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制作自平衡小車與PID控制

2020-06-04 09:00:29李楠
汽車世界·車輛工程技術(上) 2020年1期

摘 要:自平衡小車的一個自動控制是我們自動化學生專業運用非常好的一次實踐機會,自平衡小車是一個嵌入式的自動控制集成品,它由我們的控制芯片stm32控制整個小車的運動,芯片的控制指令根據外部編輯器準備好的代碼確定。我們需要設計控制方案,對方案進行仿真和驗證,所以說我們必須要對大學里面的各種專業課程有一定了解,能夠融會貫通,對一些不懂的知識還要能夠自學,最后方能拼出一幅成功的作品。

關鍵詞:直立環;速度環;方向環

1 研究背景

隨著電子技術的發展與進步,移動機器人的研究不斷深入,成為目前機器人研究領域的一個重要組成部分。并且其應用領域日益廣泛,其所需適應的環境和執行的任務也更復雜,這就對移動機器人提出了更高的要求。比如,戶外機器人要在凹凸不平的地面上行走,有時候機器人所需要行走的地方比較狹窄等。如何解決機器人在這些環境中運行的問題,已成為現實生活應用中所需要面對的一個問題。

兩輪自平衡小車就是在這些的需求下所產生的。這種機器人相對于其他移動機器人的最顯著特點是:采用了兩輪共軸,各自獨立驅動的方式工作,車身重心位于車軸上方,通過車輪的前后滾動來保持車身的動態平衡,并可以在直立平衡狀態下前進,后退左右轉等任務。正是由于其特殊構造,兩輪自平衡小車適應地形變化的能力較強,且運動靈活,體積小,結構簡單,具有自平衡能力,可以勝任一些復雜環境中的工作。所以將會在民用和軍事上廣泛應用。

目前已知的兩輪自平衡小車位置與姿態的獲取,一般選擇陀螺儀,加速度計,傾角計,測距儀等傳感器,兩輪自平衡小車多采用PID或極點配置法來進行平衡控制。我們采用的是mpu6050傳感器。通過對車模角度的PID算法。原理和采用的是驅動平衡車輪子朝車身重心傾斜的方向前進,利用加速度來平衡前傾造成的重心不穩。

2 原理

小車平衡控制是通過負反饋來實現的。因為小車有兩個輪子著地,車體只會在前后方向上發生傾斜。通過判斷車身的傾斜方向,給以一個相同方向的加速度,控制輪子轉動,抵消傾斜的趨勢便可以保持車體平衡了。

由上我們知道控制小車直立,需要三個控制量:

(1)控制小車平衡:通過控制兩個電機正反向運動保持小車直立平衡狀態;

(2)控制小車速度:通過調節小車的傾角來實現小車速度控制,實際上最后還是演變成通過控制電機的轉速來實現車輪速度的控制;

(3)控制小車方向:通過控制兩個電機之間的轉動差速實現小車轉向控制。

小車直立和方向控制任務都是直接通過控制小車兩個后輪驅動電機完成的。假設小車電機可以虛擬地拆解成兩個不同功能的驅動電機,它們同軸相連,分別控制小車的直立平衡、左右方向。在實際控制中,是將控制小車直立和方向的控制信號疊加在一起加載電機上,只要電機處于線性狀態就可以同時完成上面兩個任務。

小車的速度是通過調節小車傾角來完成的。小車不同的傾角會引起小車的加減速,從而達到對于速度的控制。三個分解后的任務各自獨立進行控制。由于最終都是對同一個控制對象(小車的電機)進行控制,所以它們之間存在著耦合。為了方便分析,在分析其中之一時假設其它控制對象都已經達到穩定。比如在速度控制時,需要小車已經能夠保持直立控制;在方向控制的時候,需要小車能夠保持平衡和速度恒定;同樣,在小車平衡控制時,也需要速度和方向控制也已經達到平穩。

小車平衡控制是通過控制輪子速度實現的,我們不妨把它看成是一個倒立擺,當我們的小車向一邊傾斜時,其受到的回復力:

F=mgsin?-masin?

所以我們控制其傾角和輪子速度(可以補償加速度a)就可以了。

3 PID控制

(1)速度與角度控制。我們采用了速度微分補償加速度的方法,在速度和角度控制里面采用了兩個都是pd的控制。角度控制主要輸入是陀螺儀測量出來的角速度和角度,他們兩個分別進行微分和比例調節,輸出值輸出到電機,對電機進行控制,速度控制的輸入是直流電機測出來的速度的反饋值與給定的速度,根據檢測出來的傾角反饋值,對其進行pd控制,輸出的值也輸出到電機,兩個控制互不干擾,卻互有聯系,他們共同決定電機的控制。

(2)方向控制。轉向控制是通過控制電機,其輸入是電機輸入的電壓進行比例調節控制,另一個是根據陀螺儀反饋的傾角值和預先設定的傾角初值作為輸入,判斷小車的狀態,進行微分調節,其輸出和比例調節一同進行方向控制。

(3)運動控制。角度控制,速度控制,方向控制都是通過控制電機實現的,而轉向,自平衡,倒地在自動站立,避障功能的實現都是通過這些控制實現的,轉向控制,速度控制,傾角控制他們分別形成一個獨立的控制環,卻又相互聯系,他們看似不相關,卻在各個相同的物理量和反饋量,輸入與其他環輸出之間相互作用,所以他們的PID調節不是用計算,不是用仿真做出來的,他們不能根據計算和仿真得出結果,但三個環又是有同一個目的,有相同的控制量,聯系是三者相互的,所以實實在在存在能夠控制小車平衡的值,這個值滿足三個環的控制條件,但這三個環的聯系又太過復雜,沒人能夠說清楚,所以我們不能用matalab仿真和計算得出PID的值,我們只能通過先確定其中一個值,判斷其他控制值一次次的上機調試,觀察小車的平衡情況和運行的穩定性來判斷小車的情況得出的控制參數的PID是否為我們的穩定參數所需要的PID和最終小車平衡時的PID。

4 結語

我們的優點是成本低,PID控制復雜多變難調,我們的缺點是缺乏新意,沒有建設性聯想到一些未開發的功能潛力,我們建議改變其中PID控制模型,我們的小車功能較少,建議加上其他功能,我們小車是基于平衡代步車的原理,其創新性低下,建議發現其使用領域并改動。在這次設計中,還有一些行動的優點,我們能夠分工明確,積極表達自己觀點的同時傾聽隊友意見,認真負責,不拖泥帶水。

參考文獻:

[1]陳波.基于神經網絡PID控制的兩輪自平衡小車研究[D].西南交通大學,2014:1-7.

[2]孫佳將.基于ARM的兩輪自平衡車永磁電機驅動系統研究[D].華中科技大學,2015:1-38

作者簡介:李楠(1998-),男,甘肅人,本科,研究方向:自動化智能制造方向。

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