基于AVR单片机: 两轮自平衡智能车

寒假无所事事,决定做一个两轮平衡车来玩玩.个人觉得两轮自平衡车是集合所有算法的精髓.它就像蛋炒饭,最简单也是最困难.他可以用简单的算法实现,当然也可以用最复杂的控制理论来实现. 本质上来说它就是个倒立摆.

个人原创,转载请注明原文出处:

https://www.embbnux.com/2014/02/21/avr_mcu_balance_car/

所需原件:

AVR单片机 : 采用之前的ATmega128开发板

传感器: ENC03陀螺仪  mma8451加速度计

电机驱动: L298n

总体思路:

使用陀螺仪测角速度,使用加速度计测角度,使用测得的这两个值进行传感器融合,获取准确的角度.由得到的角度来控制车子两个轮子的转向,转速等参数.进而实现两轮车的平衡. 传感器融合使用卡尔曼滤波算法,不得不大赞一下卡尔曼同学,给了个这么perfect的算法,传说当年挑战者号就是用的这个算法.

角度的测量:

enc03陀螺仪: 采用的这个陀螺仪是模拟量的,输出电压需要用ATmega128进行adc转换成数字量,测得电压,再转换成角速度:

ISR(ADC_vect){

  if(adc_done_flag==0){
     adc_read(adc_channel);
      if(adc_channel==1) {
       adc_channel=0;
      }
      else{
       adc_channel++;
       adc_mid_tmp0[cou]=adc_value[0];
//中值滤波
      cou++;
      if(cou==3){
          cou=0;
          if(adc_mid_tmp0[0]>adc_mid_tmp0[1]){
             mid_tmp =  adc_mid_tmp0[0];
             adc_mid_tmp0[0] =adc_mid_tmp0[1];
             adc_mid_tmp0[1] =mid_tmp;
          }
          if(adc_mid_tmp0[2]>adc_mid_tmp0[1])
             adc_mid[0]=adc_mid_tmp0[1] ;
          else if (adc_mid_tmp0[2]>adc_mid_tmp0[0])
             adc_mid[0]=adc_mid_tmp0[2] ;
          else
             adc_mid[0]=adc_mid_tmp0[0] ;
      }
   }
   adc_set_channel(adc_channel);
   adc_done_flag =1;
}
else adc_done_flag = 0;
//ADCSRA|=(1<<ADSC);

}

 


float gyro_enc03_w(unsigned int adc_value,float adc_bias){
   float w_value;
   //把adc采集的值转化为电压
   w_value = (float)(adc_value)*2540/1024;  //mV
   w_value = w_value-adc_bias;
   //把电压转化为角速度
   w_value = -w_value;
   w_value = w_value/0.67;
   return w_value;
}

mma8451加速度计: mma8451使用的I2C接口,不过没事,128上面就有一个了,这里我使用硬件I2C来实现,代码较多这里给出关键代码:

unsigned char i2c_mma8451_Write(unsigned char Address,unsigned char Wdata)
{
   unsigned char i;
   Start();//I2C启动
   Wait();
   if(TestAck()!=START) return 1;//ACK

   Write8Bit(MMA845x_IIC_ADDRESS);//写I2C 8451从器件地址和写方式
   Wait();
   if(TestAck()!=MT_SLA_ACK) return 1;//ACK

   Write8Bit(Address);//写x地址
   Wait();
   if(TestAck()!=MT_DATA_ACK) return 1;//ACK

   Write8Bit(Wdata);//写入设备ID及读信
   Wait();
   if(TestAck()!=MT_DATA_ACK) return 1;//ACK

    Stop();//I2C停止
   for(i=0;i<250;i++);
   return 0;
}
//mma8451初始化
//初始化为指定模式
void mma845x_init()
{   i2c_init();
    i2c_mma8451_Write(CTRL_REG1,ASLP_RATE_20MS+DATA_RATE_5MS);
    i2c_mma8451_Write(XYZ_DATA_CFG_REG, FULL_SCALE_2G); //2G
    i2c_mma8451_Write(CTRL_REG1, (ACTIVE_MASK+ASLP_RATE_20MS+DATA_RATE_5MS)&(~FREAD_MASK)); //激活状态   14bit
}
//
unsigned char i2c_mma8451_Read(unsigned char Address)
{
    unsigned char temp;
    Start();//I2C启动
    Wait();
    if (TestAck()!=START) return 0;//ACK

    Write8Bit(MMA845x_IIC_ADDRESS);//写入设备ID及写信号
    Wait();
    if (TestAck()!=MT_SLA_ACK) return 0;//ACK //
//
   Write8Bit(Address);//写X地址
   Wait();
   if (TestAck()!=MT_DATA_ACK) return 0; //?
//data1=TestAck();
   Start();//I2C重新启动
   Wait();
   if (TestAck()!=RE_START)  return 0;

