全国电子设计竞赛滚球控制系统的设计与实现

L184463781 · 发表于 2019-7-8 19:18:58

浅谈滚球控制系统的设计与实现

作者：林宏伟学校：某校时间：2019-7-8

又到了两年一次的全国电子设计竞赛了，大家肯定都在认真准备比赛了，本人也在学校专心准备比赛中，闲着无聊就把13年，15年，17年的国赛题目（控制类）全做了一遍，嗯，十分理想吧

，现在我就和大家分享下我在完成17年滚球控制系统这个题目的思路和程序代码（亲测有效）。

ok，咋们先看一下17年滚球控制系统的具体要求，如下图所示，看任务要求知，我们需要一个边长65*65cm的正方形板子，我设计的是30*30cm的正方形板(经过测试确实是板子越大越容易实现功能，调试起来十分方便)，之所以用小的是因为不会占地方，小嘛！

首先，我们先来确定这个滚球控制系统的结构，多年比赛经验，结构一定要确定好，不然后期一堆坑等着你（踩多了

）。ok,下面是我的结构图。注意观察舵机臂和板子连接处的结构，舵机臂与板子连接时千万不要固定死，一定要留有扭转的结构，这样板子才不会变形，如果咋们把舵机臂和板子连接起来固定死，这样会让板子变形，但是如果加个类似万向节的结构就可以避免板子变形了（板子变形是十分严重的现象，后期调试十分奔溃！！！！）

下面是硬件和结构清单：

1.两个180舵机

2.万向节*3 一个固定板子中心点，另外两个作为舵机臂和板子的连接结构

3.舵机臂（可以自己打印也可以直接买）

4.STM32f1最小系统*1，降压*2（舵机要单独供电！！！）

接下来，我们来分析这个系统的主要部分分为多少个，其实这个滚球控制系统可以分为两个部分：识别部分和驱动部分。

识别部分：识别的话我选用openmv,因为这个模块入门非常快速，基本有点python的入门知识就可以很快入门这个openmv,识别程序如下所示,利用图像的灰度，寻找小球，仔细调节小球的阈值就可以了，这部分不需要花多少时间，例程也是直接上openmv官网参考和修改的，十分简单，主要串口通信时的通信协议！！！！！

while(True):
clock.tick()
Blank=0
img = sensor.snapshot()#抓取图像
blobs = img.find_blobs([green_threshold],x_stride=9,y_stride=9,area_threshold=6)#找点
if blobs: #找到了小球
for b in blobs:
img.draw_cross(b[5],b[6]) #在右上方的监视器画十字叉丝
else:
Blank=1
if Blank:
output_str=bytearray([0xff,0xff]) #打印坐标
print('NoFind\n')
else:
output_str=bytearray([int(b[5]),int(b[6])]) #打印坐标
print('Find:')
print(' ', b[5],b[6])

复制代码

驱动

部分：

PID算法如下，我是直接移植平衡小车之家的平衡小车的PID算法，这套算法十分成熟，所以个人建议不需要花太多时间去修改，最多就改改幅度值，积分限幅等，如果想理解PID，大家可以去网上搜索下PID算法的解说，网上资源十分多，我也是参考网上的资料去理解PID算法的

float Differential,Bias,Balance_Ki=0.2;//定义差分变量和偏差
static float Last_Bias,Integration,Balance_Integration,Flag_Target; //上一次的偏差值
int balance;//平衡的返回值
Bias=(Angle-Zero_Y); //===求出平衡的角度中值和机械相关
Differential=Bias-Last_Bias; //求得偏差的变化率
Flag_Target=0;
Integration+=Bias;
if(Integration<-500) Integration=-500; //积分限幅
if(Integration>500) Integration=500;
Balance_Integration=Integration*Balance_Ki; //积分控制
balance=Balance_Kp*Bias/100+Balance_Kd*Differential/10+Balance_Integration; //===计算平衡控制的舵机PWM PD控制 kp是P系数 kd是D系数
Last_Bias=Bias; //保存上一次的偏差
return balance; //返回值

复制代码

控制程序我采用定时中断的方式，每15ms查询一次，利用中断来实现控制小球滚到区域2，如下所示，这里的Zero_X=180,Zero_Y=105是小球在区域2时候的坐标数值，可以通过摄像头获取小球停止在区域2的坐标，也就是说这里Zero_X=180,Zero_Y=105是这套系统的期望值，我们的任务就是整定PID参数让小球可以到达期望的坐标位置上，其实PID就是对偏差进行积分微分比例运算，使偏差接近于0.开始我设定这个坐标作为期望值，然后先置零Y轴的电机控制程序（不动）后再开始调节一个X轴的PID，因为X，Y轴的PID其实都是一样的，也就是说调节好一个轴，另外一个轴也是一样的参数。开始先调节比例参数P，P的作用就是增加系统的回复力，调节到合适的时候出现的现象就是小球在区域2来回滚动，不会超过太多，滚动几圈后就会脱离（正常现象），如果P过大就会出现超调，这时候系统回复力很大，一下子就把球甩出去了（哈哈），P过小就回复不过来，整体感觉很慢！我这边是用PD控制器，调节好P后就可以开始调D,这时候P不需要置零，直接加D进去调节，混合调节，这样现象更加明显，D在这里的作用就是提高系统的与判性，也就是未卜先知，提前知道小球要滚到那里啦，而且D是抑制P的。D只能慢慢加，加到合适时候，整个系统就会十分稳定，小球也很快到达指定的区域啦！