基于麥克斯韋電磁場理論的智能車精確控制設計

楊明

【摘 要】該設計基于直立二輪電磁車以KEA128作為核心處理器，通過MPU6050測量的數據反饋計算得出小車當前姿態信息，并通過電感檢測磁場的大小，程序計算小車出于的賽道中心的偏移量，經過濾波，最后通過PID算法產生輸出量控制小車左右輪的轉速，使小車保持正常直立前行姿態且穩定的速度沿著鋪設銅線的賽道運行。實驗通過調整程序參數，最終使小車在一定速度的范圍內都能夠很穩定的完成賽道全程。

【關鍵字】智能車;直立行走;自動尋跡;PID控制

中圖分類號： U463.6 文獻標識碼： A文章編號： 2095-2457（2019）04-0121-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.04.048

Precise Control Design of Intelligent Vehicle Based on Maxwells Electromagnetic Field Theory

YANG Ming

（Anhui University of Finance and Economics， Bengbu Anhui ?233030， China）

【Abstract】The design is based on the vertical two-wheeled electromagnetic vehicle KEA128 as the core processor. The current attitude information of the car is calculated by data feedback from MPU6050 measurement. The magnetic field is detected by inductance. The program calculates the offset of the car from the track center. After filtering， the output is generated by the PID algorithm to control the speed of the car's left and right wheels so as to keep the car normal. Stand upright and move at a steady speed along a copper-wire track. By adjusting the parameters of the program， the car can finish the whole course of the track stably in a certain speed range.

【Key words】Intelligent vehicle; Upright walking; Automatic tracking; PID control

隨著自動化系統的日益發展，要求生產過程中在脫離人工干預的情況下，系統可以自動完成預期任務。二輪直立車和自主尋跡已經成為生產生活中的趨勢。采用KEA128作為處理器，以其高速的運算速度，多元化的功能，完備的適應環境可以很好的接受各類傳感器收集的數據、經程序處理將收集數據轉換為需要的控制參數并處理得出最后的輸出量用以及時控制左右電機的轉速，完成二輪車的直立、速度和轉向的綜合控制。

1 直立控制

直立原理 直立二輪車可以看做是一個倒立的單擺。當其偏離平衡位置時，其受力如圖所示，這時候物體所受合力F=mgsinθ，方向向左，這個力使得物體最終回到平衡位置，但是物體并非在平衡位置立刻靜止，而是在平衡位置做阻尼振動，經過一段時間后才能最終靜止，所經過的時間則是由阻尼力（空氣阻力）的大小決定，阻尼力與回復時間成反比。最終確定了物體靜止在平衡位置的兩個條件：

（1）與物體偏離平衡位置角度相反的回復力

（2）與物體恢復時角速度相反的阻尼力

當然倒立的單擺并不能像一般單擺那樣的簡單，是因為物體運動的方向和所受回復力的方向相同，加速物體偏離平衡位置。但是可以通過增加額外力的方法來改變回復力的方向，F=mgsinθ-macosθ，由此可以看出小車的平衡是依靠電機加減速控制的。

直立控制 二輪車想要保持直立靜止狀態，其重心就必須在車輪與地面的接觸面上。當小車偏離平衡位置時，通過MPU6050的數據反饋可以得出小車當前的姿態即角度和角速度，向左偏離還是向右偏離，通過控制電機的轉速和轉向使小車加減速，從而實現小車的平衡。

2 速度控制

速度原理 在四輪車或三輪車的速度控制上，是采用控制電機的轉速來直接控制小車的速度的，因為由F=kv2可知小車的速度越快，所受的空氣阻力越大，為了能夠達到預定速度，電機必須為為小車提供足夠的力來克服阻力，當然這力是通過輪胎與地面的摩擦力間接作用的。但是二輪車的控制在于如果直接控制電機轉速控制速度會直接導致小車的平衡的破壞，或者是在小車直立控制下，速度的控制會沒有效果，這種更為常見，所以速度控制就不僅僅控制電機輸出那么簡單。由于平衡車的不平衡狀態的合力是向左或右的，所以速度控制采用控制小車的傾斜角間接控制。傾斜角越大小車速度就可以越快，同樣的弊端便是其速度上限和加速度的大小都是由其質量和傾斜角決定，這很大程度上限制了小車的機動性。

