基于模糊PID的兩輪自平衡代步小車的設(shè)計(jì)*

*基金項(xiàng)目：1. 企業(yè)信息化與物聯(lián)網(wǎng)測(cè)控技術(shù)四川省院士(專家)工作站基金項(xiàng)目(2016WZY201)；2.四川省教育廳重點(diǎn)科研項(xiàng)目(16ZA0258)；3.2017年教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目(201702109051)

0   引言

兩輪自平衡代步小車作為一個(gè)新興的行業(yè)，近年來在我國迎來爆炸式增長，其行業(yè)年產(chǎn)值已超過了100 億元，生產(chǎn)廠家也已超過了300 家^[1]。與其他代步工具相比，兩輪自平衡代步小車具有噪音小、操作方便簡(jiǎn)單、低碳環(huán)保等優(yōu)點(diǎn)^[2]。這種新穎的個(gè)人可移動(dòng)代步工具已成功地應(yīng)用于城市車站、廣場(chǎng)、購物中心等場(chǎng)所，起著城市短途代步、安保巡邏、休閑娛樂等作用^[3]。

兩輪自平衡代步小車集姿態(tài)信息感知、電機(jī)驅(qū)動(dòng)、動(dòng)態(tài)平衡控制于一體。其設(shè)計(jì)難點(diǎn)在于車體姿態(tài)信息的準(zhǔn)確感知與自平衡控制。車體姿態(tài)信息的感知可通過陀螺儀、加速度等傳感器來實(shí)時(shí)采集，再通過互補(bǔ)濾波^[4]、卡爾曼濾波^[5]等方式能很好地獲得準(zhǔn)確的姿態(tài)信息。而自平衡控制現(xiàn)有傳統(tǒng)PID、LQR、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等控制方式。由于傳統(tǒng)PID（比例、積分、微分控制）的參數(shù)固定，無法進(jìn)行自行修正，缺乏靈活性與應(yīng)變性。而兩輪自平衡代步小車是一個(gè)非線性、多階次、不穩(wěn)定的系統(tǒng)，采用傳統(tǒng)PID 就難以保證控制的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性。LQR(Linear Quadratic Regulator，線性二次型調(diào)節(jié)器)利用系統(tǒng)的狀態(tài)方程與數(shù)學(xué)模型，由于兩輪自平衡代步小車數(shù)學(xué)模型過于理想化，與實(shí)際所需相差較遠(yuǎn)，導(dǎo)致LQR 參數(shù)不準(zhǔn)確，不能達(dá)到所需的控制效果^[6]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種仿生物神經(jīng)傳導(dǎo)特性的控制，但其算法過于復(fù)雜，需占用微處理器大量的系統(tǒng)資源而影響微處理器的整體性能，在實(shí)際應(yīng)用中也有很大難度^[7]。

由于上述自平衡控制方式均存在某些缺陷與不足，需尋求一種全新的自平衡控制方式，而模糊控制魯棒性強(qiáng)，且專門針對(duì)于非線性、不穩(wěn)定的復(fù)雜系統(tǒng)，其算法也完全不依賴于系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、狀態(tài)空間方程等^[8]。因此將模糊控制與傳統(tǒng)PID 有機(jī)結(jié)合起來，構(gòu)成模糊PID 來實(shí)現(xiàn)兩輪自平衡代步小車的自平衡控制。

