《硅谷》杂志：自平衡小车原理研究 科技部深奥 |
| 2012-12-04 10:47 作者：李虹瑶 冯开凯 李庆 来源：硅谷网 HV： 编辑： 【搜索试试】
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【硅谷网12月4日文】据《硅谷》杂志2012年第18期刊文，系统的主控芯片为飞思卡尔的16位单片机9S12XS系列ATMEGA16A，它负责协调各部份的工作和综合处理各种数据信息；电池为充电电池，它为系统提供动力；传感器可以又多种传感器，例如红外避障传感器、超声波传感器或电磁传感器等，它负责给主控芯片提供外界的信息，为其决策提供信息支持；MMA7260为飞思卡尔的加速度传感器，ENC-03为村田电子的陀螺仪，它们的作用是判断系统的实时倾斜角度，系统的实时倾斜角度是系统保持直立平衡的的重要判断依据，因而对其要求比较苛刻，所以我们采用加速度传感器与陀螺仪相结合的方式来获取，目的是结合2种传感器的优点，使获取的数据更加准确；2种传感器获取的信息经过卡尔曼滤波之后即为系统的实时倾角。获取系统的实时倾角之后，主控芯片可以根据实时角度信息来驱动直流电机的运转，编码器可以给系统提供实时的速度信息，可以构成对电机运转的闭环控制，电机运转采用PID算法进行控制。
1总体设计方案
为了使小车保持平衡，设置了测量倾角和加速度的模块。采用角速度传感器和陀螺仪测量出小车的倾角和加速度，并把数据传送给单片机处理。经过单片机处理数据和进行相应的补偿后，通过控制电机从而使小车保持在平衡状态。选择了飞思卡尔的单片机ATMEGA16A，它体积小，功耗低，运算速度快，具有丰富的外设模块，非常适合控制车模运行。它的主要外设包括：1）PWM：6通道；2）AD转换器：6通道，12bit；3）定时器：16bit，4通道；4）丰富的外部串行接口：SCI，I2C，SPI；5）IO口：最多可以提供26路，可以与５Ｖ器件直接相连。此外，内部还集成了时钟电路、电源检测电路以及看门狗电路等。内部存储器资源包括：16k程序Flash，4k数据RAM。
2电路分析
1）倾角传感器电路：主要是将陀螺仪信号进行放大滤波。由于加速度传感器采用是低g值的传感器MMA7260，它的输出信号很大，不需要再进行放大。据选取的传感器输出灵敏度设计，可以选择5至10的电路板，可以比较方便放置在车模的最稳定的位置。实上图中，将陀螺仪的输出信号放大了10倍左右，并将零点偏置电压调整到工作电源的一半（1.65V）左右。放大倍数需要根倍范围都可以满足车模控制需要。2）速度传感电路：由于光电管器件直接输出数字脉冲信号，因此可以直接将这些脉冲信号连接到单片机的计数器端口。每个光电管输出两个脉冲信号，它们波形相同，只是相位相差90°。如果电机正转，第二个脉冲落后90°；如果电机反转，第二个脉冲超前90°。可以通过这个关系判断电机是否正反转。在实际电路中，只检测了一路脉冲信号，通过它的频率测量得到电机的转速。电机的转向是通过施加在电机上的电压正负进行判断的。
3车模方向控制分析
实现车模方向控制是保证车模沿着竞赛道路比赛的关键。直立车模所在的电磁组的道路中心线铺设有一根漆包线，里面通有100mA的20kHz交变电流。因此在道路中心线周围产生一个交变磁场。通过道路电磁中心线偏差检测与电机差动控制实现方向控制，从而进一步保证车模在赛道上。将在下面分别进行介绍。道路电磁中心线检测简单的方法可以通过安装在车模前方的两个电磁感应线圈实现。线圈一般采用10mH的工字型电感。电机差动控制利用电磁线偏差检测信号分别与车模速度控制信号进行加和减，形成左右轮差动控制电压，使得车模左右轮运行角速度不一致进而控制车模方向。方向控制算法根据车模检测到电磁感应电压来生成电机差动控制量。通过左右电机速度差驱动车模转向消除车模距离道路中心的偏差。通过调整车模的方向，再加上车前行运动，可以逐步消除车模距离中心线的距离差别。这个过程是一个积分过程，因此车模差动控制一般只需要进行简单的比例控制就可以完成车模方向控制。但是由于车模本身安装有电池等比较重的物体，具有很大的转动惯量，在调整过程中会出现车模转向过冲现象，如果不加以抑制，会使得车模冲出赛道。根据前面角度和速度控制的经验，为了消除车模方向控制中的过冲，需要增加微分控制。微分控制就是根据车模方向的变化率对电机差动控制量进行修正的控制方式，因此需要增加车模的转动速度检测传感器。由于电磁导引线的磁场强度与检测线圈的距离和方向都有关系。当车模的方向偏差很大的时，比如在车模前方出现急转弯的时候，检测线圈中轴线与电磁导引线不再垂直，出现一个很大的角度偏差。此时两个检测线圈的感应电动势都下降。为了更能准确反映车模重心距离电磁线缆的距离差别，避免角度的影像，在进行方向控制时，使用左右两个线圈感应电动势之差除以左右两个线圈感应电动势之和，使用该比值进行方向控制。这样可以消除检测线圈角度的影响。
4软件系统及算法设计
有两种算法。方案一：经过多方面查阅文献，我们采用模糊控制算法，关键是有个良好的控制规则。不过，一般情况下是有问题的：提高控制的精度，同时提高智能水平和适应能力。现实工程应用中，总是将这种思路，与其他成熟的控制理论结合起来，发挥各自的长处，从而获得理想的控制效果。对这个问题的改进方法可大致的分为模糊复合控制，自适应和自学习模糊控制，以及模糊控制与智能化方法的结合等三个方面。1)模糊控制是一种基于规则的控制，它直接采用语言型控制规则，在设计中不需要建立准确的模型和方法，从而很大程度上提高了方法的可读性，设计简单，便于应用。2)从工业过程来看，创建语言规则容易，因而模糊控制一些数学模型很难得到，动态和变化很快的模型比较适用。3)系统设计方法，出发点和性能指标的不同，导致较大差异；但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，利用规律间的模糊连接，找到折中的选择，使效果比常规控制器好。4)模糊控制有利于模拟人工控制，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。5)模糊控制系统的干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱，尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。方案二：PID自动控制算法，当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正这样的一个自动控制系统。如果在进入稳定状态后，依然存在稳态误差，为了消除稳态误差，在控制器中必须引入“积分项”。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项也会增大。这样，就算是误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。测试结果小车在通电状态下，能保持平衡，能达到一分钟以上。小车在平衡状态时，如果加一外力（注意：不是很大的力），小车仍然能通过自动调节达到保持平衡的状态。能通过无线遥控控制其行走，旋转180°和360°，并继续保持平衡。但在行走的过程中小车有些抖动，但最终能保持平衡状态。
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