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Arduino robot——談移動(dòng)機(jī)器人循跡與避障控制方法(二)

 quasiceo 2015-09-24

Arduino robot——談移動(dòng)機(jī)器人循跡與避障控制方法(二)

Posted by Kevinzhang on

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在上期的blog中,我們以Arduino robot為例談到了常用的移動(dòng)機(jī)器人的概念,同時(shí)介紹了其循跡與避障常用的硬件設(shè)備。本次博客將講解移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行循跡與避障的常用算法,也就是看看到底通過何種方法才能實(shí)現(xiàn)這些功能。

PID控制

作為控制領(lǐng)域最經(jīng)典的控制算法,PID算法一直保持者及其廣泛的應(yīng)用。實(shí)踐證明,在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)于工業(yè)控制、智能制造、測量等等都發(fā)揮了非常大的作用。

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所謂PID,P(proportion),即比例環(huán)節(jié),能夠直接作用于被控對(duì)象,對(duì)于系統(tǒng)的偏差的消除起到立竿見影的作用;I(Integral),即積分環(huán)節(jié),如果有一些高等數(shù)學(xué)的知識(shí)就會(huì)知道,積分實(shí)際上是一個(gè)積累的作用,只要偏差存在,則積分作用就會(huì)一直存在,最終直到偏差消除為止。這在實(shí)際的循跡控制中是應(yīng)用非常重要的,能夠保證小車可以一直保持高精度的循跡控制。而D(derivative)即微分,會(huì)產(chǎn)生一個(gè)正比于偏差變化率的控制量。如果目標(biāo)量的變化量過于大時(shí),能夠有效的產(chǎn)生抑制作用,可以維持姿態(tài)的穩(wěn)定。

簡單的循跡方法

由于使用的傳感器對(duì)于黑色與白色的敏感程度是不同的,使用循跡功能時(shí),首先利用黑色的膠帶在對(duì)比明顯的白色背景下鋪設(shè)一條黑色的通道,當(dāng)然為了防止車子沖出跑道,這條道路最好不要出現(xiàn)過于明顯的尖角。

傳感器的使用是非常重要的,如果想要準(zhǔn)確測出機(jī)器人偏離軌道的大小,可以使用一組紅外傳感器,常規(guī)的PID控制是配置固定的PID參數(shù),也就是說通過對(duì)小車偏移量的大小判斷來決定進(jìn)行對(duì)小車速度和轉(zhuǎn)向的控制,控制量的大小可以用下圖所示的公式來計(jì)算。

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而高級(jí)點(diǎn)的PID控制算法可以實(shí)時(shí)修改Kp,Ki 和Kd的值,比如基于自適應(yīng)的PID控制算法,能夠當(dāng)機(jī)器人偏移軌跡時(shí)根據(jù)偏移量的大小進(jìn)行模式識(shí)別,分別識(shí)別出一些控制所用的特征參數(shù),比如超調(diào)量、阻尼比、衰減震蕩周期等,進(jìn)行自動(dòng)進(jìn)行優(yōu)化分析,修正PID控制器的各個(gè)參數(shù)。

我們通過視頻了解到,Arduino能夠使用簡單的PD算法來實(shí)現(xiàn)非常好的循跡效果,當(dāng)然如果你有興趣,還可以學(xué)習(xí)一些新的控制算法比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊算法等,從而大大提高移動(dòng)機(jī)器人的循跡精度。

簡單的避障方法

實(shí)際上循跡所用的紅外傳感器也能夠應(yīng)用于避障上面,但是檢測的距離不夠。借助于超聲波傳感器,我們能夠人工修改傳感器的最大檢測距離,從而能夠根據(jù)外界障礙物的大小進(jìn)行適當(dāng)?shù)男拚?。下面是僅利用兩個(gè)紅外傳感器進(jìn)行避障控制的一個(gè)實(shí)例程序,設(shè)計(jì)到控制方法非常簡單,以求拋磚引玉。

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可以看到程序從兩側(cè)不同部位的傳感器檢測的不同,來決定下一步的動(dòng)作。例如左側(cè)的傳感器檢測到障礙物,首先進(jìn)行后退,然后進(jìn)行右轉(zhuǎn),以躲避障礙物,同樣右側(cè)的傳感器檢測到障礙物后退左轉(zhuǎn),只有兩只傳感器都沒有檢測到時(shí)方能前進(jìn),這樣可以有效躲避與障礙物的碰撞。

總結(jié)

避障與循跡是移動(dòng)機(jī)器人非常重要的兩個(gè)設(shè)計(jì)功能,本次博客講了基本的控制策略,并以實(shí)際程序講解避障的方法。當(dāng)然最重要的基于實(shí)踐來進(jìn)行修改和完善,希望大家有時(shí)間都能進(jìn)行自我嘗試。

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