自動(dòng)跟隨平衡小車的設(shè)計(jì)

#自動(dòng)跟隨平衡小車的設(shè)計(jì)1緒論1.1研究背景與意義1.1.1研究背景當(dāng)今時(shí)代是產(chǎn)業(yè)智能化的時(shí)代，新興的信息技術(shù)正在快速應(yīng)用于各行各業(yè)，現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)已經(jīng)成為了產(chǎn)業(yè)變革最主要的推動(dòng)力。根據(jù)《中國(guó)制造2025》計(jì)劃所述，我國(guó)將加大力度對(duì)智能自動(dòng)化工程、智能交互機(jī)器人、智能交通管理、智能電器、智能家居控制等產(chǎn)業(yè)進(jìn)行引領(lǐng)和推動(dòng)。此外，還應(yīng)根據(jù)消費(fèi)需求的動(dòng)態(tài)感知，從研發(fā)、制造和產(chǎn)業(yè)組織模式等方面開(kāi)發(fā)一系列新的制造模式。2018年12月底，全國(guó)工業(yè)和信息化部部署2019年工作，其涉及智能制造、信息消費(fèi)、5G等領(lǐng)域。智能制造業(yè)的興起和引起人們的重視，得益于人工智能的研究和發(fā)展，其可以理解為人工智能系統(tǒng)的前沿技術(shù)。人機(jī)一體化智能系統(tǒng)是智能化技術(shù)早期的應(yīng)用探索之一，正在逐步發(fā)展成為一種混合智能技術(shù)。人機(jī)一體化智能系統(tǒng)的智能化應(yīng)用主要體現(xiàn)在智能機(jī)械上，而對(duì)于人們的日常生活來(lái)說(shuō)，智能化在在智能機(jī)器人的應(yīng)用上體現(xiàn)得最為明顯。在工業(yè)生產(chǎn)上，很多領(lǐng)域通過(guò)智能化裝置的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了手動(dòng)控制與自動(dòng)控制的結(jié)合，節(jié)省了人力，降低了物料損耗，提升了生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)性。隨著智能化在不同產(chǎn)業(yè)的生成過(guò)程中應(yīng)用愈發(fā)廣泛，其承擔(dān)的作用也越來(lái)越重要。1.1.2研究意義推進(jìn)雙輪自平衡車的智能化研究自動(dòng)跟隨技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了很長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展。早在很多年以前，國(guó)內(nèi)外的研究人員就開(kāi)始了對(duì)自動(dòng)跟隨技術(shù)具體應(yīng)用的探索，設(shè)計(jì)出了自主跟隨四輪小車，自主跟隨無(wú)人機(jī)等作品。由于那個(gè)時(shí)期的自平衡車的相關(guān)技術(shù)還不成熟，導(dǎo)致很少有自動(dòng)跟隨技術(shù)在平衡車上應(yīng)用。在性質(zhì)上，雙輪自平衡車從屬于智能機(jī)器人的發(fā)展范疇，在移動(dòng)載具方面，它有所占空間小、駕駛靈活、容易停車且便于攜帶等特點(diǎn)，非常適合短距離的代步和應(yīng)用于娛樂(lè)活動(dòng)。但由于自平衡車在交通復(fù)雜的環(huán)境下，其安全性能并不穩(wěn)定，并且對(duì)駕駛者的安全防護(hù)措施比較欠缺，導(dǎo)致自平衡車的交通事故發(fā)生頻繁，事故損傷普遍偏重，致使現(xiàn)階段很多城市都出臺(tái)法令限制平衡車通行；另一方面，在平衡車跟隨功能方面，小米正在成為先驅(qū)者，雖然小米平衡車的性能和適用范圍還有很多不足之處，但自動(dòng)跟隨相關(guān)研究方向的正確性已被證明，這也將成為未來(lái)服務(wù)型機(jī)器人種類中特殊的一面。綠色環(huán)?？萍祭砟钕滦碌某砷L(zhǎng)力量“綠水青山就是金山銀山”，現(xiàn)在人們意識(shí)到了保護(hù)環(huán)境就是保護(hù)生產(chǎn)力。竭澤而漁，污染環(huán)境的生產(chǎn)方式已經(jīng)走到了盡頭，綠色發(fā)展，可持續(xù)發(fā)展才是正確的發(fā)展方向。綠色、環(huán)保、高效、健康、安全必然是我們建設(shè)科技強(qiáng)國(guó)的重大使命的立足之本。在科學(xué)技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，絕不可將利益作為追求的首要指標(biāo)，必須倡導(dǎo)推行清潔之上的發(fā)展準(zhǔn)則。這個(gè)科技智能發(fā)展時(shí)代之下，特殊的底線和準(zhǔn)則定能在可持續(xù)發(fā)展科技之路中譜寫成為主篇章。促進(jìn)自動(dòng)化向智能化的方向發(fā)展當(dāng)今時(shí)代是人工智能時(shí)代，人工智能的應(yīng)用使得產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率大幅提升，但與此同時(shí)，這也為自動(dòng)化行業(yè)的技術(shù)人員提出了新的需求。傳統(tǒng)的自動(dòng)控制技術(shù)現(xiàn)在也在向著智能化進(jìn)行著升級(jí)變革，自動(dòng)化領(lǐng)域的研究人員也在不斷地嘗試著將各種新型的科技手段在此進(jìn)行應(yīng)用。在運(yùn)輸領(lǐng)域之中，京東的自動(dòng)化倉(cāng)庫(kù)已經(jīng)成為了行業(yè)領(lǐng)先者，其采用了很多種類的分揀機(jī)器人、自動(dòng)導(dǎo)引運(yùn)輸車等智能化的先進(jìn)科技；在交通領(lǐng)域，自動(dòng)跟隨無(wú)人機(jī)現(xiàn)已面世，當(dāng)前已經(jīng)有諸多團(tuán)隊(duì)投入到了自動(dòng)化駕駛技術(shù)的研究中；在工業(yè)制造領(lǐng)域，自動(dòng)化裝置代替了大量人力的繁重作業(yè)，大幅度提升了生產(chǎn)開(kāi)發(fā)效率；在高危電氣應(yīng)用中，利用智能化技術(shù)能夠避免人員接觸，保護(hù)人員的安全等等?？梢?jiàn)，智能化的研究和發(fā)展是時(shí)代發(fā)展潮流大勢(shì)，人人都可以受益于智能化技術(shù)的應(yīng)用，這也是智能化領(lǐng)域進(jìn)步的不竭動(dòng)力。1.2研究現(xiàn)狀1.2.1國(guó)外研究現(xiàn)狀2001年，第一款成形的自動(dòng)平衡載人車輛問(wèn)世，其名為SegwayHT,如圖1.1所示。其通過(guò)駕駛者自身控制重心位置的變化和搖晃扶桿實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)的控制，在具備很強(qiáng)的載重能力的同時(shí)仍保證了較長(zhǎng)的續(xù)航里程，平衡車從此成為了一種新的單人代步交通工具。圖1.1SegwayHTSegway的出現(xiàn)很大程度上引起了學(xué)術(shù)界的研究人員對(duì)平衡車方面的研究興趣。眾多的科技創(chuàng)新領(lǐng)域人士都對(duì)這個(gè)新奇的交通工具所看好，蘋果公司創(chuàng)始人喬布斯也曾夸贊平衡車，稱其為具有跨時(shí)代意義的作品。2002年，此課題成為了諸多科研團(tuán)隊(duì)的主要研究方向，當(dāng)時(shí)在雙輪平衡車領(lǐng)域出現(xiàn)了很多研究。瑞士聯(lián)邦工業(yè)大學(xué)DanPiponi設(shè)計(jì)完成了一款新的雙輪平衡車，將其命名為J0E,如圖1.2所示。這款雙輪平衡車以DSP處理器作為為主控制單元，通過(guò)陀螺儀測(cè)量平衡車的車身姿態(tài)信息。JOE具備自動(dòng)保持平衡運(yùn)行的能力，但其使用范圍很窄，只能在沒(méi)有起伏的平面上運(yùn)行。原型機(jī)完成后，DanPiponi與FelixGrasse収對(duì)JOE進(jìn)行了升級(jí)改造，使其最高運(yùn)動(dòng)速度超過(guò)了5km/h,比人們正常的行走速度略快一些。升級(jí)版的JOE是自適應(yīng)模糊控制算法在平衡車領(lǐng)域的第一次應(yīng)用，自適應(yīng)模糊控制算法使其抗干擾能力和系統(tǒng)穩(wěn)定性遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于第一代的JOE。同年，三洋推出了FLATHRU,這是一款設(shè)計(jì)作為家庭內(nèi)物品運(yùn)輸載具的雙輪自平衡機(jī)器人，如圖1.3所示。FLATHRU的外形近似于圓筒狀，其外殼內(nèi)部具有一定空間，可以放置并搬運(yùn)物品。機(jī)器人通過(guò)三個(gè)陀螺儀檢測(cè)姿態(tài)信息，并進(jìn)行自主平衡控制。但其同樣有無(wú)法在坑洼路面運(yùn)行的缺憾，并且在平坦路面它的最高運(yùn)行速度也僅有0.3m/s,在負(fù)載達(dá)到最大負(fù)載量10Kg的情況下僅有60分鐘左右的續(xù)航。2009年，本田公司發(fā)布了MobilityRobot搬運(yùn)機(jī)器人。這是一款專為室內(nèi)物品搬運(yùn)設(shè)計(jì)的自平衡機(jī)器人。如圖1.4所示。MobilityRobot具有自主運(yùn)動(dòng)的能力，能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)避障，可以接收命令并自動(dòng)進(jìn)行物品的搬運(yùn)。圖1.2JOE圖1.2JOE圖1.3FLATHRU圖1.4MobilityRobot2017年，Handle問(wèn)世。這是一款具有革命性機(jī)械結(jié)構(gòu)的機(jī)器人，其輪腿式運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)用了很多波士頓動(dòng)力先前研發(fā)的Atlas的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，Handle的出現(xiàn)標(biāo)志著雙輪自平衡機(jī)器人的研究現(xiàn)在已經(jīng)達(dá)到了很高的技術(shù)水準(zhǔn)，其在復(fù)雜路況的通過(guò)性及運(yùn)動(dòng)性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了同期其他型號(hào)的自平衡機(jī)器人。1.2.2國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀我國(guó)對(duì)機(jī)器人的研究起步較晚，早期的研究都是以技術(shù)引入為主。從產(chǎn)品的逆向研發(fā)開(kāi)始慢慢對(duì)機(jī)器人設(shè)計(jì)領(lǐng)域進(jìn)行探索，之后逐步進(jìn)行獨(dú)立的設(shè)計(jì)，經(jīng)過(guò)很長(zhǎng)一段時(shí)間，完整的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)才得以實(shí)現(xiàn)。