基于虛擬機器人軟件的獨輪車設(shè)計

岳井玉

【摘 要】在虛擬機器人軟件環(huán)境中使用計算機程序算法，設(shè)計出虛擬環(huán)境的獨輪小車富有趣味性和探究性。本文的獨輪車算法應(yīng)用到了工程控制理論中的PID原理，讓虛擬機器人軟件作為中小學(xué)生學(xué)習(xí)復(fù)雜程序算法和仿真工程原理的直觀工具，是一種有效嘗試。

【關(guān)鍵詞】虛擬機器人；獨輪車；PID；陀螺儀；仿真

【中圖分類號】G434 【文獻標識碼】B

【論文編號】1671-7384（2017）05-0086-02

獨輪車是只有一個輪子的小車，在電機馬達的驅(qū)動下能夠平穩(wěn)地在地面上行走而不摔倒。本文中的獨輪車采用蘿卜圈3D仿真機器人軟件的免費功能模塊來實現(xiàn)。

獨輪車原理

簡單獨輪車的平衡運動狀態(tài)主要有三種情況：后傾、直立、前傾（如圖1）。如果狀態(tài)是后傾，則車身需要一個向后的力才能讓其回到直立狀態(tài)，即電機馬達需要加速向后轉(zhuǎn)動；如果狀態(tài)是前傾，則車身需要一個向前的力才能讓其回到直立狀態(tài)，即電機馬達需要加速向前轉(zhuǎn)動；對于直立狀態(tài)，電機馬達速度為零即可。

仿真軟件里有陀螺儀傳感器，能夠反饋機器人與地面的傾斜角度值。對于安裝在車身頂部的陀螺儀傳感器而言（如圖2），根據(jù)陀螺儀傳感器的說明書可知，車身向后傾時，傳感器值為負值；車身向前傾時，傳感器值為正值；車身直立時，值為0。而且傾斜越厲害，值越大，如果獨輪車向前倒了，值為90；反之，如果向后倒了，值為-90。因此，對獨輪車而言，陀螺儀傳感器的取值范圍是-90到+90（數(shù)學(xué)區(qū)間表達式為[-90，90]）。進一步，假定獨輪車向前傾斜5度，則應(yīng)當用P×5的電機速度向前加速才能維持其豎直（P是比例常量）；假定向后傾斜-5度，則應(yīng)當用P×（-5）的電機速度向后加速讓其豎直；并且，當傾斜的角度很大時，就應(yīng)當用更大的電機馬達速度進行平衡糾正。因此，將陀螺儀傳感器的當前值反饋成機器人的電機馬達數(shù)據(jù)，就可以設(shè)計出獨輪車。

獨輪車結(jié)構(gòu)

設(shè)計獨輪車結(jié)構(gòu)時，要考慮重心位置在豎直中軸線上，圖2是一款獨輪車：在車的頂端安裝陀螺儀傳感器，并指定端口號為31。輪子兩側(cè)是兩個電機馬達，而且只有一個電機馬達與輪子進行連接，并指定端口號為1；另一個電機馬達不指定端口編號，只用來保持重心的結(jié)構(gòu)對稱。

獨輪車程序

獨輪車在行走時，機器人的車身狀態(tài)（傾斜狀態(tài)）應(yīng)當反饋到電機馬達中進行平衡糾正，從而保持車身直立而不摔倒。這個過程可以用循環(huán)語句來實現(xiàn)。

圖3是用Python語言完成的獨輪車虛擬機器人控制程序。第14行代碼表示用端口號為31的陀螺儀傳感器獲取獨輪車的傾斜角度值。第16行代碼表示將傾斜角度進行數(shù)學(xué)比例放大。根據(jù)虛擬機器人軟件教程，10倍電機正轉(zhuǎn)的轉(zhuǎn)速范圍是0到1000（數(shù)學(xué)區(qū)間表達式為[0，1000]）或反方向轉(zhuǎn)速范圍是-1000到0（[-1000，0]），由于電機的馬達值不能無限大，因此第19行到22行代碼表示對超出范圍的數(shù)據(jù)進行過濾。第25行代碼表示將最終的數(shù)據(jù)賦值給端口號為1的電機馬達，從而驅(qū)動獨輪車保持平衡。第28行表示采樣時間為20ms，即間隔一段時間后再進行下一次的循環(huán)。在調(diào)試中，還需要讓獨輪車在啟動時打破“靜止”狀態(tài)，即需要有一定的初速度，因此第5行和第6行代碼將完成這項功能。

虛擬仿真

找一張?zhí)摂M機器人場景圖，將上述程序和機器人加載進來，就可以在仿真界面里觀察和調(diào)試獨輪車的運行狀態(tài)。對于圖3中的控制程序，主要有兩個地方可以調(diào)試。

第一處是第8行的比例值，假定陀螺儀取值是[0，5]，而期望電機馬達值為[0，100]，對于線性變化，可以這樣求出變化比例P=（100-0）/（5-0）=20。如果獨輪車前后擺動過于活躍而出現(xiàn)“摔倒”情況，就減小P值。

第二處是第28行的采樣時間，采樣間隔時間可短可長：如果太短，與計算機執(zhí)行一條指令的時間長短等性能有關(guān)；如果太長，表現(xiàn)為獨輪車摔倒后才糾正，顯然為時過晚。讓學(xué)生在思考中進行調(diào)試，并與現(xiàn)實情況進行比較，會發(fā)現(xiàn)控制程序的魅力。

算法拓展

PID控制（比例、積分、微分）是一種常用的用于機械裝置（如車輛、機器人、火箭）中的控制技術(shù)。用好PID控制，并不是一件容易的事，需要有相當?shù)母叩葦?shù)學(xué)基礎(chǔ)和控制技術(shù)基礎(chǔ)，對于小學(xué)、初中的學(xué)生來說，還是有些過于復(fù)雜，但通過簡單的代碼和虛擬仿真技術(shù)讓學(xué)生從小了解和學(xué)習(xí)PID，對提升學(xué)生的科學(xué)素養(yǎng)有益處。PID有三部分，在圖3中，實現(xiàn)了P控制，即比例控制，文中還給出了調(diào)試方法和取值方法。對于積分和微分控制，讀者可以參考機器人PID巡線等算法進行獨輪車平衡算法的深入研究。

參考文獻

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蘿卜圈仿真入門教程[DB/OL]. http： //www. irobotq. com/website2/dl. aspx.

（作者單位：浙江寧波市北侖區(qū)泰河中學(xué)）