Stap 2: Phisics
De fysica voor deze robot zijn eenvoudig, de stand van de robot in twee punten bekleed, het wiel, en ik de neiging om te vallen en verliezen zijn verticaliteit, de beweging van het wiel in de richting van de vallende stijgt de robot voor recover de verticale positie.
Een Segway-type voertuig is een klassieke omgekeerde slinger controle probleem dat is oplosbaar in twee graden van vrijheid voor de eenvoudigste modellen. Het voertuig probeert op te lossen voor een geïnduceerde mager hoek door het bewegen van vooruit of achteruit, en het doel is om terug te keren zelf naar verticaal. Of op zijn minst niet omvallen.
Wij hebben voor het meten van de hoek van de helling (Roll) die het voertuig in enerzijds voor dat doel we twee dingen hebben te doen, en in de andere kant hebben we om te controleren van de motoren voor gaan vooruit of achteruit te maken die hoek 0, behoud zijn verticaliteit.
Hoekmeting:
Voor maatregel de hoek wij hebben twee sensoren, versnellingsmeter en gyroscoop, hebben beiden zijn voor- en nadelen. De versnellingsmeter kunt meten de kracht van de zwaartekracht, en met die informatie kunnen we de hoek van de robot krijgen, het probleem van de versnellingsmeter is dat het de rest ook kan meten van de krachten is het voertuig someted, zodat er veel fout en lawaai. De gyroscoop meten de hoeksnelheid, dus als wij integreren deze maatregel die we kunnen krijgen de hoek de robot wordt verplaatst, het probleem van deze maatregel is die is niet perfect en de integratie heeft een afwijking, waardoor die in korte tijd de maatregel is zo goed, maar voor lange tijd voorwaarden de hoek zal afwijken veel de echte hoek vormen.
Deze problemen kunnen worden opgelost worden de combinatie van beide sensoren, thats genaamd sensor fusion, en er zijn een heleboel methoden te combineren. In dit project ik proberen twee van hen: Kalman Filter, als een aanvullende filter.
- De Kalman-filter is een algoritme zeer uitgebreid in Robotica, en biedt een goed resultaat met lage computationele kosten. Er is een bibliotheek voor de arduino die deze methode implementeert, maar als u wilt meer informatie over deze methode of uitvoering ervan zelf kijken naar Deze pagina.
- De aanvullende filter is een combinatie van twee of meer filters die combineert de informatie uit verschillende bronnen en krijgt de beste waarde die u wilt. Het kunnen implementeren in slechts één regel code. Bezoek Deze paginavoor meer informatie.
hoek = A * (hoek + gyro * dt) + (1 - A) * accel;
waar A is normaal komt overeen met 0,98.
Eerst probeerde ik Kalman-filter te gebruiken maar ik niet het verkrijgen van goede resultaten, mijn hoek werd berekend met een beetje vertraging en het beïnvloeden van het besturingselement. De Kalman-filter heeft drie variabelen die kunt u op basis van de parameter van uw sensor, en variëren dit u beter resultaat kunt verkrijgen, ik probeerde te veranderen die waarden, maar ik krijg betere resultaten niet dus heb ik besloten om de uitvoering van de aanvullende filter, zo veel makkelijker en er minder computationele kosten. De aanvullende filter werkt prima voor mij.