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玩轉OpenHarmony PID:教你打造兩輪平衡車

OpenAtom OpenHarmony ? 來源:未知 ? 2022-12-15 21:15 ? 次閱讀

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開源項目 OpenHarmony
是每個人的 OpenHarmony

王維平

OpenHarmony知識體系工作組


以下內容來自嘉賓分享,不代表開放原子開源基金會觀點

簡介

此次為大家帶來的是OpenAtom OpenHarmony(以下簡稱“OpenHarmony”)系統與PID控制算法相結合并落地的平衡車項目。
PID控制算法是一種經典的,并被廣泛應用在控制領域的算法。類似于這種:需要將某一個物理量保持穩定的場合,比如維持平衡,穩定溫度、轉速等,PID都會適用。在四軸飛行器,平衡小車、汽車定速巡航、溫度控制器等場景均有應用。


通過本樣例的學習,開發者能夠對OpenHarmony系統設備端開發有進一步的認識,還能夠掌握PID控制算法的使用。本樣例使用OpenHarmony 3.2 Beta1操作系統,硬件平臺采用小熊派BearPi-HM Nano(Hi3861)開發板。
本樣例效果動圖:


硬件配置資源

兩輪平衡小車主要硬件資源:
主控CPU:小熊派BearPi-HM Nano(Hi3861)開發板;
陀螺儀:MPU6050六軸陀螺儀傳感器
左右輪:帶有霍爾傳感器的直流電機
小車平臺及結構件資源可以自行在相關網站獲得。

原理概括


小時候都玩過上圖游戲吧:木桿立在手指上,盡量保持木桿直立不倒。
當木桿向前傾斜時,我們會往前行走,以用來抵消木桿的前傾;往后傾斜時,我們會往后倒退。對的!沒錯!你猜對了。平衡車的控制原理就是這樣:


PID算法介紹

平衡車的控制離不開對PID算法的應用。那么什么是PID算法?它能解決什么問題?
PID算法:就是“比例(proportional)、積分(integral)、微分(derivative)”,是一種常見的“保持穩定”控制算法。


結合兩輪平衡車的場景,對PID參數的認識如下:
P比例參數:該參數能夠快速讓小車達到平衡狀態,但是由于控制是滯后的,以及是慣性系統,容易帶來超調,即小車會出現前后搖擺的現象。所以P參數不能太大;
I積分參數:小車由于摩擦力或者風阻力,并且P不能太大,只靠P控制有可能達不到穩定狀態,所以需要加入I積分參數,消除穩態誤差;
D微分參數:平衡小車維持的是傾斜角度要為平衡角度,由于PI參數使小車振蕩,小車會出現前后搖擺現象,加入D微分參數能夠消除小車的振蕩。

兩步搭建樣例工程

在OpenHarmony源碼基礎上,兩步構建平衡小車代碼。(OpenHarmony源碼下載路徑及BearPi-HM Nano(Hi3861)開發板代碼燒錄,請參考文章末尾相關鏈接)
第一步:
拷貝Balance_car文件夾到源碼路徑下:deviceoardearpiearpi_hm_nanoapp (Balance_car文件獲取路徑,請參考文章末尾相關鏈接)
如圖文件夾目錄:


第二步:
修改BUILD.gn,在源碼路徑下:deviceoardearpiearpi_hm_nanoappBUILD.gn
添加編譯依賴:"Balance_car:balance_car",如下圖:


關鍵算法講解

兩輪平衡車的控制主要涉及三個PID環的串聯使用,它們分別是直立環(平衡控制)、速度環(速度控制)、轉向環(方向控制)。三個控制效果合成,控制輪子運行。


直立環控制算法:
直立環控制算法是平衡小車維持平衡的主要算法。直立環采用了PD算法環節,即只有比例與微分環節。
傾斜角度大小以及角加速度大小決定了輪子的速度大小。可以理解為傾斜角度越大,控制輪子順著傾斜的方向的速度越大;傾斜的角加速度越大,控制輪子速度也要越大。
float g_middleAngle = 1.0;//平衡角度
float g_kpBalance = -85800.0;
float g_kdBalance = -400;


static int ControlBalance(float angle, short gyro)
{
int outpwm = 0;
float angleBias = 0.0;
float gyroBias = 0.0;
float tempAngle = 0.0;
float tempGyro = 0.0;


tempAngle = 0 - angle;//極性控制
tempGyro = 0 - gyro;


angleBias = g_middleAngle - tempAngle;
gyroBias = 0 - tempGyro;
outpwm = (g_kpBalance / 100 * angleBias + g_kdBalance
* gyroBias / 100);


return outpwm;
}
速度環控制算法:
速度環控制的目的是讓機器以恒定速度前進或后退,該恒定速度可以為0速度,即要讓平衡車靜止。速度環采用了PI環控制,只有比例與積分環節。
float g_kpSpeed = 95800.0;
float g_kiSpeed = 200;


static int ControlSpeed(long int left, long int right)
{
int outpwm = 0;
int speedBias = 0;
int speedBiasLowpass = 0;
static int speed_i = 0;
float a = 0.68;
static int speedBiasLast = 0;


speedBias = 0 - left - right;
speedBiasLowpass = (1 - a) * speedBias
+ a * speedBiasLast;
speedBiasLast = speedBiasLowpass;


speed_i += speedBiasLowpass;
speed_i = limit_data(speed_i, SPEED_H, SPEED_L);


outpwm = (g_kpSpeed * speedBiasLowpass / 100 +
gkiSpeed * speed_i / 100);


return outpwm;
}
轉向環控制算法:
轉向環的目的是控制小車以恒定速度轉向。在本次場景為了控制小車平衡靜止,所以只做了限制轉向的操作。
static int ControlTurn(short gyro)
{
int outpwm;


outpwm = g_kpTurn * gyro;
return outpwm;
}
以上詳細代碼,請參考文章末尾的相關鏈接(Balance_car文件獲取路徑)。

總結

本文呈現了兩輪平衡小車的大致原理。簡單介紹了一下PID算法的效果:P比例參數,能夠快速讓系統達到穩定值,但是P太大容易超調,帶來振蕩;I積分參數,消除穩態誤差,讓系統達到穩定值;D積分參數,能消除振蕩,但是會使系統時效性變慢。開發者可以根據現場情況,合理調節PID三個參數。
本樣例是OpenHarmony知識體系工作組(相關鏈接在文章末尾)為廣大開發者分享的樣例。同時知識體系工作組結合日常生活,給開發者規劃了各種場景的Demo樣例,如智能家居場景、影音娛樂場景、運動健康場景等;歡迎廣大開發者一同參與OpenHarmony的開發,更加完善樣例,相互學習,相互進步。

相關鏈接

OpenHarmony源碼下載路徑:

https://gitee.com/openharmony/docs/blob/master/zh-cn/release-notes/OpenHarmony-v3.2-beta1.md

Balance_car文件獲取路徑:

https://gitee.com/openharmony-sig/vendor_oh_fun

BearPi-HM Nano(Hi3861)開發板代碼燒錄參考鏈接:

https://gitee.com/bearpi/bearpi-hm_nano/tree/master/applications/BearPi/BearPi-HM_Nano/docs/quick-start

OpenHarmony知識體系共建開發倉:

https://gitee.com/openharmony-sig/knowledge/blob/master/docs/co-construct_demos/README_zh.md

小熊派開發板學習路徑:

https://growing.openharmony.cn/mainPlay/learnPathMaps?id=19

OpenHarmony知識體系工作組智慧家居開發樣例

https://gitee.com/openharmony-sig/knowledge_demo_smart_home


參考資料:
第七屆全國大學生“飛思卡爾”杯智能汽車競賽
電磁組直立行車參考設計方案



原文標題:玩轉OpenHarmony PID:教你打造兩輪平衡車

文章出處:【微信公眾號:OpenAtom OpenHarmony】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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