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)諸多高校及研究機(jī)構(gòu)都開(kāi)展了雙輪自平衡機(jī)器人的研究，在控制理論、控制算法方面都取得了不錯(cuò)的研究成果。2003年，中國(guó)科技大學(xué)的研發(fā)人員設(shè)計(jì)制造出了一款雙輪平衡車，其名為FreeMove，如圖1.5所示。FreeMove是第一部國(guó)內(nèi)自主研發(fā)的雙輪平衡車，這對(duì)我國(guó)平衡車研究領(lǐng)域具有里程碑式的意義。2011年，國(guó)內(nèi)的首款面向市場(chǎng)的代步平衡車產(chǎn)品成功上市，其名為Robstep易步車，如圖1.6所示。Robstep易步車在傳統(tǒng)的雙輪平衡車基礎(chǔ)上進(jìn)行了諸多創(chuàng)新與改進(jìn)，它在保持車體小巧靈活的前提下仍然實(shí)現(xiàn)了長(zhǎng)距離的續(xù)航。其設(shè)計(jì)主要用于室內(nèi)行駛，是一款優(yōu)良的代步工具。2013年，納恩博推出了Ninebot雙輪載人平衡車，這是一款完全國(guó)內(nèi)自主研制的雙輪載人自平衡電動(dòng)車。其實(shí)物如圖1.7所示。2015年，Segway公司為小米公司設(shè)計(jì)定制了一款雙輪自平衡車，名為小米九號(hào)。如圖1.8所示。九號(hào)平衡車的上市標(biāo)志著中國(guó)已經(jīng)替代了美國(guó)和日本，成為了平衡車產(chǎn)業(yè)新的發(fā)展中心。2017年，九號(hào)平衡車PLUS上市，如圖1.9所示。它在九號(hào)平衡車的基礎(chǔ)上進(jìn)行了多個(gè)改進(jìn)和升級(jí)，具備了無(wú)線電跟隨功能。圖1.5FreeMove圖1.6Robstep圖1.7Ninebot圖1.8九號(hào)圖1.9九號(hào)PLUS1.3論文的章節(jié)安排雙輪自平衡車方面的技術(shù)逐漸趨于成熟，進(jìn)而向自動(dòng)化、智能化方面開(kāi)始邁進(jìn)，而平衡車的穩(wěn)定性、安全性的指標(biāo)也隨著平衡車產(chǎn)業(yè)發(fā)展不斷的提升，圍繞著這個(gè)主題，本文對(duì)雙輪平衡車的設(shè)計(jì)及自主跟隨的解決方案進(jìn)行研究和探索。第1章緒論：首先闡述了本設(shè)計(jì)的背景及研究意義，其次整理了平衡車的進(jìn)化史及國(guó)內(nèi)外平衡車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展歷程，并在此過(guò)程中了解學(xué)習(xí)了雙輪平衡車的基本的硬件方案及軟件控制方法，積累了很多的經(jīng)驗(yàn)。第2章平衡小車的基本原理及跟隨方案設(shè)計(jì)：對(duì)平衡小車的基本原理進(jìn)行了研究學(xué)習(xí)，了解了平衡小車控制的基本方法?；诘沽[模型對(duì)平衡小車建模，進(jìn)行了更深刻的探索，驗(yàn)證了平衡小車的靜不穩(wěn)定特性及通過(guò)PID控制算法對(duì)小車進(jìn)行控制的可行性。最終列舉分析了現(xiàn)存的多種定位跟隨技術(shù)，選取了最為適合的視覺(jué)定位技術(shù)作為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)跟隨的技術(shù)手段。第3章自動(dòng)跟隨平衡小車的硬件設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)了一套完整的自動(dòng)跟隨平衡小車硬件系統(tǒng)，從硬件系統(tǒng)的整體架構(gòu)入手，逐步對(duì)各個(gè)硬件模塊進(jìn)行研究與設(shè)計(jì)，進(jìn)而設(shè)計(jì)并制作了小車的主控制板，最終將硬件電路系統(tǒng)安裝到小車底盤上，制作完成了平衡小車的硬件系統(tǒng)。第4章自動(dòng)跟隨平衡小車的軟件設(shè)計(jì)：根據(jù)第二章驗(yàn)證的PID控制算法及第三章所選的OpenMV定位跟隨技術(shù)及相關(guān)硬件模塊，對(duì)小車的軟件進(jìn)行設(shè)計(jì)，重點(diǎn)設(shè)計(jì)了基于OpenMV單目視覺(jué)模塊和AprilTag二維碼的自動(dòng)跟隨程序和小車運(yùn)動(dòng)控制的三環(huán)串級(jí)PID控制算法，最終完成了軟件系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。第5章自動(dòng)跟隨平衡小車整體測(cè)試：對(duì)已經(jīng)制作完成的自動(dòng)跟隨平衡小車進(jìn)行完整的系統(tǒng)測(cè)試，驗(yàn)證了設(shè)計(jì)方案方法的正確性和可行性，證明所研發(fā)的小車符合預(yù)期的性能要求。第6章總結(jié)與展望：對(duì)本設(shè)計(jì)進(jìn)行整體的總結(jié)與概括，分析了設(shè)計(jì)過(guò)程中遇到的各個(gè)技術(shù)難點(diǎn)，反思了仍存在的諸多不足，并提出了系統(tǒng)改進(jìn)和升級(jí)的設(shè)想與展望。1.4本章小結(jié)由以上的雙輪自平衡車相關(guān)研究的資料文獻(xiàn)，可以得知雙輪自平衡車是一種新興的小型載人交通工具，國(guó)外對(duì)雙輪自平衡車的研究已經(jīng)進(jìn)行了很長(zhǎng)時(shí)間，而國(guó)內(nèi)在此方面研究時(shí)間較短，現(xiàn)階段仍有很大的提升空間。隨著市面上出現(xiàn)的平衡車產(chǎn)品越來(lái)越多，平衡車在智能化方面的功能擴(kuò)展與升級(jí)日趨豐富，這說(shuō)明本設(shè)計(jì)的研究和創(chuàng)新方向是正確的。近年來(lái)，從研究成果上來(lái)看，雙輪平衡車的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入到了穩(wěn)步推進(jìn)的階段，雖然該領(lǐng)域內(nèi)經(jīng)常產(chǎn)出新的研究成果，但其多數(shù)都是停留在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)的測(cè)試研究階段。無(wú)論是從國(guó)家政策的鼓勵(lì)和推動(dòng)還是從科研工作者的探索和創(chuàng)新角度來(lái)看，在這個(gè)人們需求與科學(xué)技術(shù)都在迅速提升的時(shí)代，在平衡車領(lǐng)域仍值得探索與推進(jìn)。2平衡小車的基本原理及跟隨方案設(shè)計(jì)本章主要對(duì)自動(dòng)跟隨平衡小車的自動(dòng)平衡原理進(jìn)行探究和學(xué)習(xí)，并將平衡小車簡(jiǎn)化為倒立擺模型，進(jìn)而對(duì)平衡車的特性及控制方法進(jìn)行分析，并將其作為平衡車設(shè)計(jì)的理論依據(jù)，之后對(duì)平衡小車的自動(dòng)跟隨設(shè)計(jì)方案進(jìn)行了設(shè)計(jì)。平衡小車的基本原理在進(jìn)行平衡小車的設(shè)計(jì)與制作之前，首先應(yīng)了解其基本原理。平衡小車的兩個(gè)車輪是小車運(yùn)動(dòng)控制的唯一驅(qū)動(dòng)裝置，車輪在與之直接連接的電機(jī)驅(qū)動(dòng)的驅(qū)動(dòng)下旋轉(zhuǎn)。如果將小車的整體視為一個(gè)控制對(duì)象，則電機(jī)轉(zhuǎn)速是唯一的控制量。小車的控制任務(wù)可以分解為平衡控制、速度控制、方向控制三個(gè)基本任務(wù)，以下對(duì)這三個(gè)任務(wù)進(jìn)行詳細(xì)的分析：平衡控制：維持小車保持直立平衡是小車控制的首要目標(biāo)，小車在速度和方向上的控制都是在小車保持直立的前提下完成的。直立狀態(tài)下小車的支點(diǎn)在車輪軸線的中心處，而小車的重心在車輪軸線的上方，因此小車具有靜不穩(wěn)定性，在不受控制的狀態(tài)下勢(shì)必向前或向后傾倒，而當(dāng)小車處于重心在支點(diǎn)正上方這一特殊姿態(tài)時(shí)，小車的前后傾倒趨勢(shì)都最小，近似處于平衡直立的狀態(tài)，稱此姿態(tài)為機(jī)械零位。依據(jù)倒立擺的控制原理，當(dāng)小車發(fā)生傾倒時(shí)，當(dāng)前小車姿態(tài)和機(jī)械零位之間存在著一個(gè)角度差，通過(guò)傳感器將偏角發(fā)送給主控制器，主控制器根據(jù)控制算法計(jì)算出相應(yīng)的控制信號(hào)來(lái)控制電機(jī)運(yùn)動(dòng)進(jìn)而調(diào)整車身姿態(tài)，使小車始終保持在平衡狀態(tài)。速度控制：當(dāng)小車向前傾倒時(shí)，為了使小車重新回到平衡狀態(tài)，平衡控制算法會(huì)使小車向前加速運(yùn)動(dòng)，直到姿態(tài)角回到機(jī)械零位，但此時(shí)小車的速度已不為零，而是以一定速度進(jìn)行勻速運(yùn)動(dòng)，當(dāng)小車向后傾倒時(shí)小車會(huì)減速運(yùn)動(dòng)，其原理與加速過(guò)程完全相同。方向控制：小車的方向控制是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)跟隨的關(guān)鍵。雙輪平衡小車通過(guò)差速控制進(jìn)行轉(zhuǎn)向，小車以傳感器檢測(cè)到的跟隨目標(biāo)偏差信號(hào)作為方向控制的依據(jù)，將偏差信號(hào)分別與左右車輪的電機(jī)速度控制信號(hào)疊加，使兩側(cè)電機(jī)存在著轉(zhuǎn)速差，進(jìn)而帶動(dòng)小車進(jìn)行差速轉(zhuǎn)向。平衡小車的建模及特性探究2.2.1平衡小車的數(shù)學(xué)模型雙輪平衡車的設(shè)計(jì)就是參考于一階倒立擺的物理模型，其運(yùn)動(dòng)特性也與倒立擺極為相似。因此在研究學(xué)習(xí)雙輪平衡車的過(guò)程中，可以通過(guò)一階倒立擺模型來(lái)學(xué)習(xí)了解平衡車的特性與控制方法。因此本設(shè)計(jì)利用牛頓－歐拉法建立了一階倒立擺的數(shù)學(xué)模型.為了便于分析，可以將倒立擺簡(jiǎn)化為一個(gè)水平移動(dòng)的小車上固定一個(gè)倒擺的簡(jiǎn)易模型，如圖2.1所示。圖2.1倒立擺的簡(jiǎn)易模型圖模型中F為作用在小車上的力；M為小車的質(zhì)量；/為擺桿中心到小車的距離;I為擺桿的慣性；m為擺桿的質(zhì)量；。為擺桿與正下方的角度差；兀為小車位移。在對(duì)此模型進(jìn)行數(shù)學(xué)分析的首要任務(wù)是推導(dǎo)該系統(tǒng)的傳遞函數(shù)。對(duì)倒立擺簡(jiǎn)易模型中水平移動(dòng)的小車和倒擺的擺桿分別進(jìn)行獨(dú)立的受力分析，如圖2.2所示，即可得到倒立擺系統(tǒng)的微分方程。

