【轮式平衡机器人】——角度/速度/方向控制分析&软件控制框架

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【轮式平衡机器人】——角度/速度/方向控制分析&软件控制框架。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

轮式平衡机器人具有自不稳定性,可类比一级倒立摆系统的控制方法,常见有反馈线性化方法、非线性PID控制、自适应控制、自抗扰控制,还有改进的传统缺乏对外界干扰和参数改变鲁棒性的滑模变结构控制。我们采用较为简单的双闭环PID控制实现平衡模型。

一、角度平衡控制(PD内环)

【轮式平衡机器人】——角度/速度/方向控制分析&软件控制框架,轮式平衡机器人,机器人

【轮式平衡机器人】——角度/速度/方向控制分析&软件控制框架,轮式平衡机器人,机器人

由上面的系统传递函数可知,该系统一共2个极点,但根据奈奎斯特判据,其中一个极点位于s平面的右半面会引起系统的不稳定性,可加入反馈环节消除这种不稳定,能有效避免闭环过程中参数波动产生的扰乱系统的效果,且减小系统时间常数和非线性的影响。

反馈控制器可以是PI,可以是PD,也可以是PID,考虑到角度控制环节的角度信息由陀螺仪MPU6050采集,采集时有信号噪声和零点漂移,为了防止这些误差被积分环节放大,所以采用PD控制

比例P:k1
微分D:k2*s

【轮式平衡机器人】——角度/速度/方向控制分析&软件控制框架,轮式平衡机器人,机器人

再次分析得到2个极点(不赘述),当k1>g,k2>0时,满足两个极点位于s平面左半面的稳定条件。

在整个角度环路中,k1和k2的阶分别代表了角度(θ)与角速度(θ的微分),所以控制平衡的控制量x由角度和角速度计算而来。——这样来理解,首先因为产生倾角θ所以产生控制量,前倾的时候车轮也要向前运动,后倾则车轮要向后,所以认为电动机的控制量x与θ之间存在x=k1*θ比例关系,但是当角度θ为0时,x也为0,实际会存在惯性小车不平衡,所以引入一个与角速度(即θ的微分)相关的阻尼力来平衡,则x=k1*θ+k2*dθ/dt。

角度与角速度的反馈主要由MPU6050传感器获得!

二、速度控制器(PI外环)

在完成上面平衡的前提下做速度控制实际上十分复杂——改变速度的同时不能影响基本的平衡控制,所以不能将速度的控制效果直接加到电动机速度的改变中。

为了简化控制量与控制结果之间的关系,可将速度控制看作平衡控制(与角度相关)的外环控制,即将直立平衡控制的目标看作速度控制的结果。因为倾角决定了速度(向前倾的程度与机器人在该方向上运动速度正相关),且由于倾角的存在导致平衡控制的偏差存在,因此需要加速去消除倾角的存在,从而维持平衡:

【轮式平衡机器人】——角度/速度/方向控制分析&软件控制框架,轮式平衡机器人,机器人

速度反馈主要利用编码器信号eQEP功能模块读取实现,原来直立平衡控制的输入量变为速度控制的输出量,形成串级控制系统。内环使用PD控制,这里为了消除静态误差,外环速度控制采用PI控制。

【轮式平衡机器人】——角度/速度/方向控制分析&软件控制框架,轮式平衡机器人,机器人

三、方向控制器(P辅助)

轮式平衡机器人具有两轮同轴的机械特性,方向控制主要来自两轮的差速,转向控制建立在前两个控制的基础上,不能影响正常的直立平衡。平衡小车对转向控制的精度和响应速度要求不高,只采用比例控制P。

可以使用z轴陀螺仪的角速度数据与设定目标转向角速度做偏差来计算控制量进行P控制,避免了通过车轮编码器信号来判断转向时无法考虑打滑等因素的缺点、陀螺仪数据用于计算转向角时可能产生的误差累积,优点是算法简单,但也存在对高频信号采样失真的缺点。

四、控制框架

下面从整体概貌上谈谈轮式平衡小车的目标效果,考虑了CD摄像头循迹、APP控制、超声波避障等拓展功能。

①系统初始化

【轮式平衡机器人】——角度/速度/方向控制分析&软件控制框架,轮式平衡机器人,机器人

②串口中断程序

设计串口中断程序可以实现下列拓展功能:

【轮式平衡机器人】——角度/速度/方向控制分析&软件控制框架,轮式平衡机器人,机器人

③主中断程序

【轮式平衡机器人】——角度/速度/方向控制分析&软件控制框架,轮式平衡机器人,机器人

主程序的运行需要精确的时钟周期来保证平衡控制的稳定运行,如使用单片机的定时器Timer0实现5ms为周期陀螺仪信号读取、编码器信号读取、PWM控制量计算、启停信号的检测以及CCD相机信号的读取、中值线计算的过程。

app蓝牙串口发送来的控制信号通过串口中断接收,在速度控制量计算时介入;定速自主循迹通过图像采集模块得到的电压值进行中线识别,根据转向控制量计算出两轮的电机差速PWM控制量。

往期精彩

STM32专栏(付费9.9)

OpenCV-Python专栏(付费9.9)

AI底层逻辑专栏(付费9.9)

机器学习专栏(免费)FreeRTOS专栏(免费)电机控制专栏(免费)

AI拓展驿站 

人工智能(AI)>机器学习>深度学习!机器学习可做传统预测、图像识别、自然语言处理等。

机器学习(统计方法)是实现人工智能的一种途径,深度学习(深度神经网络)是机器学习中的一种方法!

