姜承昊　王子淳　燕向德

摘要：近年來，對(duì)非完整移動(dòng)機(jī)器人的理論和應(yīng)用研究日益受到國(guó)內(nèi)外控制界的重視。此類動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)由于具有多變量、非線性、強(qiáng)耦合、時(shí)變、參數(shù)不確定性等特性，使傳統(tǒng)控制理論遇到極大困難。因此研究非完整輪式移動(dòng)機(jī)器人具有十分重要的意義。本項(xiàng)目將傳統(tǒng)自平衡車與超聲波、遙控器相結(jié)合，利用距離傳感器感知躲避環(huán)境障礙和采用PID控制算法來維持車體平衡。

關(guān)鍵詞：移動(dòng)機(jī)器人;自平衡;閉環(huán)控制;PID算法

基本內(nèi)容：

本項(xiàng)目基于ARM芯片，能夠自主適應(yīng)環(huán)境情況的智能二輪車系統(tǒng)。其核心部分是對(duì)車體的控制，智能性主要體現(xiàn)在它的功能上，在能夠穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)上，同時(shí)檢測(cè)周圍環(huán)境障礙物以避障，另外添加遙控器以實(shí)現(xiàn)智能車加速、減速、旋轉(zhuǎn)等多功能的無線控制。因此，該系統(tǒng)的基本研究?jī)?nèi)容主要分為以下三個(gè)部分：

（1）姿態(tài)及路況數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確獲取

姿態(tài)數(shù)據(jù)的獲取在車體行駛時(shí)尤為重要，智能車的每一個(gè)動(dòng)作都需要通過角度傳感器來獲取相應(yīng)數(shù)據(jù)，以反饋給控制芯片，進(jìn)而迅速作出控制反應(yīng)。

（2）算法控制

算法控制主要分為對(duì)傳感器數(shù)據(jù)的處理以及主控芯片對(duì)整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行的控制兩個(gè)方面。傳感器數(shù)據(jù)是通過一定取值算法獲取，用以保證數(shù)據(jù)來源準(zhǔn)確無誤。系統(tǒng)控制主要以經(jīng)典的PID算法為主體，根據(jù)不同的控制目的調(diào)整相應(yīng)PID參數(shù)，完成不同的操作動(dòng)作。

（3）電機(jī)控制

通過上述算法把結(jié)果轉(zhuǎn)化成PWM波電信號(hào)，輸出給執(zhí)行機(jī)構(gòu)—直流電機(jī)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)的實(shí)時(shí)控制。

研究思路和方法：

智能車是一個(gè)集動(dòng)態(tài)決策、環(huán)境感知、行為控制和執(zhí)行等多種功能于一體的綜合復(fù)雜系統(tǒng)，其關(guān)鍵是在解決自平衡的同時(shí)，還能夠適應(yīng)在各種環(huán)境下的控制任務(wù)。

技術(shù)關(guān)鍵：

（1）測(cè)量小車的空間姿態(tài)、角加速度等。

（2）讀取和處理姿態(tài)信息和速度信息。

（3）使用STM32F103RCT6主控芯片分析數(shù)據(jù)，用PID控制算法控制小車的平衡。

（4）在保證平衡的前提下，通過超聲波感知環(huán)境障礙用以避障前進(jìn)。

（5）通過NRF24L01無線通信模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)小車的實(shí)時(shí)控制。

主要技術(shù)指標(biāo)：在斷電狀態(tài)實(shí)現(xiàn)一鍵站立和自主平衡;在受到外界一定干擾下能自主恢復(fù)平衡;在保持平衡的同時(shí)實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)、避障、遙控等多種功能。

（1）旋轉(zhuǎn)功能為遙控被動(dòng)功能，采用航向角積分策略。在收到旋轉(zhuǎn)信號(hào)后，智能車按控制速度進(jìn)行航向角積分，并設(shè)置航向角期望控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成轉(zhuǎn)向。積分策略能實(shí)現(xiàn)智能車在360度任意方向上的角度旋轉(zhuǎn)。

（2）避障功能為系統(tǒng)的另一個(gè)主要功能，在車體0度平衡狀態(tài)下讀取超聲波數(shù)據(jù)，分析障礙物距離，再根據(jù)車體自身的旋轉(zhuǎn)半徑做出避障行為。超聲波的0度檢測(cè)方案保證了讀出的數(shù)據(jù)即為車體距障礙物的距離。