圖2.2圖2.2倒立擺受力分析圖受力分析圖中的P為小車與擺桿相互作用的力垂直分量；N為小車與擺桿相互作用的力水平分量；b為小車的阻尼速度；疋為小車的速度；總為小車的加速度；mg為擺桿所受到的重力；9"為擺桿與豎直方向的角加速度。擺桿實(shí)現(xiàn)平衡時(shí)處在豎直向上的位置上，為了使分析更加可靠，可以將處在此位置的方程進(jìn)行線性化，則有9=0并且可以假設(shè)系統(tǒng)在此平衡位置附近的很小范圍內(nèi)可以保持穩(wěn)定，即戶20。(0為擺桿與豎直向上平衡位置的夾角)。則可得6=p+0,因?yàn)?很少，可以忽略不計(jì)，故cos3心-1,sin3=0,02=02?0。并且用u代替輸入F,最終得到的倒立擺方程為：(I+ml2)0-mgl0=mix,(2.1)<(2.1)(M+mx)+bx-ml0=u.對(duì)方程組2.1進(jìn)行拉普拉斯變換,得：(I+ml2)0(s)s2-mgl0(s)=mlX(s)s2,(2.2)<(2.2)(M+m)X(s)s+bX(s)s-ml0(s)s=U(s).假設(shè)初始條件為0，消除上述方程組中的X(s),則可以得到小車對(duì)擺桿角度的傳遞函數(shù)：mls(2.3)TOC\o"1-5"\h\zg(s)=凹=q-(2.3)1U(s)b(I+ml2)(m+M)mglbmgls+s3s2sqqq消除方程組2.2中的^(s),則得到了以小車的位移量作為輸出量的傳遞函數(shù):

其中G2(s)=其中G2(s)=X(s)(I+ml2)mgls2-

qqU(s)b(I+ml2)(m+M)mglbmgls4+s3s2sq(2.4)(2.5)q二[(m+M)(I+ml2)-(ml)2].(2.5)2.2.2倒立擺模型的控制器設(shè)計(jì)由于倒立擺系統(tǒng)的參數(shù)很多，不易進(jìn)行建?？刂疲虼藝L試使用PID控制器對(duì)倒立擺進(jìn)行控制。PID控制器的傳遞函數(shù)為：TTs2+Ks+TTOC\o"1-5"\h\zK(s)=Ts+K+—^=dpi.(2.6)DDPss其中K為比例系數(shù)；T為積分時(shí)間常數(shù)；T為微分時(shí)間常數(shù)。以擺桿角度為輸PID出量，可以得到倒立擺的PID控制原理框圖，如圖出量，可以得到倒立擺的PID控制原理框圖，如圖2.3所示。圖2.3以擺桿角度為輸出的PID控制原理框圖由圖2.3可以得到此控制系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為：num1TOC\o"1-5"\h\zT(s)=XSsl=XSsl=q(s)=血，(27)F(s)U(s)1+K(s)G(s).(numPID)(num)(')D11+1—(denPID)(den)1其中num和den分別代表了傳遞函數(shù)G的分子和分母；numPID，denPID分別111代表PID控制器傳遞函數(shù)的分子和分母。在上述模型的基礎(chǔ)上，引入小車位移量，最終得到以擺桿角度和小車位移為輸出量的系統(tǒng)控制原理圖，如圖2.4所示。

圖2.4倒立擺系統(tǒng)的PID控制原理框圖由圖2.4可以得到此系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為：numX(s)

X(s)

u(syG(s)c1+K(s)G(s)D1den1*(numPlD)(num)

(denPID)(den)1(2.8)其中num,den分別代表傳遞函數(shù)G的分子和分母。2222.2.3系統(tǒng)的MATLAB建模及實(shí)驗(yàn)在MATLAB中編寫相關(guān)代碼，建立該倒立擺控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，然后通過(guò)反饋命令產(chǎn)生閉環(huán)傳遞函數(shù)T(s)，外力F作為系統(tǒng)的輸入量，倒立擺擺桿與豎直位置的偏角0作為輸出，得到該系統(tǒng)控制模型的M文件，如圖2.5所示。k一級(jí)飼互揺蜿出為崔箱的傳邃網(wǎng)塾求題3TdlX:closeall;M=1DC9&;ffi=O.109:b=O.1:1=0.0034:1-025zTt?>=[imi*l/q0OJ-(T-Hni)+^*K+l/q-ib+m+c^l/^O]%FHD揑制牌強(qiáng)遞逼數(shù)krd-40k=10Oki二8nwnriD=[kdkki];denFID=[l□』：ixuiti0=eoikv(rvum.denPIDJd.cjn.^p^l^&d.d.(deikPID,itn.),亡urw*GipmP工D,n.\unJ待工咗制承Sffi的瞬沖響應(yīng)t=0;0.005:5:iule：eCnumdeinc,tJaxisCCO5-020.2J)圖2.5倒立擺系統(tǒng)的程序圖對(duì)PID控制器的參數(shù)進(jìn)行整定，當(dāng)KP取100、KI取8、KD取40時(shí)，此時(shí)輸出的響應(yīng)曲線如圖2.6所示。