1   系統(tǒng)工作原理

1.1 兩輪自平衡小車

兩輪自平衡小車為了實(shí)現(xiàn)自平衡，必須使得其整個(gè)狀態(tài)維持在平衡態(tài)，如圖1 所示。當(dāng)車體傾斜角θ 為0 時(shí)，其重心恰好落在兩個(gè)車輪的軸線上，此時(shí)系統(tǒng)便處于自平衡點(diǎn)上。若這時(shí)θ 對(duì)時(shí)間的高階導(dǎo)數(shù)全為0 且外界沒有對(duì)系統(tǒng)有擾動(dòng)的情況下，小車將會(huì)一直維持著這穩(wěn)定的平衡態(tài)。事實(shí)上這平衡態(tài)是不穩(wěn)定的，若外界有很小很小的擾動(dòng)，系統(tǒng)的平衡態(tài)就會(huì)被破壞。只有加以控制，否則整個(gè)狀態(tài)還會(huì)發(fā)散，更不會(huì)自行恢復(fù)到平衡態(tài)。因此必須使系統(tǒng)的各個(gè)參數(shù)一直維持在平衡態(tài)，或者在平衡態(tài)附近波動(dòng)^[9]。下面對(duì)兩輪自平衡小車的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)分三類情況進(jìn)行闡述。

圖1 兩輪自平衡小車自平衡示意圖

1）靜止?fàn)顟B(tài)。車體重心恰好垂直落在兩個(gè)電機(jī)軸線上，此時(shí)小車處于平衡態(tài)，無需做任何控制。

2）前傾狀態(tài)。車體向前傾斜，其重心向前偏離車軸線，此時(shí)若要恢復(fù)到平衡態(tài)，必須使車輪向前加速運(yùn)動(dòng)，使重心重新回到車軸線，系統(tǒng)保持平衡。

3）后仰狀態(tài)。車體向后傾斜，其重心向后偏離車軸線，此時(shí)若要恢復(fù)到平衡態(tài)，與前傾狀態(tài)相反，必須使車輪向后加速運(yùn)動(dòng)，使重心重新回到車軸線。

在實(shí)際運(yùn)行中，兩輪自平衡小車的工作狀態(tài)始終在這三類狀態(tài)中變換。平衡控制就是通過姿態(tài)傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車體的傾斜角度，一旦發(fā)現(xiàn)傾角偏離了平衡點(diǎn)，即車體的重心偏離了車軸線，微處理器就會(huì)自動(dòng)控制驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)方向與速度，以向前或向后、加速或減速使車體再次恢復(fù)到平衡點(diǎn)上。并且這個(gè)過程一直持續(xù)著，系統(tǒng)才能保持動(dòng)態(tài)平衡。

圖3 兩輪自平衡小車系統(tǒng)設(shè)計(jì)圖

1.2 模糊PID控制

模糊PID 控制是將模糊技術(shù)與傳統(tǒng)PID 控制有機(jī)結(jié)合起來，以達(dá)到有效的控制精度。當(dāng)姿態(tài)數(shù)據(jù)偏差較大時(shí)采用模糊控制，響應(yīng)速度快、動(dòng)態(tài)性能高；當(dāng)姿態(tài)數(shù)據(jù)偏差較小時(shí)采用傳統(tǒng)PID 控制，靜態(tài)性能高，這樣才能滿足系統(tǒng)的控制精度^[10]。因此模糊PID 控制比單獨(dú)的模糊控制和單獨(dú)的傳統(tǒng)PID 控制都有更好的控制效果與控制精度。

2   系統(tǒng)設(shè)計(jì)

兩輪自平衡代步小車由兩輪自平衡小車與遙控器構(gòu)成，二者之間通過LoRa (Long Range Radio，遠(yuǎn)距離無線電) 無線通信進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，如圖2 所示。兩輪自平衡小車通過陀螺儀、加速度計(jì)實(shí)時(shí)感知運(yùn)動(dòng)姿態(tài)信息，中央微處理器根據(jù)姿態(tài)信息控制兩個(gè)獨(dú)立的步進(jìn)電機(jī)的方向與轉(zhuǎn)速，以實(shí)現(xiàn)車體的平衡控制。同時(shí)，在不平衡或突然加速、減速時(shí)，通過語音發(fā)預(yù)警信號(hào)，以友情提醒使用人注意安全；而在勻速行駛時(shí)，語音可提示當(dāng)前時(shí)速或播放使用人喜歡的音樂、評(píng)書、小品等節(jié)目。再者，可把當(dāng)前的姿態(tài)信息通過LoRa 無線傳輸給遙控器。此外，也可通過LoRa 無線接收遙控器發(fā)來的控制指令。因此兩輪自平衡小車由中央微處理器、陀螺儀、加速度計(jì)、步進(jìn)電機(jī)、LoRa 通信、語音播報(bào)等模塊等構(gòu)成，如圖3 所示。而遙控器可通過操作桿遠(yuǎn)程無線控制兩輪自平衡小車的方向與轉(zhuǎn)速，同時(shí)有LED 燈顯示兩輪自平衡小車的運(yùn)行狀態(tài)。