（3）遙控功能使用無線通信模組NRF24L01實(shí)現(xiàn)，獨(dú)立遙控器包括2維搖桿、油門搖桿和獨(dú)立按鍵，分別控制x，y軸轉(zhuǎn)向、速度和模式，經(jīng)過控制信號(hào)的整合通信模組會(huì)定時(shí)向智能車發(fā)出控制信號(hào)。

項(xiàng)目研究過程：

控制流程：

首先進(jìn)行硬件的初始化，之后開始數(shù)據(jù)的采集，如果車體處于歪倒?fàn)顟B(tài)則會(huì)觸發(fā)一鍵起立，起立完成后便維持平衡。如果在平衡過程中接收到遙控?cái)?shù)據(jù)，則會(huì)根據(jù)接收到的數(shù)據(jù)觸發(fā)相應(yīng)準(zhǔn)備動(dòng)作、啟動(dòng)航向角積分和設(shè)置俯仰角期望。然后進(jìn)行PID算法的控制完成動(dòng)作。其中如果超聲波檢測(cè)到障礙，則會(huì)觸發(fā)車體主動(dòng)轉(zhuǎn)彎避開障礙。

主控部分：

主控芯片采用STM32F103C8T6，這是一款基于ARM Cortex-M3 內(nèi)核的32位嵌入式微控制器，主頻能夠達(dá)到72MHz，用以滿足項(xiàng)目的計(jì)算使用。

電源部分：

本項(xiàng)目采用航模電池供電，電壓為12V，一級(jí)采用LM2576開關(guān)電源芯片使輸入直流12V穩(wěn)壓至5V給電機(jī)編碼器和超聲波供電，二級(jí)采用AMS1117線性穩(wěn)壓芯片使5V穩(wěn)壓至3.3V給單片機(jī)和其他模塊供電。

關(guān)鍵算法：

PID控制其實(shí)就是指比例，積分，微分控制。本項(xiàng)目采用并聯(lián)PID的控制算法：速度環(huán)與角度環(huán)并聯(lián)。期望的俯仰角為0度，目的是能讓智能車平穩(wěn)的直立;期望的速度為0，目的是能讓智能車趨于靜止。

P參數(shù)的給定增加了系統(tǒng)反應(yīng)的快速性，P參數(shù)越大反應(yīng)越迅速，但是P參數(shù)過大容易導(dǎo)致系統(tǒng)的震蕩;I參數(shù)的給定能調(diào)節(jié)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差，在該系統(tǒng)中I參數(shù)用于角度環(huán)，用于補(bǔ)救車體的傾斜，避免歪倒;D參數(shù)的給定主要用來克服系統(tǒng)的滯后，加快系統(tǒng)的動(dòng)作速度，減少調(diào)節(jié)時(shí)間和系統(tǒng)的震蕩。

無線遙控算法：被控智能車在一次接收中接受6字節(jié)的數(shù)據(jù)，其中包含1字節(jié)的地址校驗(yàn)位、4字節(jié)的數(shù)據(jù)位和1字節(jié)的和校驗(yàn)位，其中4字節(jié)數(shù)據(jù)包含車體x，y兩個(gè)方向的控制數(shù)據(jù)、速度控制數(shù)據(jù)和模式控制數(shù)據(jù)。方向控制是被控智能車通過航向角積分和設(shè)置俯仰角期望完成的。

結(jié)束語：

本設(shè)計(jì)主要針對(duì)生活中較火熱的平衡單車進(jìn)行研究設(shè)計(jì)，將經(jīng)典PID算法與環(huán)境檢測(cè)、遙控器相結(jié)合，利用角度和距離傳感器等獲取環(huán)境數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)反饋到主控形成閉環(huán)控制。在調(diào)試小車直立時(shí)會(huì)遇到左右輕微搖擺的情況，經(jīng)過排查發(fā)現(xiàn)，直流電機(jī)的減速比對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的控制精度有很大影響，應(yīng)該選擇減速比較小的直流電機(jī)，還應(yīng)注意減速齒輪間的空程引起的執(zhí)行誤差。此外小車機(jī)械結(jié)構(gòu)也很重要，需將小車重心保持穩(wěn)定，重心越低，車子越穩(wěn)定?，F(xiàn)階段項(xiàng)目已基本完成，后續(xù)階段會(huì)繼續(xù)開發(fā)，爭(zhēng)取使用更少的資源達(dá)到更高的性能！

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