圖2.6倒立擺擺桿角度響應(yīng)曲線圖將小車在水平位移X也作為輸出量，即為該系統(tǒng)的最終PID控制模型的M文件,得到小車位移響應(yīng)曲線圖如圖2.7所示。102030405060708090100ifs圖2.7倒立擺小車位移響應(yīng)曲線圖由數(shù)學(xué)模型及MATLAB仿真結(jié)果分析得知，倒立擺模型具有靜不穩(wěn)定的特性在不受外力控制的情況下無(wú)法自主保持直立狀態(tài)，而PID控制器能較好地控制倒立擺系統(tǒng)，可以使擺桿的角度和小車位移穩(wěn)定在一個(gè)比較理想的狀態(tài)。因此可以得出雙輪平衡小車可以進(jìn)行姿態(tài)控制，用PID控制器進(jìn)行控制就能得到很好的效果。2.3平衡小車自動(dòng)跟隨方案設(shè)計(jì)對(duì)被跟隨目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別與定位，是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)跟隨的首要任務(wù)。常用的近距離定位技術(shù)有超聲波測(cè)距技術(shù)、紅外測(cè)距技術(shù)、UWB定位、視覺(jué)定位等，下面將逐一介紹并分析這些技術(shù)。WiFi定位，這種技術(shù)是通過(guò)獲取采集當(dāng)前設(shè)備周圍的各個(gè)AP點(diǎn)信號(hào)的強(qiáng)度,進(jìn)而對(duì)距離進(jìn)行計(jì)算進(jìn)而實(shí)現(xiàn)定位的。WIFI定位主要有兩種工作方式，分別為主動(dòng)采集和被動(dòng)采集°WIFI適合在比較大的空間中應(yīng)用，其具有很高的帶寬和傳輸速度。但這種技術(shù)也有很多的不足之處，如WIFI信號(hào)受環(huán)境中存在的相同頻率信號(hào)的干擾十分嚴(yán)重。所以單獨(dú)的使用WiFi定位技術(shù)無(wú)法達(dá)到很高的精度，通常都有著幾米到十幾米之間的隨機(jī)誤差。藍(lán)牙定位，藍(lán)牙作為一種無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸和通信的規(guī)范，也可以進(jìn)行近距離的測(cè)距和定位。這種空間定位技術(shù)常用兩種定位方法進(jìn)行定位，分別是信號(hào)衰減定位和信號(hào)速率定位。信號(hào)速率定位方式對(duì)時(shí)鐘精度具有很高的要求，相對(duì)常見(jiàn)的藍(lán)牙設(shè)備而言是難以達(dá)到的。所以信號(hào)衰減模型定位是一種更可靠的定位方案，利用衰減公式計(jì)算距離能達(dá)到更高的定位精度。在無(wú)干擾的理想測(cè)試環(huán)境下，此方法可以達(dá)到很高的定位精度，這也說(shuō)明了該方案具有可行性，但藍(lán)牙信號(hào)衰減定位技術(shù)暫時(shí)還無(wú)法脫離實(shí)驗(yàn)環(huán)境。藍(lán)牙定位技術(shù)在信號(hào)復(fù)雜，帶有更多干擾的環(huán)境中應(yīng)用效果仍需要進(jìn)一步的研究與改良。超聲波定位，是一種應(yīng)用很早的近距離測(cè)距定位技術(shù)，現(xiàn)如今這種技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟。超聲波定位使用聲波飛行時(shí)間測(cè)量距離，通過(guò)測(cè)算聲波在目標(biāo)物體上回彈并返回傳感器的飛行時(shí)間即可測(cè)出距離，通過(guò)多個(gè)傳感器的角度和距離關(guān)系進(jìn)而實(shí)現(xiàn)空間定位。此定位技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是在傳輸方向上超聲波比其他聲波性能更好，受干擾更低，穿透力更強(qiáng)。超聲波經(jīng)常應(yīng)用于現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜的情況下，能夠完成很多艱巨的任務(wù)。其還具有硬件簡(jiǎn)單，成本低廉的優(yōu)點(diǎn)。當(dāng)然它也存在一些不容忽視的缺點(diǎn)，比如由于聲速受環(huán)境溫度影響而使測(cè)量產(chǎn)生誤差，超聲波從發(fā)射器中發(fā)出后存在一個(gè)震蕩衰減的過(guò)程，這個(gè)過(guò)程中很有可能產(chǎn)生“拖尾”現(xiàn)象，此現(xiàn)象會(huì)產(chǎn)生一定的盲區(qū)，從而影響回波的檢測(cè)。紅外定位，其利用紅外光進(jìn)行測(cè)距，原理是通過(guò)光的傳播速度和紅外光束發(fā)出和收到的間隔時(shí)間計(jì)算距離。紅外光通常使用紅外激光發(fā)射器作為光源傳播，這種方法具有很高的近距離測(cè)距精度，很多機(jī)器人會(huì)采用紅外定位加入多傳感器融合系統(tǒng)中以提升定位精度。但紅外測(cè)距單獨(dú)使用時(shí)遠(yuǎn)距離精度較差，并不適合在較大空間中進(jìn)行測(cè)距，紅外測(cè)距常作為檢測(cè)前方或周圍環(huán)境信息的輔助傳感器配合其他傳感器使用。UWB定位，UltraWideband超寬帶是一種新的無(wú)載波通信技術(shù)，利用脈寬極短的非正弦波窄脈沖進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。UWB在定位上的研究開(kāi)始得較晚，雖然在理論上UWB定位可以達(dá)到高精度的室內(nèi)定位，但是這項(xiàng)技術(shù)到目前仍不成熟，其應(yīng)用場(chǎng)合非常有限，并且容易受到很多方面的干擾。ZigBee定位，也是一種根據(jù)RSSI原理進(jìn)行定位的定位技術(shù)。ZigBee是一種新興的局域網(wǎng)協(xié)議，具有低功耗的特點(diǎn)。近年來(lái)，低功耗無(wú)線數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)在很多場(chǎng)合中都有應(yīng)用，ZigBee具有三個(gè)典型的工作頻段，其分別對(duì)應(yīng)著不同的傳輸速率，在最高工作頻率下其傳輸速率可以達(dá)到250k/s。因?yàn)閆igBee有著較大的傳輸距離，其具有一定的定位應(yīng)用潛力，可以在小型室內(nèi)環(huán)境中應(yīng)用，目前ZigBee的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)已經(jīng)為定位方案設(shè)計(jì)了多種應(yīng)用。此外，德州儀器也已經(jīng)研發(fā)出具有定位功能的ZigBee芯片，但其定位精度并不高，這項(xiàng)技術(shù)仍具有較大的提升空間。雷達(dá)定位，依據(jù)的是激光雷達(dá)測(cè)距的原理進(jìn)行定位。主流的雷達(dá)定位方式主要有相位測(cè)距法和脈沖測(cè)距法。脈沖測(cè)距在測(cè)距原理上較為簡(jiǎn)單，通過(guò)激光在傳感器和目標(biāo)間的飛行時(shí)間來(lái)進(jìn)行距離的測(cè)量。雖然激光測(cè)距的精度比較高，但硬件設(shè)備成本始終居高不下，目前仍無(wú)法廣泛應(yīng)用。視覺(jué)定位，常見(jiàn)的視覺(jué)定位技術(shù)有單目視覺(jué)定位和雙目（多目）視覺(jué)定位，雙目或多目攝像頭可以測(cè)算出目標(biāo)的深度信息，而單目定位也可通過(guò)配合其他傳感器或目標(biāo)的具體標(biāo)識(shí)來(lái)獲取深度信息。由于其它種類的傳感器獲取的信息量都非常有限，而且普遍受諸多因素干擾，相比之下在可視范圍內(nèi)使用視覺(jué)定位更加精準(zhǔn)，而且視覺(jué)定位無(wú)需在目標(biāo)物上安裝從機(jī)，僅需粘貼有特定的識(shí)別標(biāo)志，應(yīng)用更加簡(jiǎn)便。通過(guò)對(duì)以上技術(shù)進(jìn)行對(duì)比分析，藍(lán)牙、WIFI、ZigBee等定位方法都受環(huán)境干擾影響較大，而激光雷達(dá)和UWB定位成本較高。視覺(jué)方式精度滿足要求，并且在性價(jià)比和可靠性方面都具有優(yōu)勢(shì)，因此最終選擇單目視覺(jué)結(jié)合目標(biāo)標(biāo)識(shí)作為跟隨方案。2.4本章小結(jié)本章主要對(duì)自動(dòng)跟隨平衡小車的設(shè)計(jì)進(jìn)行了前期準(zhǔn)備和初步的探索，主要進(jìn)行了如下的工作：研究學(xué)習(xí)雙輪平衡車的基本原理，并分別對(duì)平衡小車的速度控制、直立控制、方向控制的原理進(jìn)行了分析學(xué)習(xí)，為搭建平衡小車完成了基礎(chǔ)的理論準(zhǔn)備。采用經(jīng)典的倒立擺模型來(lái)探究平衡小車的特性與控制方法，對(duì)模型進(jìn)行部分分解，進(jìn)而對(duì)每個(gè)部分進(jìn)行單獨(dú)的受力分析，并以此建立了平衡小車的數(shù)學(xué)模型，最終證實(shí)了此系統(tǒng)為自然不穩(wěn)定系統(tǒng)的結(jié)論?；跀?shù)學(xué)模型在MATLAB中分析系統(tǒng)的控制性能，通過(guò)PID控制器對(duì)倒立擺模型進(jìn)行控制，設(shè)定了相應(yīng)的控制參數(shù)，得出系統(tǒng)的響應(yīng)曲線圖，最終驗(yàn)證系統(tǒng)在控制下能夠保持平衡穩(wěn)定。以上仿真實(shí)驗(yàn)，不僅進(jìn)一步了解了平衡小車的動(dòng)態(tài)特性，同時(shí)也為后續(xù)的控制算法軟件設(shè)計(jì)及其控制參數(shù)整定上積累了一定的經(jīng)驗(yàn)。根據(jù)自動(dòng)跟隨的實(shí)現(xiàn)原理，對(duì)現(xiàn)有的定位測(cè)距技術(shù)進(jìn)行列舉和分析，從實(shí)際需求出發(fā)，最終確定了可行的跟隨方案。3自動(dòng)跟隨平衡小車的硬件設(shè)計(jì)硬件是系統(tǒng)工作的基礎(chǔ)，自動(dòng)跟隨平衡小車的硬件系統(tǒng)主要包括以下部分：主控制器模塊、單目攝像頭模塊、電源模塊、姿態(tài)檢測(cè)模塊、電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊。根據(jù)第2章的平衡小車基本原理分析可知，平衡小車控制系統(tǒng)需要獲取車輪的轉(zhuǎn)速、車身的姿態(tài)和跟隨目標(biāo)的位置信息，其中車輪轉(zhuǎn)速信息可通過(guò)電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊內(nèi)的編碼器獲得，車體姿態(tài)信息可通過(guò)姿態(tài)傳感器獲取，目標(biāo)的位置信息通過(guò)單目攝像頭模塊獲取。本章將對(duì)平衡小車的硬件部分進(jìn)行詳細(xì)闡述。3?1硬件系統(tǒng)總體架構(gòu)自動(dòng)跟隨平衡小車的硬件系統(tǒng)總體框圖如圖3.1所示。圖3.1雙輪自平衡跟隨小車硬件系統(tǒng)總體框圖主控制器為整個(gè)系統(tǒng)的控制核心，所有控制工作都由主控制器進(jìn)行。12V電池作為系統(tǒng)的供電電源，通過(guò)兩級(jí)降壓穩(wěn)壓達(dá)到各個(gè)模塊的工作適用電壓。單目攝像頭模塊用以采集、處理及反饋被跟隨目標(biāo)的信息至主控制器。姿態(tài)檢測(cè)模塊檢測(cè)小車的角速度、角加速度等姿態(tài)信息用以控制車身姿態(tài)。電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊包含電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路、車輪電機(jī)和增量式旋轉(zhuǎn)編碼器，用以實(shí)現(xiàn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)車輪旋轉(zhuǎn)，速度反饋和速度控制。

