Делаем самобалансирующего робота на Ардуино

Рассказываем о том как можно использовать Ардуино для создания самобалансирующего робота, который балансирует как Сигвей.

Как работает балансировка?

Сигвей от англ. Segway – двухколесное средство передвижения стоя, оснащенное электроприводом. Еще их называют гироскутерами или электрическими самокатами.

Вы когда-нибудь задумывались, как работает Сигвей? В этом уроке мы постараемся показать вам, как сделать робота Ардуино, который уравновешивает себя точно так же, как Segway.

Чтобы сбалансировать робота, двигатели должны противодействовать падению робота. Это действие требует обратной связи и корректирующих элементов.

Элемент обратной связи - гироскоп-акселерометр MPU6050, который обеспечивает как ускорение, так и вращение во всех трех осях (основы MP26050 I2C). Ардуино использует это, чтобы знать текущую ориентацию робота. Корректирующим элементом является комбинация двигателя и колеса.

В итоге должен получиться примерно такой друг:

Схема робота

Сначала подключите MPU6050 к Ардуино и проверьте соединение, используя коды в этом учебном руководстве по интерфейсу IMU. Если данные теперь отображаются на последовательном мониторе, вы молодец!

Продолжайте подключать остальные компоненты, как показано выше. Модуль L298N может обеспечить +5В, необходимый для Ардуино, если его входное напряжение составляет +7В или выше. Тем не менее, мы выбрали отдельные источники питания для двигателя и схемы.

Создание робота

Корпус робота изготовлен в основном из акрилового пластика с двумя редукторными двигателями постоянного тока:

Основная печатная плата, состоящая из Arduino Nano и MPU6050:

Модуль драйвера двигателя L298N:

Мотор редуктора постоянного тока с колесом:

Самобалансирующийся робот по существу является перевернутым маятником. Он может быть лучше сбалансирован, если центр массы выше относительно колесных осей. Высший центр масс означает более высокий момент инерции массы, что соответствует более низкому угловому ускорению (более медленное падение). Вот почему мы положили батарейный блок на верх. Однако высота робота была выбрана исходя из наличия материалов 🙂

Завершенный вариант самостоятельно балансирующего робота можно посмотреть на рисунке выше. В верхней части находятся шесть Ni-Cd-батарей для питания печатной платы. В промежутках между моторами используется 9-вольтовая батарея для драйвера двигателя.

Теория

В теории управления, удерживая некоторую переменную (в данном случае позицию робота), требуется специальный контроллер, называемый ПИД (пропорциональная интегральная производная). Каждый из этих параметров имеет «прирост», обычно называемый Kp, Ki и Kd. PID обеспечивает коррекцию между желаемым значением (или входом) и фактическим значением (или выходом). Разница между входом и выходом называется «ошибкой».

ПИД-регулятор уменьшает погрешность до наименьшего возможного значения, постоянно регулируя выход. В нашем самобалансирующем роботе Arduino вход (который является желаемым наклоном в градусах) устанавливается программным обеспечением. MPU6050 считывает текущий наклон робота и подает его на алгоритм PID, который выполняет вычисления для управления двигателем и удерживает робота в вертикальном положении.

PID требует, чтобы значения Kp, Ki и Kd были настроены на оптимальные значения. Инженеры используют программное обеспечение, такое как MATLAB, для автоматического вычисления этих значений. К сожалению, мы не можем использовать MATLAB в нашем случае, потому что это еще больше усложнит проект. Вместо этого мы будем настраивать значения PID. Вот как это сделать:

1. Сделайте Kp, Ki и Kd равными нулю.
2. Отрегулируйте Kp. Слишком маленький Kp заставит робота упасть, потому что исправления недостаточно. Слишком много Kp заставляет робота идти дико вперед и назад. Хороший Kp сделает так, что робот будет совсем немного отклоняться назад и вперед (или немного осциллирует).
3. Как только Kp установлен, отрегулируйте Kd. Хорошее значение Kd уменьшит колебания, пока робот не станет почти устойчивым. Кроме того, правильное Kd будет удерживать робота, даже если его толькать.
4. Наконец, установите Ki. При включении робот будет колебаться, даже если Kp и Kd установлены, но будет стабилизироваться во времени. Правильное значение Ki сократит время, необходимое для стабилизации робота.

Поведение робота можно посмотреть ниже на видео:

Код Ардуино самобалансирующего робота

Нам понадобилось четыре внешних библиотеки, для создания нашего робота. Библиотека PID упрощает вычисление значений P, I и D. Библиотека LMotorController используется для управления двумя двигателями с модулем L298N. Библиотека I2Cdev и библиотека MPU6050_6_Axis_MotionApps20 предназначены для чтения данных с MPU6050. Вы можете загрузить код, включая библиотеки в этом репозитории.