3.2 LoRa通信模塊

LoRa 是一種基于擴(kuò)頻技術(shù)的低功耗、遠(yuǎn)距離無線通信方式，其特點(diǎn)是在同樣的功耗條件下比其他無線方式傳播的距離更遠(yuǎn)。采用SZ15-01 模塊，其工作頻段為（470~510）MHz，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透明傳輸，具有超高接收靈敏度，波特率為1 200~115 200 bit/s^[12]。其電路設(shè)計(jì)如圖5 所示。

3.3 語音播報(bào)模塊

語音播報(bào)模塊不僅具有播放音樂、評(píng)書、小品等使用人心情愉快，而且還具有若遇到不平衡或突然加速、減速時(shí)，友情語音提醒讓使用人多注意安全。語音模塊采用MX6100。該模塊嵌入了串口的MP3 芯片，集成了MP3、WAV 的硬解碼。通過簡(jiǎn)單的串口指令即可完成播放指定的語音文件，穩(wěn)定可靠。該模塊支持比特率11172-3 和ISO13813-3 layer3 音頻解碼，支持Normal、Jazz、Classic、Pop、Rock 等音效，24 位DAC輸出，支持FAT16、FAT32 文件系統(tǒng)與32 G的TF/SD 卡；30 級(jí)音量可調(diào)^[13]，其電路設(shè)計(jì)如圖6 所示。

3.4 中央處理器

中央微處理器整個(gè)系統(tǒng)的最核心部件，負(fù)責(zé)讀取陀螺儀、加速度傳感器的姿態(tài)數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行匯總、分析與處理，并控制步進(jìn)電機(jī)按所需要的方式平穩(wěn)轉(zhuǎn)動(dòng)。同時(shí)把自平衡小車的當(dāng)前運(yùn)行姿態(tài)數(shù)據(jù)通過LoRa 方式發(fā)送給遙控器，讓遙控器及時(shí)知曉自平衡小車的當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)。此外，也通過LoRa 方式接收遙控器發(fā)來的控制指令及相關(guān)數(shù)據(jù)。因此需要功能強(qiáng)大的中央微處理器，為此采用STM32F103。該芯片使用高性能的32位ARM/Cortex M3 內(nèi)核， 內(nèi)置20KB SRAM、128KB Flash，含有2 個(gè)12bit 的A/DC、3 個(gè)通用16bit 定時(shí)器和多種串行接口，如I2C、SPI 與USART 等接口^[14]。STM32F103 外接了實(shí)時(shí)時(shí)鐘芯片SZ2058 以及驅(qū)動(dòng)步進(jìn)電機(jī)，其電路設(shè)計(jì)如圖7 所示。

4   程序設(shè)計(jì)

4.1 運(yùn)動(dòng)姿態(tài)檢測(cè)程序

運(yùn)動(dòng)姿態(tài)檢測(cè)采用CruizCore R1370P 集成傳感器，其程序部分代碼如下：

void Attitude_Data(void)

{ X_ACCEL=Get_Data(ACCEL_XOUT);

Y_ACCEL=Get_Data(ACCEL_YOUT);

Z_ACC EL=Get_Data(ACCEL_ZOUT);

X_GYROS=Get_Data(GYROS_XOUT);

Y_GYROS=Get_Data(GYROS_YOUT);

Z_GYROS=Get_Data(GYROS_ZOUT);

......