系統(tǒng)硬件功能模塊設(shè)計(jì)3.2.1主控制器設(shè)計(jì)主控制器是整個(gè)系統(tǒng)處理運(yùn)算的核心?？紤]平衡小車的外設(shè)資源需求和性能需求，主控制器必須具有充足的接口資源用以獲取多個(gè)傳感器的信息，還需要精度足夠高的PWM輸出端口以精確控制電機(jī)轉(zhuǎn)速。經(jīng)過(guò)對(duì)常見(jiàn)的多款單片機(jī)進(jìn)行對(duì)比，恩智浦K60系列單片機(jī)是最佳的選擇。K60單片機(jī)如圖3.2所示。首先在性能方面，K60基于ARMCortexM4內(nèi)核，具有512K的Flash存儲(chǔ)器和100MHz的CPU頻率，能夠勝任平衡小車需要的運(yùn)算量。K60有8個(gè)全功能型的高級(jí)定時(shí)器，可實(shí)現(xiàn)高精度的PWM調(diào)制輸出以精確驅(qū)動(dòng)電機(jī)運(yùn)行。此外K60單片機(jī)具有很低的功耗，由于平衡車的電機(jī)為控制姿態(tài)需持續(xù)且非勻速運(yùn)轉(zhuǎn)，導(dǎo)致系統(tǒng)電路電流始終不穩(wěn)定，這種工作狀態(tài)下和其他單片機(jī)相比，K60單片機(jī)具有更高的可靠性。圖3.2K60原理圖圖3.2K60原理圖舶口PlTi\PTL■1.PTWJPTFIDPTCIJflLUFTCIJ:丿3.2.2單目攝像頭模塊設(shè)計(jì)單目攝像頭模塊是自動(dòng)跟隨平衡小車最重要的傳感器，此模塊將獲取跟隨目標(biāo)的位置信息并將其傳送給主控制器。如果僅以獨(dú)立的攝像頭作為傳感器模塊，主控制器將負(fù)擔(dān)運(yùn)算量極大的圖像處理任務(wù)，很有可能影響整個(gè)系統(tǒng)控制的運(yùn)行速度。因此可以考慮使用單獨(dú)的控制器進(jìn)行圖片處理，再將處理好的信息發(fā)送給主控制器以降低主控制器的運(yùn)算負(fù)擔(dān)。本方案選取OpenMV嵌入式機(jī)器視覺(jué)模塊，如圖3.3所示。其主要由STM32H743VI單片機(jī)和OV7725攝像頭組成，此模塊在STM32處理器的底層做了Micropython解釋器，可在進(jìn)行圖像采集時(shí)直接調(diào)用Python函數(shù)庫(kù)執(zhí)行多種算法函數(shù)，有效減少了主控制器的運(yùn)算負(fù)載，使其留出充裕的處理能力進(jìn)行小車控制相關(guān)運(yùn)tiOr■hf^penMVOpenMVGam&lAbdriLKW■RsitMU齊.AxemantiOr■hf^penMVOpenMVGam&lAbdriLKW■RsitMU齊.Axemanfan^riS^iHVnwfisB!IlTHHMlpkiiamlatanuii1wtitiiJ.WDJlpuqAjiptmur-wr#crhurhupIn23rr33aPifinat5-MraksranInMX.orDu^Cm?ta：ltaw-Pi'KTl農(nóng)伽cc?上。曲Mucu.-wnuuifj^SDsird<]MmAMuEU??TrluwdTord<150nAiHli-AMIf^i-Crwnl￡M-tttucIBM-Ik圖3.3OpenMV引腳定義圖3.2.3電源模塊設(shè)計(jì)本設(shè)計(jì)采用12V鋰電池供電，采用LM2940和TPS7350提供5V電源，AMS117降壓穩(wěn)壓器提供3.3V電源，板上GND共地。電源模塊原理圖如圖3.4所示。單片機(jī)的外圍電路采用LM2940進(jìn)行5V供電。LM2940具有很高的轉(zhuǎn)換效率和帶載能力，最大輸出電流可達(dá)1A，保證了板上器件及下一級(jí)的降壓穩(wěn)壓的充足供電。為保證姿態(tài)檢測(cè)的精度，降低供電紋波對(duì)姿態(tài)傳感器的干擾，姿態(tài)檢測(cè)模塊采用TPS7350單獨(dú)供電。相較于常見(jiàn)的LM2940和LM2596穩(wěn)壓器，TPS7350的輸出紋波低得多，可以提供更穩(wěn)定的電壓。TPS7350需要的外圍元件更少，功耗也更低，非常適合為姿態(tài)檢測(cè)模塊供電。系統(tǒng)的3.3V供電采用AMS117,其能輸出最大1A的電流并有完善的電流限制，

十分適合用于K60的供電。IIV10ifIO11FzzfzCI&SQJuf■*rlflpTJ'S-WCSSmi十分適合用于K60的供電。IIV10ifIO11FzzfzCI&SQJuf■*rlflpTJ'S-WCSSmiL2VfHVPC7.iGND—EvtI]、-L『Mr.MZMO^V圖3.4電源模塊原理圖3.2.4姿態(tài)檢測(cè)模塊設(shè)計(jì)姿態(tài)傳感器的平衡小車姿態(tài)控制的關(guān)鍵部件，其中對(duì)車身的角速度和角加速度的測(cè)量是姿態(tài)檢測(cè)的重中之重。本設(shè)計(jì)采用MPU6050姿態(tài)傳感器作為姿態(tài)檢測(cè)模塊，如圖3.5所示。其內(nèi)部集成了三軸陀螺儀和三軸加速度計(jì)，避免了傳統(tǒng)組合型姿態(tài)傳感器由時(shí)間軸差引起的測(cè)量誤差。MPU6050具有一個(gè)DMP協(xié)處理器，可直接運(yùn)算輸出四元數(shù)，無(wú)需進(jìn)行繁瑣的濾波計(jì)算和數(shù)據(jù)融合，可大幅降低主控制的運(yùn)算量。MPU6050通過(guò)I2C接口與主控制器進(jìn)行通信，即通過(guò)K60單片機(jī)內(nèi)部的I2C總線接口，對(duì)MPU6050模塊進(jìn)行信息讀寫，這也就是所謂的“硬”I2C通信。此通信方式的速率足以保證系統(tǒng)姿態(tài)反饋的實(shí)時(shí)性。圖3.5MPU6050模塊圖3.2.5電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊設(shè)計(jì)電機(jī)的選型和論證電機(jī)是平衡小車的唯一動(dòng)力來(lái)源，也是姿態(tài)控制的執(zhí)行器。電機(jī)的性能直接決定了小車姿態(tài)控制的能力，而對(duì)于平衡小車來(lái)說(shuō)，其運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)為低速且速度不定，時(shí)常前后變速運(yùn)動(dòng)，因此電機(jī)的低速性能和扭矩大小是電機(jī)選型的重點(diǎn)指標(biāo)。本設(shè)計(jì)采用帶有霍爾編碼器的直流減速電機(jī)作為驅(qū)動(dòng)電機(jī)，電機(jī)上集成了霍爾編碼器和減速箱，其低速狀態(tài)下性能優(yōu)秀，不易堵轉(zhuǎn)，扭矩大，適合直立車使用。電機(jī)驅(qū)動(dòng)的選型和論證對(duì)比分析常見(jiàn)的電機(jī)驅(qū)動(dòng)器件，傳統(tǒng)的L298N驅(qū)動(dòng)的PWM死區(qū)較大，不適合平衡小車的電機(jī)控制。BTN7971的驅(qū)動(dòng)電流足夠但是發(fā)熱嚴(yán)重，效率低下。綜合考慮后采用TB6612FNG作為電機(jī)驅(qū)動(dòng)。TB6612FNG采用MOSFET構(gòu)成的H橋，驅(qū)動(dòng)效率高，PWM死區(qū)小，最大輸出電流可達(dá)1A。TB6612FNG如圖3.6所示。圖3.6TB6612FNG模塊圖系統(tǒng)硬件電路設(shè)計(jì)根據(jù)上述硬件模塊的原理圖及平衡小車的實(shí)際要求，設(shè)計(jì)繪制了集成有諸多功能器件的主控板，如圖3.7所示。

