家用型移动机器人制作教程 电机驱动篇

作者：Pepin@DFRobot 转载请注明来源

GMR板简介

GMR板全称 通用机器人扩展板， 是一块专为家用机器人平台（HCR) 设计的集成电路板。

在这块集成版上需要插入3 个微处理器（单片机）：2块Arduino Nano和1块Arduino Mega ADK。 3块处理器之前均已通过I2C链接勿需另外连线。

其中一块Nano作为电机控制以及数据采集，另一块nano用来驱动超声波传感器。Arduino Mega ADK 作为主控板，采集传输数据以及其他扩展模块，另外还有2个无线通讯槽可使用Xbee，蓝牙以及其他通讯模块。另外有8个I/O端口以及8个模拟口3个i2c通讯接口作为Mega ADK 的输入输出。 nano板留有电机驱动的专用端口以及可调旋钮电压输出。

电机驱动篇

用一块Arduino Nano板在GMR板中作为链接电机驱动和电机以及编码器作为动作执行板。我们可以根据不同需求选用不同的电机驱动器，本文将以Dfrobot 双路2X15A 电机驱动板作为电机驱动。

1 电机测试

第一步我们要测试电机，学着使用电机驱动来驱动电机，并调试好正确的正反方向在正式安装电子系统之前，这里我建议先用连个空电机作为测试，不提倡直接在装配好的HCR上测试。

首先如下图所示链接电路，注意电机驱动板需要外接电源，所以如果需要使用其他的电机驱动以及电机时注意GMR的最低供电电压为12V。

其中要注意的是电机的正负，两个电机在实际安装中方向是相反的，但在程序中做这个调整可能会比较混乱，所以我们在连线的时候注意吧两个电机的连线反过来。

然后在Arduino Nano板上烧入电机测试程序 motor_test.ino

int E1 = 9;     //M1 Speed Control

int E2 = 10;    //M2 Speed Control

int M1 = 8;     //M1 Direction Control

int M2 = 11;    //M1 Direction Control

这些变量和电机驱动连线相对应。

digitalWrite(E1,a);

digitalWrite(M1,LOW);    //High and Low determine the direction offthe motor

digitalWrite(E2,b);   

digitalWrite(M2,LOW);

a,b是控制电机转速的变量，最大255，最小0.

HIGH 和LOW控制电机的方向。

在测试电机驱动的同时测试电机的方向为HIGH时电机方向使得车前进为LOW时电机方向使得车后退。两个电机分开测试。

2 霍尔编码器

编码器是一个用来实现电机乃至整个HCR能够精确控制的重要传感器，HCR配套的直流电机提供了一个高精度的霍尔编码器，脉冲数13，可提供输出轴每转663个反馈的脉冲信号。

如下图所示链接电路。

然后在 Arduino Nano板上烧入编码器测试程序 encoder_test.ino

const byte encoder0pinA = 2;//A pin ->the interrupt pin 0

const byte encoder0pinB = 4;//B pin ->the digital pin 4

定义编码器2个数字输出的引脚可以根据实际连线调整

void wheelSpeed()

在这个函数中，根据霍尔传感器的特点根据 2个引脚的不同读数以及状态变化判断电机的正反转。

如图连线之后给电机装上轮子，正反装转动轮子，判断编码器程序是否工作以及读数时候正确（正反转）正确的读书是当你轮子为你定义的正转时，编码器读数为正，反之为负，两个电机分开测试，然后结合你的电机驱动程序测试，即电机驱动后正前进时编码器读数为正，反之为负。在这里不列出编码器结合电机驱动的程序。

这一步的驱动十分重要，将直接影响之后的PID电机控制程序工作能否正常。

3 PID 电机控制

结合编码器了得电机驱动程序，利用PID算法之后，一个连续的顺滑的精确电机控制程序就可以实现HCR的定速度运行了，定距离、定角度控制也可以实现。

PID控制器（比例-积分-微分控制器），由比例单元P、积分单元I和微分单元D组成。通过Kp，Ki和Kd三个参数的设定。PID控制器主要适用于基本上线性，且动态特性不随时间变化的系统。

PID控制器是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件。这个控制器把收集到的数据和一个参考值进行比较，然后把这个差别用于计算新的输入值，这个新的输入值的目的是可以让系统的数据达到或者保持在参考值。PID控制器可以根据历史数据和差别的出现率来调整输入值，使系统更加准确而稳定。

根据图1 和图2 链接GMR和电机驱动，电机以及编码器，我们得到了整个电机控制的闭环控制。从代码中仔细核对引脚定义与实际连线，否则在之后的测试中会有错误。

在PID中，一个控制回路包括三个部分：

1.     系统的传感器得到的测量结果

2.     控制器作出决定

3.     通过一个输出设备来作出反应

传感器就是霍尔编码器，控制器就是 Nano，输出设备就是两个电机。

在Arduino Nano中烧入PID电机控制程序Nano_motor_2X15A.ino这个代码包含了I2C部分这部分内容会在之后的章节提及。（2.5 Mega 与 Nano通讯）

从代码中仔细核对引脚定义与实际连线，否则在之后的测试中会有错误。

首先我们会给出一个目标速度，这个就是PID算法中的需求结果。

_speedtarget[LF]，_speedtarget[RT]

Nano从霍尔编码器得到脉冲值Lduration和Rduration通过轮子直径等常数带入计算得到实际速度prevspeed。   void ResentSpeed()以及lastspeed()这两个个函数用来计算实际速度。具体可查看代码。

然后我们可以用目标速度减去测量结果来得到误差。

int error = _speedtarget - prevspeed;

用这个误差来计算出对系统纠正值来作为电机输出，这样就可以消除误差。

这个纠正值有三种算法，消除目前的误差，平均过去的误差，和透过误差的改变来预测将来的误差。即PID

比例- 来控制当前，误差值和一个正值的常数P（表示比例）相乘。

在代码中我们只使用_proportion 误差值是 error

error = _speedtarget - prevspeed;

积分 - 来控制过去，将误差值过去一段时间和（误差和）乘以一个正值的常数I。

在代码中我们只使用_integral 误差和sumerror

sumerror += error;

sumerror = min(_maximum,sumerror);//limit the range of intergral segment

sumerror = max(_minimum,sumerror);

微分 - 来控制将来，计算误差的一阶导，并和一个正值的常数D相乘。

在代码中我们只使用_derivative 误差的一阶导 derror

derror = _lasterror - _preverror;

_preverror = _lasterror;

_lasterror = error;

这样我们就得到了纠正值

_proportion*error+_integral*sumerror+_derivative*derror

float TVPIDcal(float prevspeed,booleantarget)这个函数计算了整个过程

int TVAffect(float pidpara)请注意这个函数，他是用来计算最大纠正输出的，使得整个输出在1000到2000的PWM输出范围内

void Motor(int value,byte whichwheel)是纠正输出函数也就是实际的电机控制。

注意有些电机驱动是Pwm=1500时候电机转速为0 小于1500和大于1500的值为不同的转向，Dfrobot的双路电机驱动方式需要由此进行些改变。

PID的三个经验常数已经在代码中给出。

PS:感谢Amber绘图

楼主辛苦了~我能说我厚颜无耻的开始坐等避障部分了么……

一天一贴，本周发完

这图画得，太给力了~~
简单明了

这。。。一天一个这么大的帖子，这么强大
:L