}

4.2 卡爾曼濾波程序

卡爾曼濾波對(duì)陀螺儀、加速度采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合、優(yōu)化處理，其程序部分代碼如下：

void Kalman_Filter(void)

{

rate=(data_str[0]&0xFF)|((data_str[1]<<8)&0xFF00);

a n g l e = ( d a t a _ s t r [ 2 ] & 0 x F F ) | ( ( d a t a _

str[3]<<8)&0xFF00);

x _ a c c = ( d a t a _ s t r [ 4 ] & 0 x F F ) | ( ( d a t a _

str[5]<<8)&0xFF00);

y _ a c c = ( d a t a _ s t r [ 6 ] & 0 x F F ) | ( ( d a t a _

str[7]<<8)&0xFF00);

z _ a c c = ( d a t a _ s t r [ 8 ] & 0 x F F ) | ( ( d a t a _

str[9]<<8)&0xFF00);

sum=data_str[0]+data_str[1]+data_str[2]+data_

str[3]+

data_str[4]+data_str[5]+data_str[6]+data_str[7];

gRate=rate/100.0;

gAngle=angle/100.0;

gX_accel=x_acc;

gY_accel=y_acc;

gZ_accel=z_acc;

......

}

4.3 語音模塊程序

語音模塊可友情提示和播放音樂等節(jié)目，程序部分代碼如下：

void Voice(void)

{Open_FileName(&File_Name)

{ for(j=0,i=0;File_Name[j];j++,i++)

{ if(File_Name[j]==’’)

{File_Name[i++]=File_Name[j];

File_Name[i]=’’;

}

      wait(5);

......

}

4.4 LoRa通信程序

LoRa 通信程序部分代碼如下：

void LoRa_Send_data(void)

{ unsigned char sum = 0;

sum += Send_Byte1(0x88);

sum += Send_Byte1(4);

sum += Send_Byte1(BYTE0(Left_value));

sum += Send_Byte1(BYTE1(Left_value));

sum += Send_Byte1(BYTE2(Right_value));

sum += Send_Byte1(BYTE3(Right_value));

Send_Byte_1(sum);

......

}

5   測(cè)試數(shù)據(jù)

5.1 平緩路面續(xù)航距離測(cè)試

當(dāng)電池充滿電后，由4 名體質(zhì)量為50 kg、55 kg、60 kg、65 kg 的人員分別騎行自平衡小車在同一條相對(duì)平緩路面進(jìn)行續(xù)航距離測(cè)試。當(dāng)蓄電池電壓下降到設(shè)定閾值并蜂鳴器報(bào)警時(shí)，停止測(cè)試。測(cè)試數(shù)據(jù)如表1 所示。

表1 平緩路面續(xù)航距離測(cè)試數(shù)據(jù)

5.2 坡度路面續(xù)航距離測(cè)試

當(dāng)電池充滿電后，同樣由上述4 名人員分別騎行自平衡小車在大約15° 的坡度路面進(jìn)行續(xù)航距離測(cè)試，測(cè)試要求與5.1 一樣。測(cè)試數(shù)據(jù)如表2 所示。

表2 約15°坡度路面續(xù)航距離測(cè)試數(shù)據(jù)

5.3 陀螺儀角度數(shù)據(jù)

當(dāng)自平衡代步小車處于駕駛狀態(tài)時(shí)，Cruiz CoreR1370P輸出的角度數(shù)據(jù)如圖8 所示。

圖8 Cruiz Core R1370P輸出的角度數(shù)據(jù)

6   實(shí)物圖片

遙控器實(shí)物如圖9 所示。

圖9 遙控器實(shí)物圖

基于模糊PID 的兩輪自平衡代步小車實(shí)物如圖10所示。

圖10 基于模糊PID的兩輪自平衡代步小車實(shí)物圖

7   結(jié)束語

基于模糊PID 的兩輪自平衡代步小車采用了陀螺儀、加速度計(jì)、ARM微處理器、語音播報(bào)、步進(jìn)電機(jī)控制、LoRa 通信等多種物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，具有平衡穩(wěn)定、續(xù)航距離遠(yuǎn)、語音預(yù)警、遠(yuǎn)程遙控等特點(diǎn)。

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（本文來源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2023年2月期）