■fJiJlJ-?ooO口4POWER3**9-GBeftsfhd.^i?TC1+o■fJiJlJ-?ooO口4POWER3**9-GBeftsfhd.^i?TC1+o圖3.7自動(dòng)跟隨平衡小車主控板電路圖主控板集成了主控制器、電源模塊、電機(jī)驅(qū)動(dòng)等多個(gè)功能模塊。板上也為OpenMV與主控制器串口通信和編碼器的讀取設(shè)計(jì)了通訊接口，同時(shí)也預(yù)留了多組冗余的I2C、SPI、UART接口，為系統(tǒng)未來(lái)的功能拓展提供了豐富的空間。為防止板上的數(shù)字信號(hào)和模擬信號(hào)互相干擾，在PCB板的設(shè)計(jì)過(guò)程中盡量將模擬地和數(shù)字地分隔開(kāi)一定的距離。系統(tǒng)的主供電電路和電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路需承受較大負(fù)載，因此這部分的布線設(shè)計(jì)有更大的線寬以承受大電流。完成PCB板設(shè)計(jì)后，由電路板制作商加工制作PCB板，收到制作的PCB板后，根據(jù)原理圖進(jìn)行板上元器件的焊接，最后將其余的功能模塊與主控板連接并進(jìn)行調(diào)試，自動(dòng)跟隨平衡小車的硬件電路制作至此完成。系統(tǒng)機(jī)械部分設(shè)計(jì)由于平衡小車的硬件系統(tǒng)內(nèi)包括有主控板、電池和獨(dú)立的OpenMV視覺(jué)模塊，整體重量較大，為保證車體的強(qiáng)度與剛性，本設(shè)計(jì)采用全鋁合金結(jié)構(gòu)的小車底盤，如圖3.8所示。

圖3.8平衡小車底盤圖小車的左右車輪由兩側(cè)的直流減速電機(jī)直接驅(qū)動(dòng)，重量較大的電池直接放置并固定在底盤上，主控板和OpenMV重量較輕，通過(guò)銅柱支撐的隔板固定在電池的上方，此結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)使平衡小車的重心較低，具有更好的運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性。搭建完成的平衡小車如圖3.9所示。圖3.9自動(dòng)跟隨平衡小車整體圖3.5本章小結(jié)本章設(shè)計(jì)搭建了完整的跟隨平衡小車的硬件系統(tǒng)，并進(jìn)行了詳細(xì)的闡述。因本研究的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)平衡小車的自動(dòng)跟隨功能，以系統(tǒng)反饋控制的精度為主要指標(biāo)，所以在與運(yùn)動(dòng)性能相關(guān)的硬件選取上舍棄了常見(jiàn)的競(jìng)速比賽平衡小車的高功率設(shè)計(jì)在電源、電機(jī)及驅(qū)動(dòng)電路等方面也降低了負(fù)載能力，提高了精度；在系統(tǒng)的傳感器方面，本設(shè)計(jì)選取了一款作用重要的單目攝像頭模塊為系統(tǒng)采集被跟隨目標(biāo)的信息。第一次對(duì)雙輪平衡車的自動(dòng)跟隨功能進(jìn)行研究和開(kāi)發(fā)必然會(huì)遇到很多困難，但是每一個(gè)困難的解決對(duì)于后續(xù)的設(shè)計(jì)研究工作都將具有深遠(yuǎn)的意義。自動(dòng)跟隨平衡小車的軟件設(shè)計(jì)本章設(shè)計(jì)和研究自動(dòng)跟隨平衡小車的控制算法及軟件實(shí)現(xiàn)，著重研究小車運(yùn)動(dòng)控制與姿態(tài)控制的軟件實(shí)現(xiàn)及在平衡狀態(tài)下實(shí)現(xiàn)跟隨的控制方法。軟件設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容包括：車身姿態(tài)數(shù)據(jù)及速度信息獲取、跟隨目標(biāo)信息采集、小車直立控制和跟隨運(yùn)動(dòng)控制、目標(biāo)丟失后重拾策略以及基于上述方法的情況下，針對(duì)平衡控制和跟隨設(shè)計(jì)控制算法及參數(shù)整定。軟件系統(tǒng)總體架構(gòu)參考市場(chǎng)上現(xiàn)有的載人自平衡車產(chǎn)品的控制思路，以及倒立擺的控制方法，本設(shè)計(jì)研究自動(dòng)平衡和跟隨控制，并沒(méi)有采用主流載人平衡車產(chǎn)品通常使用的自適應(yīng)模糊PID控制，而是采用了已經(jīng)在工業(yè)控制領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用的經(jīng)典PID控制，在先前的理論研究中已經(jīng)證明了經(jīng)典的PID控制器可以很好地控制小車的姿態(tài)和運(yùn)動(dòng)，在此進(jìn)一步通過(guò)編寫單片機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)PID控制。本設(shè)計(jì)采用了一套新型的視覺(jué)識(shí)別基準(zhǔn)系統(tǒng)用以進(jìn)行視覺(jué)識(shí)別和跟隨目標(biāo)，初步完成了控制程序部分的設(shè)計(jì)工作。為了使平衡車自動(dòng)跟隨控制流程及關(guān)鍵功能的實(shí)現(xiàn)描述更加詳細(xì)，做出的以下論述：1、開(kāi)機(jī)之后系統(tǒng)進(jìn)入初始化。內(nèi)容包括：檢查所有通訊器件的連接狀況、初始化PWM輸出模塊、初始化系統(tǒng)的多個(gè)中斷，若器件工作全部正常，則繼續(xù)運(yùn)行后續(xù)的功能程序，若有器件狀態(tài)異常則初始化失敗，不再繼續(xù)運(yùn)行程序。2、進(jìn)入軟件的主控制程序部分，各傳感器及相應(yīng)部件實(shí)時(shí)采集信息，與此同時(shí)單目攝像頭模塊也進(jìn)行實(shí)時(shí)的圖像信息處理。3、主控制函數(shù)由定時(shí)時(shí)長(zhǎng)5ms的定時(shí)器中斷控制運(yùn)行，在中斷運(yùn)行時(shí)進(jìn)行下列數(shù)據(jù)處理工作：通過(guò)正交解碼得到編碼器的速度信息；將姿態(tài)傳感器獲取的姿態(tài)信息通過(guò)卡爾曼濾波之后用于姿態(tài)控制；如果單目攝像頭發(fā)送給單片機(jī)的數(shù)據(jù)中存在有效的目標(biāo)信息，則接下來(lái)使用該信息進(jìn)行小車運(yùn)動(dòng)控制，如果收到的信息中無(wú)目標(biāo)信息，則判斷為目標(biāo)丟失，接下來(lái)通過(guò)目標(biāo)丟失重拾策略控制小車運(yùn)動(dòng)。4、中斷實(shí)時(shí)控制。將上述數(shù)據(jù)分別作為速度環(huán)、直立環(huán)、方向環(huán)的輸入信號(hào)，通過(guò)三環(huán)串級(jí)PID控制計(jì)算出控制電機(jī)轉(zhuǎn)速的PWM信號(hào)，并由高級(jí)定時(shí)器調(diào)制出

PWM波，發(fā)送給電機(jī)驅(qū)動(dòng)，對(duì)電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)進(jìn)行控制。5、系統(tǒng)終止跟隨決策。在攝像頭未獲得圖像信息和攝像頭的圖像信息中無(wú)有效的目標(biāo)信息，并且目標(biāo)丟失重拾策略長(zhǎng)時(shí)間未重新獲取到目標(biāo)的情況下，小車停止運(yùn)動(dòng)，只保持直立狀態(tài)。6、系統(tǒng)終止直立控制決策。當(dāng)姿態(tài)傳感器檢測(cè)到小車嚴(yán)重傾斜，傾角過(guò)大已經(jīng)無(wú)法通過(guò)姿態(tài)控制算法調(diào)整回直立狀態(tài)時(shí)，系統(tǒng)主動(dòng)停止小車的一切運(yùn)動(dòng)控制。系統(tǒng)的整體控制流程如圖4.1所示。圖4.1系統(tǒng)控制流程圖自動(dòng)跟隨平衡小車軟件的運(yùn)行流程總結(jié)如下：系統(tǒng)成功進(jìn)行初始化后，通過(guò)姿態(tài)傳感器獲取姿態(tài)信息，濾波后得到可使用的數(shù)據(jù)，通過(guò)直立環(huán)的PID控制算法計(jì)算出控制小車直立的電機(jī)控制量，再由編碼器獲得的速度信息通過(guò)速度環(huán)PID計(jì)算出控制小車速度的控制量，由OpenMV采集的目標(biāo)信息根據(jù)不同的跟隨策略，采用相應(yīng)的控制算法得出控制小車方向的電機(jī)差速比，最終由上述三部分控制量加和作用于車輪電機(jī)，控制小車保持直立并以固定的速度前進(jìn)或轉(zhuǎn)向。信息采集部分程序設(shè)計(jì)4.2.1姿態(tài)信息采集部分程序設(shè)計(jì)本設(shè)計(jì)使用MPU6050作為姿態(tài)傳感器，其具有三軸角速度傳感器和三軸角加速度傳感器。由角速度傳感器積分得到的角度信息存在累計(jì)積分誤差，而角加速度傳感器測(cè)得的加速度信息中噪聲太多，導(dǎo)致兩者的姿態(tài)信息都無(wú)法直接使用，因此需要進(jìn)行姿態(tài)融合以獲取可靠的姿態(tài)信息。常見(jiàn)的姿態(tài)融合的算法有一階互補(bǔ)濾波和卡爾曼濾波兩種。兩者需要進(jìn)行大量的浮點(diǎn)數(shù)角度運(yùn)算，而MPU6050內(nèi)置有DMP處理器，其可通過(guò)內(nèi)置的算法直接向單片機(jī)輸出四元數(shù)，再將四元數(shù)轉(zhuǎn)換為歐拉角即為可用的姿態(tài)信息，此方法無(wú)需進(jìn)行繁瑣的運(yùn)算，為單片機(jī)節(jié)省了大量的算力，并且DMP的輸出頻率可達(dá)200Hz，保證了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，因此本設(shè)計(jì)通過(guò)DMP直接獲取姿態(tài)信息。速度信息采集部分程序設(shè)計(jì)小車的速度信息通過(guò)電機(jī)上的旋轉(zhuǎn)編碼器獲取。電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)帶動(dòng)編碼器轉(zhuǎn)動(dòng)并輸出計(jì)數(shù)脈沖，單片機(jī)通過(guò)高級(jí)計(jì)時(shí)器進(jìn)行正交解碼獲取脈沖數(shù)，根據(jù)一定時(shí)間內(nèi)的脈沖數(shù)和小車移動(dòng)固定距離的脈沖數(shù)即可測(cè)量得到有效的速度信息。編碼器測(cè)速部分的程序如下：voidPIT0_IRQHandler(){externintvall,valr;externfloatspdl,spdr;vall=ftm_quad_get(FTM2);ftm_quad_clean(FTM2);valr=ftm_quad_get(FTM1);ftm_quad_clean(FTM1);spdl=(-vall*10000)/2850;spdr=(valr*10000)/2850;PIT_Flag_Clear(PIT0);}本設(shè)計(jì)使用的霍爾編碼器具有AB兩個(gè)脈沖輸出端口。電機(jī)工作時(shí)，兩個(gè)端口分

