EnglishSvenska

Självbalanserande ARM (uppdaterad och bättre)

Simplicity is the ultimate sophistication. I den förra versionen av den självbalanserande roboten använde jag totalt 3 mikroprocessorer men har nu designat och programmerat om den på en större ARM mikroprocessor. Med mer kräm i processorn ges en mängd fördelar:

  • Färre komponenter
  • Enklare kretsschema
  • Robust mekanisk design på grund av färre kablar
  • Ingen kommunikation mellan processorer är nödvändig vilket ger en mycket enklare kod
  • Ett litet RTOS sköter trådhanteringen (vilket inte gick på AVR)

Så bygger man en likadan (eller bättre)

Komponenter

Mekanisk design

Läs de äldsta inläggen på projektsidan för att se foton från hur man bygger ihop den. Det enda som behöver tillverkas är de tre plattorna för vilka det finns CAD och ritningar.

Kretsschema

Många har frågat om kretsschema så jag gjorde ett i Altium Designer.

Mjukvara

All kod ligger på Github.

Reglerteknik

Kort använder jag kaskadåterkopplade PID-regulatorer. Den yttre loopen reglerar hastigheten på roboten vilket mäts på tachometrar på motorerna. Den intre loopen reglerar robotens vinkel vilket mäts med en IMU. Den yttre loopen har långsam dynamik och den intre loopen är mycket snabbare. Rent teoretiskt ska det gå att göra en självbalanserande robot med endast den inre loopen men man får väldigt lätt ett beteende av att roboten långsamt rör sig framåt eller bakåt över golvet eftersom återkopplingen från hjulens hastighet saknas.

För att få ytterliggare bättre prestanda används gain scheduling på den inre loopen vilket innebär att regulatorparamterarna ändras beroende på robotens vinkel. En liten vinkel nära jämviksläget innebär konservativa regulatorparametrar där endast små justeringar görs för att hålla roboten stående. Är vinkeln stor är roboten nära att ramla och de aggressiva paramterinställningarna aktiveras med syfte att göra allt för att återfå stabilitet.

Information flow

Information flow

Cascade PID implementation theory

Cascade PID implementation theory

Ändra parametrar

Troligtvis kommer alla parametrar inte fungera utan att de justeras något. I koden finns en struct som kan sättas i setConfiguration(). Smartare är dock är att använda en seriell terminal för att ändra parametrar samtidigt som koden körs. På så sätt behöver man inte programmera om processorn varje gång man vill ändra en parameter. Öppna Serial Monitor i Arduino. Testa att skriva "print configuration" till Arduinon. Om allt fungerar som det ska kommer den svara med att skriva ut alla parametrar. Alla variabler i structen Configuration kan sättas från terminalen. Skriv bara "set" följt av variabelnamn och värde. Exempelvis "set speedPIDKp 1.5". För att aktivera debug skriver du "set debugLevel 2". Om du vill debugga IMU skriver du därefter "set angleRawDebug 1". För att stänga av en debug-variabel skiver du exempelvis "set angleRawDebug 0".

Att hitta rätt regulatorparametrar

Använd en realtidsplotter när du ställer in dina regulatorparametrar så går det enklare.

Tagged with: , , , ,

Den självbalanserande roboten fungerar ganska bra

I videon kan man se att roboten håller sig på någorlunda samma ställe på golvet och klarar av att ta emot lättare stötar. För att uppnå detta kaskadkopplade jag två PID-regulatorer och la till lågpassfilter på både hjulens rotationshastighet och robotens lutning.

Mikroprocessorer

Eftersom en Arduino inte har väldigt mycket processorkraft valde jag att använda totalt 3 mikroprocessorer:

  1. En standalone Arduino Uno tar pulser från varvtalsmätaren på varje hjul och omvandlar detta till en hastighet. Hastigheten skickas till huvuddatorn.
  2. En till standalone Arduino Uno för att visa och justera parametrar. Driver också displayen. Parametrarna skickas till huvuddatorn.
  3. Arduino Leonardo är huvuddatorn. Den tar emot information från konsolen och motorhastighetsmätaren via I2C.

Reglerteknik

Två kaskadkopplade PID-regulatorer. Den första har hastighet som setpoint (alltid 0 i det här fallet) och lutning som output. Om roboten rullar framåt kommer regulatorn att få ett positivt är-värde och skicka ut en negativt utsignal. Detta innebär att roboten kommer att vilja luta bakåt för att bromsa upp hastigheten.

PID-regulatorn nummer 2 tar hand om robotens vinkel relativt golvet. Börvärdet är utsignal från den tidigare PID-regulatorn. Normalt kommer börvärdet att variera från -3 till 3. Noll motsvarar att roboten ska stå helt rakt upp. Utsignalen kopplas till motorstyrningen och varierar från -100 till 100. -100 motsvarar full spänning till motorerna i bakåtriktning.

För att få renare insignaler används FIR-filter på både vinkel och hjulens hastighet. Lågpassfilter gör att snabba förändringar (exempelvis sensorbrus) inte släpps igenom.

Till vinkeln relativt golvet används en IMU med accelerometer och gyro. Ett komplementärfilter kombinerar signalerna från dessa och ger en utsignal som går att använda.

Källkod

Jag hade som mål att all kod till detta projekt ska vara öppen och finnas att hämta på github. I readme finns länkar till bibliotek jag använt.

Förbättringar som skulle kunna göras

  • Bättre parametrar till FIR-filter. Mycket skulle nog kunna göras på hjulhastigheten för att inte få en lika hackig gång.
  • On-the-fly-programmering över luften med Xbee. Detta gör att man kan skicka helt ny kod till roboten utan usb-kabel. Gör programmeringen smidigare.
  • Radiostyrning vore kul.

Foton

Komponenter

Lägger också upp cad och ritningar.

Tagged with: , ,

Tidigt test av självbalanserande robot


Jag kommer behöva justera PID för att få den självbalanserande. Det är för stora översvängningar och den beter sig väldigt oroligt. Uppdaterar när jag får bättre stabilitet.

Tagged with: , ,