

volatile float Gyro_Data = 0; //陀螺儀

float Q =1,R =3900;    //調(diào)整卡爾曼的滯后 3900 

static float RealData = 0,RealData_P =10000;

float NowData = 0,NowData_P =0 ;

float Kg = 0,gyroscope_rate = 0,gyroscope_rat = 0,accelerometer_angle;

volatile float gyroscope_angle=0      ;                                                 //用卡爾曼濾波時(shí)不用此變量

int  Gyro1_zero=0;

void kalman_update(void)

{

   if(zeroflag>1000)                                       //與開機(jī)自檢有關(guān),沒用到的可以刪去

               

  {         zeroflag=1001;                                        //確保zeroflag不會(huì)溢出

//-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

           Acc_z = Acc_z - 28850;      //加速度計(jì)采集的AD值減去直立時(shí)的輸出值

                 Gyro1_zero=zerosub/1000;   //陀螺儀開機(jī)自檢累加1000次后取均值 得到陀螺儀零偏值

                      Gyro1  = Gyro1  - Gyro1_zero;             //陀螺儀AD采集值減去陀螺儀零偏值         

           Gyro_Data = Gyro1;             

   accelerometer_angle=    Acc_z*180/(47915.71-12843.7);    //加速度計(jì)計(jì)算出的角度 歸一化到-90 到+90

     gyroscope_rate = Gyro1*0.0235*0.005;  //0.0235 是轉(zhuǎn)換角度的比例值 0.005是控制周期

      gyroscope_rat =gyroscope_rat -Gyro1*0.0235*0.005;     //積分角速度得到角度

 

//卡爾曼五個(gè)公式的算法實(shí)現(xiàn)                                                                              

    NowData = RealData -gyroscope_rate;

    NowData_P = Q+RealData_P;

    Kg = NowData_P/(NowData_P+R);

    RealData = NowData + Kg*(accelerometer_angle - NowData);

    RealData_P = (1-Kg)*NowData_P;

      QingJiao =  RealData;    //將準(zhǔn)確角度結(jié)果給QingJiao

      }

}

  整個(gè)調(diào)試過程有三個(gè)參數(shù)需要調(diào)整,Q  R  及那個(gè)0.0235 。具體的調(diào)試這個(gè)真是說不清楚,往往算法的調(diào)試都是經(jīng)驗(yàn),嘗試多了就有規(guī)律了。個(gè)人感覺做到這,就得用去三分之二時(shí)間。

  好了,假如你已經(jīng)得到準(zhǔn)確角度,自然是開始以此作為控制量,那我們要控制成啥樣?想一想也知道是要把這個(gè)角度值控制成0度(我自己將直立時(shí)定義為0度),那么自然使用常用的PID算法,偏差自然就是QingJiao-0=QingJiao,當(dāng)然你可以反過來,這其實(shí)根據(jù)你自己對(duì)方向的定義。我們來個(gè)最簡(jiǎn)單的位置式PD算法:

fValue = (float) P *QingJiao -(float) D*Gyro_Data;    

P就是PID的P參數(shù) D就是PID的D參數(shù),QingJiao反映幅度,Gyro_Data反映快慢。這也是需要不斷調(diào)試出來的。再把fvalue值給PWM輸出就可以了。實(shí)際在做的時(shí)候,往往沒那么簡(jiǎn)單,所以一定要一步一步做好之后再做后面的,假如你第二部沒做好,在第三部時(shí)你怎么也直立不起來,你不知道到底是PD參數(shù)不對(duì),還是卡爾曼出來的角度本身不準(zhǔn)。所以個(gè)人感覺,得到準(zhǔn)確角度是整個(gè)過程至關(guān)重要的一步。小車的直立是一直是一個(gè)動(dòng)態(tài)過程,即使最好的狀態(tài)一動(dòng)不動(dòng),也是在動(dòng)態(tài)控制中,只是看不出而已。

以上只針對(duì)直立控制,即最基本的自平衡。

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