別輸出AB兩相脈沖，當(dāng)電機(jī)正轉(zhuǎn)時(shí)A相超前B相90°，反轉(zhuǎn)時(shí)B相超前A相90°。通過(guò)檢測(cè)AB兩相的相位差來(lái)得知電機(jī)的旋轉(zhuǎn)方向。編碼器AB相脈沖如圖4.2所示。圖4.2所示。圖4.2編碼器脈沖圖4.2.3跟隨目標(biāo)信息采集部分程序設(shè)計(jì)小車的自動(dòng)跟隨功能通過(guò)基于AprilTag技術(shù)實(shí)現(xiàn)。通過(guò)OpenMV對(duì)AprilTag二維碼標(biāo)簽進(jìn)行識(shí)別和定位，進(jìn)而解算出目標(biāo)的位置信息。AprilTag是一個(gè)應(yīng)用十分廣泛的視覺(jué)定位系統(tǒng)，其定位目標(biāo)為一個(gè)特殊的二維碼標(biāo)志，此標(biāo)志相較于常見(jiàn)的二維碼更為簡(jiǎn)單，信息量更少，但更易被識(shí)別和讀取，可以通過(guò)此二維碼快速計(jì)算出其與設(shè)備的相對(duì)位置。AprilTag二維碼如圖4.3所示。E3E3DQE3E3DQTag25h9Tagl6Tag25h9Tagl6圖4.3AprilTag二維碼實(shí)例圖TagBShllAprilTag可以通過(guò)常見(jiàn)單目攝像頭進(jìn)行采集并識(shí)別，獲取到圖像中AprilTag相對(duì)于攝像頭的三維空間信息，通過(guò)此信息可以反解出當(dāng)前系統(tǒng)與被跟隨目標(biāo)的位置數(shù)據(jù)及跟隨的狀態(tài)。在復(fù)雜環(huán)境下AprilTag的實(shí)際測(cè)試如圖4.4所示。

圖4.4復(fù)雜環(huán)境下AprilTag測(cè)試圖復(fù)雜環(huán)境下AprilTag通過(guò)下述步驟進(jìn)行圖像的預(yù)處理及識(shí)別定位：系統(tǒng)首先根據(jù)原始圖像計(jì)算出一定的分割閾值，并依據(jù)此閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，如圖4.5所示。之后對(duì)二值化圖像中的連通區(qū)域進(jìn)行分割，提取出區(qū)分邊界，如圖4.6所示，以此對(duì)同一個(gè)分割區(qū)域內(nèi)的像素聚類。圖4.7為對(duì)聚類得到的不同像素簇進(jìn)行回路擬合處理，找出可用并與Tag圖4.4復(fù)雜環(huán)境下AprilTag測(cè)試圖圖4.5自適應(yīng)閾值二值化圖圖4.8標(biāo)記檢測(cè)圖圖4.6圖4.5自適應(yīng)閾值二值化圖圖4.8標(biāo)記檢測(cè)圖圖4.6連通區(qū)域分割圖OpenMV對(duì)從AprilTag中提取到的有效位置信息進(jìn)行進(jìn)一步處理，并通過(guò)串口將信息發(fā)送至單片機(jī)，用以進(jìn)行小車的方向閉環(huán)控制。4.3控制部分程序設(shè)計(jì)4?3?1PID控制算法原理根據(jù)獲取的信息對(duì)小車的姿態(tài)和運(yùn)動(dòng)進(jìn)行控制是整個(gè)程序的核心。本設(shè)計(jì)采用經(jīng)典的PID控制算法對(duì)小車的姿態(tài)、方向和速度進(jìn)行控制。PID控制器由比例環(huán)節(jié)，微分環(huán)節(jié)，積分環(huán)節(jié)三部分組成，三個(gè)部分的作用都不盡相同。比例環(huán)節(jié)（P）通常是PID控制器中最重要的控制方法，其通過(guò)將當(dāng)前輸出量與設(shè)定量的差乘以一個(gè)增益系數(shù)來(lái)對(duì)輸出進(jìn)行線性的調(diào)整。比例環(huán)節(jié)的增益越大，系統(tǒng)調(diào)節(jié)越迅速，但比例環(huán)節(jié)單獨(dú)作用時(shí)輸出量始終會(huì)存在穩(wěn)態(tài)誤差。此時(shí)引入積分環(huán)節(jié)（I）可以消除穩(wěn)態(tài)誤差。積分環(huán)節(jié)可以有效改善系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)精度，但其可以看做是一個(gè)滯后環(huán)節(jié)，對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能不利。微分環(huán)節(jié)0）可以解決滯后問(wèn)題。微分環(huán)節(jié)能根據(jù)輸入量的變化趨勢(shì)，對(duì)控制量進(jìn)行迅速的修正。一個(gè)完整的PID控制器必然由下圖4.9所示的幾個(gè)部分所構(gòu)成：比例積分微分控制器、輸入信號(hào)和輸出信號(hào)、測(cè)量元件和執(zhí)行機(jī)構(gòu)。測(cè)呈元件+輸入+?黴分調(diào)節(jié)比例調(diào)節(jié)測(cè)呈元件+輸入+?黴分調(diào)節(jié)比例調(diào)節(jié)輸出積分調(diào)節(jié)>執(zhí)行機(jī)構(gòu)圖4.9PID控制原理框圖4?3?2三環(huán)串級(jí)PID控制程序設(shè)計(jì)經(jīng)典的PID控制器存在著一個(gè)完整的閉環(huán)反饋回路，而平衡小車有著三個(gè)控制環(huán)節(jié)，其中每個(gè)環(huán)節(jié)的輸出量的變化都會(huì)對(duì)其余兩個(gè)環(huán)節(jié)造成影響。因此本設(shè)計(jì)建立了一種三環(huán)PID串級(jí)控制方案，對(duì)姿態(tài)、速度、轉(zhuǎn)向三部分進(jìn)行獨(dú)立計(jì)算，最后再進(jìn)行融合，對(duì)輸出量進(jìn)行控制。其中某一個(gè)環(huán)對(duì)其余兩環(huán)影響很小，極大的保障了系統(tǒng)控制的穩(wěn)定性。以下講分別闡述各個(gè)控制閉環(huán)的程序設(shè)計(jì)：姿態(tài)控制部分程序設(shè)計(jì)姿態(tài)控制回路控制小車自動(dòng)保持平衡。因系統(tǒng)具有靜不穩(wěn)定的特性，執(zhí)行器會(huì)始終處于不斷調(diào)整的狀態(tài)，因此積分環(huán)節(jié)無(wú)法充分發(fā)揮作用，這里使用PD(比例微分)控制器。比例控制是反饋控制的主要手段，而系統(tǒng)所受的干擾需要快速的控制響應(yīng)，需要積分控制的接入。此控制回路的主要程序如下：posAngle=(posZero-0)-roll;fgyrox=kalman(1,(float)(gyrox));standPowerOut=(p_KP*posAngle+p_KD*(-fgyrox/100));通過(guò)設(shè)定的機(jī)械零位和姿態(tài)傳感器測(cè)得的滾轉(zhuǎn)角做差得到PD控制的偏差值。由于姿態(tài)傳感器具有角速度傳感器，可將測(cè)得的角速度經(jīng)卡爾曼濾波處理后直接作為偏差值的微分量，此數(shù)據(jù)相較數(shù)字PID常用的通過(guò)角度差分方法得出的角速度更為準(zhǔn)確可靠。將偏差值和偏差值的微分代入PD控制器計(jì)算出姿態(tài)控制的輸出量，此輸出量即為姿態(tài)控制回路控制電機(jī)轉(zhuǎn)速的依據(jù)，但姿態(tài)控制回路僅能控制姿態(tài)維持平衡，而無(wú)法做到在某個(gè)速度上維持平衡，這也是下節(jié)速度控制的必要性和意義所在。速度控制部分程序設(shè)計(jì)速度控制回路控制小車的前進(jìn)運(yùn)動(dòng)速度，本設(shè)計(jì)采用PID(比例積分微分)控制器，相較于速度控制中常用的PI控制器具有更好的動(dòng)態(tài)性能。系統(tǒng)通過(guò)小車與目標(biāo)的距離設(shè)定小車的給定速度，將左右兩個(gè)編碼器獲取的速度值取平均數(shù)并經(jīng)過(guò)低通濾波后作為小車的當(dāng)前速度。根據(jù)數(shù)字PID以差分代微分，以累加代積分的基本思想，將當(dāng)前速度和上一周期的速度之差作為速度的微分量，將每個(gè)周期的速度累加作為速度的積分量，為防止系統(tǒng)速度控制未能及時(shí)矯正而造成積分飽和，進(jìn)而出現(xiàn)嚴(yán)重失控，還需要對(duì)積分量進(jìn)行限幅處理，最后將上述變量輸入PID控制器計(jì)算出速度控制的輸出量。下面是速度控制回路的部分代碼：speedLeast=(speedL+speedR)-targetSpd*2;speedEncoder*=0.8;speedEncoder+=speedLeast*0.2;speedI+=speedEncoder;er=speedEncoder-er0;if(speedI>1000000){speedI=1000000;}if(speedI<-1000000){speedI=-1000000;}speedPowerOut=speedEncoder*spdKP+speedI*spdKI+spdKD*er;er0=speedEncoder;方向控制部分程序設(shè)計(jì)方向控制回路控制系統(tǒng)的轉(zhuǎn)向運(yùn)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)小車自動(dòng)跟隨目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向進(jìn)行運(yùn)動(dòng)。方向控制環(huán)一般采用PD(比例微分)控制器進(jìn)行控制，考慮自動(dòng)跟隨平衡小車的運(yùn)動(dòng)方向變化速度較慢，因此選用比例控制對(duì)小車的方向進(jìn)行控制，即將單目攝像頭獲得的目標(biāo)與小車的偏差角乘以一個(gè)為負(fù)的參數(shù)得到方向控制的輸出量，將此輸出量加到與偏差方向相反的一側(cè)電機(jī)上即可實(shí)現(xiàn)差速轉(zhuǎn)向。系統(tǒng)最后將上述三個(gè)控制回路的輸出量相加求和，并額外加入一個(gè)較小的補(bǔ)償量以避免輸出量過(guò)小時(shí)無(wú)法驅(qū)動(dòng)電機(jī)而影響小車低速性能。最終將綜合輸出量通過(guò)高級(jí)定時(shí)器模塊產(chǎn)生相應(yīng)占空比的PWM,控制電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)驅(qū)動(dòng)小車運(yùn)動(dòng)。此部分代碼如下：powerOutL=standPowerOut+speedPowerOut+turnPowerOutL;powerOutR=standPowerOut+speedPowerOut+turnPowerOutR;if(powerOutL>0)powerOutL=powerOutL+motorDied;elseif(powerOutL<0)powerOutL=powerOutL-motorDied;if(powerOutR>0)powerOutR=powerOutR+motorDied;elseif(powerOutR<0)powerOutR=powerOutR-motorDied;run(powerOutL,powerOutR);4.3.3目標(biāo)丟失重拾策略設(shè)計(jì)自動(dòng)跟隨平衡小車在正常跟隨目標(biāo)運(yùn)動(dòng)時(shí)，目標(biāo)應(yīng)始終處于攝像頭像場(chǎng)的中央位置，一般不會(huì)出現(xiàn)目標(biāo)突然丟失的情況。但目標(biāo)如果突然以很小的轉(zhuǎn)向半徑進(jìn)行轉(zhuǎn)向，或者目標(biāo)突然以遠(yuǎn)大于平衡小車最大加速性能的加速度進(jìn)行加速運(yùn)動(dòng)，則目標(biāo)就會(huì)從像場(chǎng)中丟失。如果不對(duì)這種情況進(jìn)行處理，小車在目標(biāo)丟失后會(huì)停止跟隨運(yùn)動(dòng)，在原地保持直立，因此需要設(shè)計(jì)一種目標(biāo)丟失重拾策略，讓小車在短時(shí)間丟失目標(biāo)后按照一定的運(yùn)行策略重新追到目標(biāo)并恢復(fù)跟隨狀態(tài)。目標(biāo)丟失后追回過(guò)程的運(yùn)動(dòng)控制必然是根據(jù)丟失前目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方式而得出的，因此對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別和預(yù)測(cè)是丟失重拾策略的關(guān)鍵所在。由于被跟隨目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)在長(zhǎng)期看來(lái)并無(wú)明顯的特征規(guī)律，可以視為非線性的運(yùn)動(dòng)方式，而其短時(shí)間內(nèi)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)改變不大，可以視作線性狀態(tài)。由此可以得知系統(tǒng)只能以近期的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)判斷運(yùn)動(dòng)的趨勢(shì)。本設(shè)計(jì)使用最小二乘法曲線擬合算法對(duì)目標(biāo)的下一個(gè)位置狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。二維曲線擬合如圖4.10所示。Ox(t-34)ty(t-34)Ox((-35),y(t-35)圖4.10二維曲線擬合示意圖此方法無(wú)需對(duì)目標(biāo)進(jìn)行精準(zhǔn)的力學(xué)分析或者建立復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，僅需獲取與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡符合的多組數(shù)據(jù)即進(jìn)行分析預(yù)測(cè)?？紤]主控制器的運(yùn)算性能和存儲(chǔ)空間限制，本系統(tǒng)選用先前的36組歷史運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)分析，并得出目標(biāo)下一步可能的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。常見(jiàn)的目標(biāo)丟失可分為在直線運(yùn)動(dòng)時(shí)丟失目標(biāo)和在轉(zhuǎn)彎過(guò)程中丟失目標(biāo)這兩種情況。如果目標(biāo)在丟失前處于直線加速狀態(tài)，則小車在目標(biāo)丟失后加速向前行駛進(jìn)行追回，如果目標(biāo)丟失前有大幅度的轉(zhuǎn)向動(dòng)作，則小車向該方向轉(zhuǎn)向并加速運(yùn)動(dòng)。目標(biāo)丟失重拾策略整體流程圖如圖4.11所示。