   Write8Bit(MMA845x_IIC_ADDRESS+1);//写I2C从器件地址和读方式
   Wait();
   if(TestAck()!=MR_SLA_ACK)  return 0;//ACK

   Twi();//启动主I2C读方式
   Wait();
   if(TestAck()!=MR_DATA_NOACK) return 0;//ACK
   temp=TWDR;//读取I2C接收数据
   Stop();//I2C停止
   return temp;
}
//求出加速度原始对应数值
unsigned int get_mma8451_data(unsigned char Address){
    unsigned char x;
    unsigned int wx;
    unsigned char address_LSB;
    x = i2c_mma8451_Read(Address);
   if(Address==OUT_Z_MSB_REG)
   address_LSB= OUT_Z_LSB_REG;
   else if(Address==OUT_Y_MSB_REG)
     address_LSB= OUT_Y_LSB_REG;
   else
     address_LSB= OUT_X_LSB_REG;
     wx = ((i2c_mma8451_Read(address_LSB))|x<<8);
   return wx;
}

使用卡尔曼滤波融合两个测量量:(参考自原来在阿莫论坛很流行的算法)


float angle, angle_dot;         //外部需要引用的变量
//-------------------------------------------------------
float Q_angle=0.001, Q_gyro=0.003, R_angle=5.0, dt=0.01;
//注意:dt的取值为kalman滤波器采样时间;
float P[2][2] = {
              { 1, 0 },
              { 0, 1 }
};

float Pdot[4] ={0,0,0,0};

const char C_0 = 1;

float q_bias, angle_err, PCt_0, PCt_1, E, K_0, K_1, t_0, t_1;

void Kalman_Filter(float angle_m,float gyro_m)            //gyro_m:gyro_measure
{
   angle+=(gyro_m-q_bias) * dt;//先验估计

   Pdot[0]=Q_angle - P[0][1] - P[1][0];// Pk-' 先验估计误差协方差的微分
   Pdot[1]=- P[1][1];
   Pdot[2]=- P[1][1];
   Pdot[3]=Q_gyro;

   P[0][0] += Pdot[0] * dt;// Pk- 先验估计误差协方差微分的积分 = 先验估计误差协方差
   P[0][1] += Pdot[1] * dt;
   P[1][0] += Pdot[2] * dt;
   P[1][1] += Pdot[3] * dt;

  angle_err = angle_m - angle;//zk-先验估计

  PCt_0 = C_0 * P[0][0];
  PCt_1 = C_0 * P[1][0];

  E = R_angle + C_0 * PCt_0;

  K_0 = PCt_0 / E;//Kk
  K_1 = PCt_1 / E;

  t_0 = PCt_0;
  t_1 = C_0 * P[0][1];

  P[0][0] -= K_0 * t_0;//后验估计误差协方差
  P[0][1] -= K_0 * t_1;
  P[1][0] -= K_1 * t_0;
  P[1][1] -= K_1 * t_1;

  angle    += K_0 * angle_err;//后验估计
  q_bias    += K_1 * angle_err;//后验估计
  angle_dot = gyro_m-q_bias;//输出值(后验估计)的微分 = 角速度
}

卡尔曼算法是要在定时器里面不断的更新,才能发挥作用.dt就是定时器的时间,这里我采用10ms.

主要算法在定时器中断里面实现:

定时器里面完成对角速度,角度的测量,卡尔曼更新,以及对电机的控制.

//定时器0 初始化
void timer0_init(void){
   //设置计数开始的初始值
   TCNT0 = 176 ; // 208>>6ms 176>>10ms
   //设置分频
   TCCR0 = (1<<CS02)|(1<<CS00)|(1<<CS01); //1024分频  47次6ms 62.5次8ms
   //设置中断屏蔽寄存器
   TIMSK = (1<<TOIE0);   //设置溢出使能中断
}
//定时器0溢出中断
ISR(TIMER0_OVF_vect){

    //设置计数开始的初始值
    TCNT0 = 176 ;  //10ms

    mma8451_data = get_mma8451_data(OUT_Z_MSB_REG);
    acc = mma8451_i2c_to_angel(mma8451_data);
    acc_tmp=acc;
    gyro = gyro_enc03_w(adc_mid[0],adc_bias);
    gyro_tmp = gyro;
    //卡尔曼
    Kalman_Filter(acc,gyro);

//控制车速
if (angle>0) {
   car_back();
   if(angle>15)
   car_speed(0x2f,0x2f);
else
   car_speed(0x4f,0x4f);
}
else if(angle<0){
    car_forward();
    if(angle<-15)
    car_speed(0x2f,0x2f);
 else
   car_speed(0x4f,0x4f);
}

}

对于车速的控制,这里只采用简单的开环控制,之后会采用更复制的DIP控制或者模糊控制等算法.

《基于AVR单片机: 两轮自平衡智能车》有4个想法

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