机器学习三个关键词:数据、模型、预测!

数据集结构:特征值(特征)+目标值(标签)!

机器学习分类:①监督学习:输入数据有特征有标签,若标签为类别则为分类问题,若标签为连续型数据则为回归问题。②无监督学习:输入数据有特征但无标签(即无特定目标值),典型的聚类问题。

【轮式平衡机器人】——角度/速度/方向控制分析&软件控制框架,轮式平衡机器人,机器人

自学路线:B站视频入门——实战类书籍——理论型书籍(数学基础、李航的统计学习方法、机器学习“西瓜书”、深度学习““花书”)

学习库和框架:B站视频先scikit-learn再tensorflow!文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-814357.html

到了这里,关于【轮式平衡机器人】——角度/速度/方向控制分析&软件控制框架的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • nav_msgs/Odometry.h发布机器人位姿(位置和方向)和线速度、角速度

    在 ROS(Robot Operating System)中, #include nav_msgs/Odometry.h 是一个用于处理和发布里程计数据的头文件。这个头文件定义了 nav_msgs/Odometry 消息类型,它广泛用于在 ROS 中表示机器人或其他移动实体的运动学和位置信息。以下是 nav_msgs/Odometry 消息类型的一些主要功能和组成部分:

    2024年02月12日
    浏览(30)
  • 【轮式移动机器人课程笔记 4】机器人可操作度和车轮类型

    本讲主要包含三部分内容: (1)复习上节课程中运动学相关知识 (2)讨论移动机器人可操作度 (3)讨论移动机器人的车轮类型 4.1 回顾轮式移动机器人运动学知识 具体详见 L3。 4.2 轮式移动机器人可操作度(degree of maneuverability) 它是机动度(degree of mobility)和可转向度(

    2024年02月03日
    浏览(87)
  • 干货 | 足式机器人运动控制发展方向——轨迹优化

    “ 运动控制技术的进步使得足式机器人的运动能力更强,而近来轨迹优化作为主流学术研究方向,能够为足式机器人运动控制的发展提供可能的指引。本期技术干货,我们邀请到了小米工程师 徐喆 ,向我们介绍足式机器人运动控制的发展方向——轨迹优化。 ” 一、前言 足

    2023年04月22日
    浏览(36)
  • 建模分析 | 差速轮式移动机器人运动学建模(附Python/Matlab仿真)

    🔥附C++/Python/Matlab全套代码🔥课程设计、毕业设计、创新竞赛必备!详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等);局部规划(DWA、APF等);曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。 🚀详情:图解自动驾驶中的运动规划(Motion Planning),附几十种规划算法 差速轮式移动机器人

    2024年02月05日
    浏览(32)
  • 【机器人学】一、从线性变换的角度理解机器人坐标变换

    实际应用: 为什么要标定旋转中心 在机器视觉实际应用过程中,有这样的案例:机械手要抓取物料,物料每次的角度不一样,机械手的末端工具中心与其自身的旋转中心不重合,如果想完成这个抓取的工作,有两种解决方案: 方案一:TCP标定(Tool Center Point) 一般机械手都

    2024年04月29日
    浏览(31)
  • 人工智能与物理学(软体机器人能量角度)的结合思考

    好久没有更新我的CSDN博客了,细细数下来已经有了16个月。在本科时期我主要研究嵌入式,研究生阶段对人工智能感兴趣,看了一些这方面的论文和视频,因此用博客记录了一下,后来因为要搞自己的研究方向,就将人工智能和Deep Learning搁浅了。 事实上,我主要研究方向是

    2024年02月14日
    浏览(40)
  • ABB眼中AI推动机器人创新的三大方向

    文 | BFT机器人  ABB的历史是一部充满革新与进步的史诗,它的机器人篇章始于1974年,那一年它向世界推出了被誉为“ 全球首个商用全电动机器人 ”的IRB 6。时隔半个世纪,ABB的机器人产品线已变得无比强大和多元,囊括了先进的 工业机械臂 、 协同工作的机械臂 以及 自主移

    2024年03月14日
    浏览(55)
  • 机器人操作臂的速度与静力分析

    目录 一、速度雅可比的求导法 位置求导法 二、速度雅可比的矢量积法 三、连杆的受力和平衡方程 机器人是一个多输入多输出的运动系统,为了更好地控制机器人的运动,必须精确求解机器人操作空间与关节空间之间的速度关系。 雅可比矩阵定义为: 关节空间速度 向 末端

    2024年02月04日
    浏览(36)
  • KUKA机器人程序运行速度倍率和手动速度倍率的修改方法演示

    如下图所示,点击示教器上方的“倍率编辑”图标, 如下图所示,此时会弹出窗口,可以对程序运行倍率和手动调节倍率进行修改, 如下图所示,程序运行倍率:可以通过拖动进行设置,也可以通过点击“-”或“+”图标进行减小或增加, 如下图所示,手动调节倍率:可以

    2024年02月15日
    浏览(33)
  • 机器人方向的人工智能工具是助手还是平替

    本文内容严格按创作模板发布: 近日育碧开发了人工智能工具 Ghostwriter,可以一键生成游戏NPC对话。不少游戏开发者担心AI写手工具的出现会让自己“饭碗”不保,但Swanson表示这个工具只是为了提供第一稿的 barks来减少对话生成工作的繁琐度。AI工具究竟是帮手还是对手?对

    2024年02月04日
    浏览(44)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包