TFiif￡基否判斯為醍肚山吐冊(cè)近；甘砒扛姒汁遠(yuǎn)胡世松TRM"是骨采卑到?..疔故加前||標(biāo)..”湛否判研獰、、迪.理苦判廳、芒TFiif￡基否判斯為醍肚山吐冊(cè)近；甘砒扛姒汁遠(yuǎn)胡世松TRM"是骨采卑到?..疔故加前||標(biāo)..”湛否判研獰、、迪.理苦判廳、芒申轉(zhuǎn)也勢(shì)丿l笊缶判斷獰-..是鬼常判析店?"^tlfr+^e^用止述型打:連liif行并左駛運(yùn)過(guò)加連腐行塔副uplift則逗右戦運(yùn)副圖4.11目標(biāo)丟失重拾策略流程圖4.4本章小結(jié)本章節(jié)首先介紹了軟件系統(tǒng)的總體架構(gòu)，進(jìn)而對(duì)車身姿態(tài)信息采集方法、目標(biāo)識(shí)別算法、PID控制算法及目標(biāo)丟失重拾策略等關(guān)鍵的軟件部分的設(shè)計(jì)進(jìn)行了詳細(xì)的論述。最終使平衡小車能夠保持直立，并跟隨AprilTag以一定速度進(jìn)行運(yùn)動(dòng)。此部分軟件設(shè)計(jì)也為自動(dòng)跟隨平衡小車后續(xù)功能的開(kāi)發(fā)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。自動(dòng)跟隨平衡小車整體測(cè)試為了驗(yàn)證自動(dòng)跟隨平衡小車的實(shí)際運(yùn)行性能，需要對(duì)小車在不同的環(huán)境下進(jìn)行多次測(cè)試，本章主要在自動(dòng)平衡控制和自動(dòng)跟隨目標(biāo)這兩個(gè)方向上測(cè)試并分析系統(tǒng)的控制準(zhǔn)確性、控制響應(yīng)速度和抗干擾性能。5.1自動(dòng)跟隨平衡小車平衡性能測(cè)試自動(dòng)跟隨平衡小車的直立性能是最重要的性能指標(biāo)，系統(tǒng)其他的功能實(shí)現(xiàn)均建立與小車直立狀態(tài)之上。為了測(cè)試小車在不同環(huán)境下的直立控制能力，本設(shè)計(jì)選擇了三個(gè)具有代表性的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行測(cè)試，分別為：場(chǎng)景1：平整的水平平面。場(chǎng)景2：平整的10°斜面。場(chǎng)景3：坑洼的水平平面。平衡小車通過(guò)藍(lán)牙串口將實(shí)時(shí)的姿態(tài)信息發(fā)送至電腦，使用電腦的虛擬示波器觀察姿態(tài)變化的波形。平衡小車在場(chǎng)景1進(jìn)行測(cè)試的環(huán)境及數(shù)據(jù)曲線如圖5.1所示圖5.1場(chǎng)景1直立測(cè)試及姿態(tài)曲線圖在平整的水平平面上，設(shè)定平衡小車開(kāi)機(jī)并關(guān)閉自動(dòng)跟隨功能，觀察到小車在保持直立時(shí)，始終在設(shè)定的直立角度附近有2°左右的小幅度搖擺。觀察上圖姿態(tài)曲線得知，小車一直在進(jìn)行自動(dòng)控制調(diào)整姿態(tài)。動(dòng)態(tài)平衡狀態(tài)下并不是完全靜止不動(dòng)，符合預(yù)期，可以說(shuō)在光滑水平的路面上小車的直立控制達(dá)到了要求。平衡小車在場(chǎng)景2進(jìn)行測(cè)試的環(huán)境及數(shù)據(jù)曲線如圖5.2所示。圖5.2場(chǎng)景2直立測(cè)試及姿態(tài)曲線圖將小車置于有10°傾角的光滑斜面上，小車仍能夠保持直立狀態(tài)，其細(xì)微的姿態(tài)調(diào)整特性與在水平平面上幾乎相同。觀察上圖的姿態(tài)曲線小車的姿態(tài)變化規(guī)律也與水平平面上相同，因此可以得出結(jié)論，小車在有一定傾斜角度的坡道上也可正常