#include <PID_v1.h>
#include <LMotorController.h>
#include "I2Cdev.h"
#include "MPU6050_6Axis_MotionApps20.h"

#if I2CDEV_IMPLEMENTATION == I2CDEV_ARDUINO_WIRE
#include "Wire.h"
#endif

#define MIN_ABS_SPEED 20

MPU6050 mpu;

// MPU control/status vars
bool dmpReady = false; // set true if DMP init was successful
uint8_t mpuIntStatus; // holds actual interrupt status byte from MPU
uint8_t devStatus; // return status after each device operation (0 = success, !0 = error)
uint16_t packetSize; // expected DMP packet size (default is 42 bytes)
uint16_t fifoCount; // count of all bytes currently in FIFO
uint8_t fifoBuffer[64]; // FIFO storage buffer

// orientation/motion vars
Quaternion q; // [w, x, y, z] quaternion container
VectorFloat gravity; // [x, y, z] gravity vector
float ypr[3]; // [yaw, pitch, roll] yaw/pitch/roll container and gravity vector

//PID
double originalSetpoint = 173;
double setpoint = originalSetpoint;
double movingAngleOffset = 0.1;
double input, output;

//adjust these values to fit your own design
double Kp = 50;   
double Kd = 1.4;
double Ki = 60;
PID pid(&input, &output, &setpoint, Kp, Ki, Kd, DIRECT);

double motorSpeedFactorLeft = 0.6;
double motorSpeedFactorRight = 0.5;
//MOTOR CONTROLLER
int ENA = 5;
int IN1 = 6;
int IN2 = 7;
int IN3 = 8;
int IN4 = 9;
int ENB = 10;
LMotorController motorController(ENA, IN1, IN2, ENB, IN3, IN4, motorSpeedFactorLeft, motorSpeedFactorRight);

volatile bool mpuInterrupt = false; // indicates whether MPU interrupt pin has gone high
void dmpDataReady()
{
mpuInterrupt = true;
}


void setup()
{
// join I2C bus (I2Cdev library doesn't do this automatically)
#if I2CDEV_IMPLEMENTATION == I2CDEV_ARDUINO_WIRE
Wire.begin();
TWBR = 24; // 400kHz I2C clock (200kHz if CPU is 8MHz)
#elif I2CDEV_IMPLEMENTATION == I2CDEV_BUILTIN_FASTWIRE
Fastwire::setup(400, true);
#endif

mpu.initialize();

devStatus = mpu.dmpInitialize();

// supply your own gyro offsets here, scaled for min sensitivity
mpu.setXGyroOffset(220);
mpu.setYGyroOffset(76);
mpu.setZGyroOffset(-85);
mpu.setZAccelOffset(1788); // 1688 factory default for my test chip

// make sure it worked (returns 0 if so)
if (devStatus == 0)
{
// turn on the DMP, now that it's ready
mpu.setDMPEnabled(true);

// enable Arduino interrupt detection
attachInterrupt(0, dmpDataReady, RISING);
mpuIntStatus = mpu.getIntStatus();

// set our DMP Ready flag so the main loop() function knows it's okay to use it
dmpReady = true;

// get expected DMP packet size for later comparison
packetSize = mpu.dmpGetFIFOPacketSize();

//setup PID
pid.SetMode(AUTOMATIC);
pid.SetSampleTime(10);
pid.SetOutputLimits(-255, 255); 
}
else
{
// ERROR!
// 1 = initial memory load failed
// 2 = DMP configuration updates failed
// (if it's going to break, usually the code will be 1)
Serial.print(F("DMP Initialization failed (code "));
Serial.print(devStatus);
Serial.println(F(")"));
}
}


void loop()
{
// if programming failed, don't try to do anything
if (!dmpReady) return;

// wait for MPU interrupt or extra packet(s) available
while (!mpuInterrupt && fifoCount < packetSize)
{
//no mpu data - performing PID calculations and output to motors 
pid.Compute();
motorController.move(output, MIN_ABS_SPEED);

}

// reset interrupt flag and get INT_STATUS byte
mpuInterrupt = false;
mpuIntStatus = mpu.getIntStatus();

// get current FIFO count
fifoCount = mpu.getFIFOCount();

// check for overflow (this should never happen unless our code is too inefficient)
if ((mpuIntStatus & 0x10) || fifoCount == 1024)
{
// reset so we can continue cleanly
mpu.resetFIFO();
Serial.println(F("FIFO overflow!"));

// otherwise, check for DMP data ready interrupt (this should happen frequently)
}
else if (mpuIntStatus & 0x02)
{
// wait for correct available data length, should be a VERY short wait
while (fifoCount < packetSize) fifoCount = mpu.getFIFOCount();

// read a packet from FIFO
mpu.getFIFOBytes(fifoBuffer, packetSize);

// track FIFO count here in case there is > 1 packet available
// (this lets us immediately read more without waiting for an interrupt)
fifoCount -= packetSize;

mpu.dmpGetQuaternion(&q, fifoBuffer);
mpu.dmpGetGravity(&gravity, &q);
mpu.dmpGetYawPitchRoll(ypr, &q, &gravity);
input = ypr[1] * 180/M_PI + 180;
}
}

Значения Kp, Ki, Kd могут работать или не работать. Если они этого не делают, выполните шаги, описанные выше. Обратите внимание, что наклона в коде установлен на 173 градуса.

Вы можете изменить это значение, если хотите, но обратите внимание, что это угол наклона, которым должен поддерживаться роботом. Кроме того, если ваши двигатели слишком быстры, вы можете отрегулировать значения:

1. motorSpeedFactorLeft
2. motorSpeedFactorRight