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基于PID控制算法的自平衡机器人
答辩者:
学号:
指导老师:
两轮自平衡车介绍
二轮自平衡车的模型是一个
高阶次、不稳定、多变量、非线性、强耦合的系统,它实际上是一个可以行走的一级倒立摆,它以双轮差速方式布置,
每个轮子由直流电机通过减速
器直接驱动,以电机轴心线为中心前后转动。
自平衡车模型
底层驱动程序设计
倾角测量算法设计
PID控制算法设计
路径识别算法设计
人机交互设计
主控制版电路设计
电机驱动设计
硬件电路设计
主要工作
设计内容
程序设计
周期:3ms
周期:60ms
周期:15ms
控制任务分解
控制任务
平衡的原理,就是通过控制小车运动,以抵消车身角
度的偏差。因此,要控制小车平衡,就首先要能够测量车身倾角。
车体向左倾斜,车轮向左加速运行。
车体垂直车轮保持静止。
直立原理
直立原理:
平衡控制流程图
倾角测量原理
利用MEMS惯性传感器测量倾角,主要依据以下两点原则:
(1)加速度计传感器
三轴加速度传感器在静止时候,仅受重力加速度作用,根据三个轴测量的
重力加速度分量大小,可以计算出加速度传感器的倾角。
(2)陀螺仪
陀螺仪测量的是角速度的大小,而角速度积分则可得到变化的角度,在给
定初始角度的情况下,通过陀螺仪的积分量,也可以得到倾角值。
加速度计测量倾角原理
根据加速度计在静止和匀速运动时,仅受重力加速度作用的特点,可以根据
重力加速度在加速度计三个轴上的分量,计算出倾角。
如右图所示,倾角可以根据以下三种方法计算:
由于小车在运动过程中,加速度计会受到多维度加速度
的影响,产生的噪声极大,因此取加速度计瞬时值测量倾角,误差极大。
(1)
(2)(3)
陀螺仪测量倾角的原理
角速度积分可以得到变化的角度。但是传感器都有误差,陀螺仪也
不例外,而且陀螺仪还存在温漂,因此长时间的积分过程,很难保证得
到正确的角度。
陀螺仪原
始数据
减去零偏
角度
积分
多传感器融合
1.使用加速度测量倾角,由于受运动影响很大,取瞬时值计算,误差很大。但是能长期反映角
度的变化与趋势。
2.使用陀螺仪测量倾角,由于陀螺仪本身的误差,以及稳定漂移等特性,不能够长时间保证精
确度,但是在短期内很准确。
因此需要一种方法,能够结合加速度计的精确特性与陀螺仪的动态特性,得到可靠的倾角测量值。
倾角
互补滤波法
互补滤波算法,在短时间内采用陀螺仪得到的角度值为最优解,通过加速度传感器的计算结果对角
度值进行校正。加速度计要滤掉高频信号,陀螺仪要滤掉低频信号,互补滤波器就是根据传感器的特性不同,通过不同的滤波器(高通、低通),进而得到整个频带的信号。互补滤波器参数少,程序简单,在低成本的INS导航系统中应用广泛。
一阶互补滤波进行角度融合公式:
anl多
Bl】
如上图所示:红色代表加速度计数据(噪声严重)
黄色代表陀螺仪数据
蓝色代表融合后角度
互补滤波法效果
K=0.02
红色代表加速度计数据(噪声严重)
黄色代表陀螺仪数据
蓝色代表融合后角度
互补滤波法效果
如上图所示:
K=0.05
卡尔曼滤波
卡尔曼滤波算法是一个最优化自回归数据处理算法,
对于很多工程问题,它的效率很高,可靠性很高。卡尔曼
滤波法广泛应用已经超过了30年,包括控制、制导、导航、通讯等现代工程等。
声
如上图所示:红色代表加速度计数据(噪声严重)
黄色代表陀螺仪数据
紫色代表融合后角度
卡尔曼滤波效果
互补滤波:算法简单,时间复杂度低
卡尔曼滤波:算法复杂,时间复杂度,但是能够有效克服温漂带来的影响。
本系统使用的处理器主频高达150Mhz,且内部集成浮点运算单元,经测试,
卡尔曼滤波法仅消耗3us,可以忽略不计,因此本系统使用卡尔曼滤波算法。
高
O
方案选择
自平衡车的速度控制与普通车的速度控制方法不同,平衡车的速度控制
是通过改变车模倾角实现的,改变车模倾角有两种方法:
(1)改变直立控制的目标倾角:在直立控制的作用下产生运动。
(2)给电机施加干扰。
由于第二种方法对直立的影响较小,因此采用这种方法,缺点是速度
控制灵敏度较低。
获取速度
(编码器)
PI算法电机输出
速度控制算法
两轮平衡车无法安装舵机,方向控制是通过差速的形式实现的。
在自主运动的系统中,路径识别系统(如摄像头)作为方向控制的
信息输入。本系统无自主识别路径功能,使用遥控器对小车进行控制。
方向控制算法
PID控制器是一种线性控制器,它将给定值r(t)与实际输出值c(t)的偏差
的(P),积分(I),微分(D)通过线性组合构成控制量,对控制对象进行控制。
PID算法结构
y(t)
PID
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