速度控制 通過編碼器記錄的脈沖數再通過KEA128對數據的及時收集和清零，就可以測出小車擔當前的速度，再通過調節小車的傾斜角來實現對小車速度的控制。當然這里的控制與一般的PID控制不同，速度控制需要采用串級PID控制，意思是將速度的控制量反饋到直立控制上，由控制角度來間接控制速度，由于直立控制也是負反饋，也可以將速度控制轉換為正反饋直接反饋到電機上。

3 轉向控制

轉向原理 根據麥克斯韋電磁場理論，交變電流會在周圍產生交變的電磁場。導線周圍的電場和磁場，按照一定規律分布。通過電感檢測相應位置的電磁場的強度和方向可以反過來計算出距離導線的空間位置。由于軌跡上導引電線和小車尺寸都遠遠小于電磁波的波長， 電磁場輻射能量很小，所以能夠感應到電磁波的能量非常小。為此，我們將導線周圍變化的磁場近似緩變的磁場， 按照檢測靜態磁場的方法獲取導線周圍的磁場分布，然后將結果應用到交變的條件下，從而進行位置檢測。

轉向控制 二輪車只有當左右輪的轉速相同時才能保持直線行駛，當左右輪子速度不同時，不僅可以實現轉向還能夠通過程序控制來實現不同的彎道。所以當小車前瞻的電感檢測值反饋到處理器上，經過處理便可以計算出小車偏離中心線的位置，經過PID算法的計算，確定左右電機應保證多大的輸出差才能夠使得小車能夠回到中心位置。

4 PID算法應用

算法簡介 在自動化系統中，若想系統能夠穩定的維持在一個預期的狀態，就必須將能夠根據當前的狀態進行調節，并且能夠自適應各種外界環境的變化。這里就涉及了幾個重要因素：輸入量、輸出量、當前狀態、預期狀態;根據當前的狀態和預期狀態的差，調節輸入量來控制輸出量，從而使當前狀態迫近預期狀態。這就最終形成了PID算法。PID的分別是比例、積分、微分控制，通過測量元件將系統狀態反饋給處理器，處理器根據目的值與測量值結合其比例、積分、微分計算出執行機構的輸出量，執行機構根據輸出量作出反應，反復操作后最終使系統狀態趨近于預期目標。

串級PID是PID的一種延伸，是將整個系統分為內外環，以外環作為主，內環為輔，外環進行細調，內環進行粗調，從而起到超前控制的效果。

小車應用 想要小車在人為不干預的情況下，能夠穩定前行，就要使用PID算法，而作為直立小車的三個主要的控制：直立、速度、轉向，當然也是應用了該算法。

4.1 直立PID

在通過MPU6050測回小車的角度和角速度后，經過濾波處理，除去噪音，就可以得到當前較為準確的值，而后由下列公式則可以算出控制直立所需要的輸出量。這里的PID我們只用到P、D控制角度輸出=（設定角度-當前角度）*角度P+（設定角速度-當前角速度）*角度D;

4.2 速度PID

在控制速度是采用了控制直立的方法控制角度間接控制速度的，這里就不能采用正常的PID了，而是采用串級PID。首先利用編碼器將速度測回，并轉換為相應的速度大小，然后經過平滑濾波，但這里采用的是P、I控制

速度輸出=（設定速度-當前速度）*速度P+每次速度差的積累*速度I;

將速度輸出串入到角度中去得出

新角度輸出=（設定角度-當前角度-速度輸出）*角度P+（設定角速度-當前角速度-速度輸出）*角度D=原角度輸出-（角度P+角度D）*速度輸出

4.3 轉向PID

小車的前瞻是用來測量小車偏離正常軌道的位置的，且比車輪長幾十厘米留以足夠的時間讓處理器處理反應。通過左右電感值，歸一化后就可以用簡單的差比和算出偏離中心位置的距離，還用到了小車轉向使所產生的轉向角速度，這通過MPU6050測回的，這里采用P、D控制轉向輸出=距離*轉向P+轉向角度速度*轉向D;

5 綜合控制

小車的所有控制最終都是通過電機的輸出作為最終體現的，而根據每個部分的影響不同咋控制周期也就各不相同。例如：直立控制4ms一次，速度控制10ms一次，轉向控制20ms一次，最終左右電機的輸出為：

左電機=角度輸出-速度輸出+轉向輸出

右電機=角度輸出-速度輸出-轉向輸出

6 結語

直立二輪電磁車是直立與尋跡的結合體，在其軟硬件結合、各個模塊協調工作的狀態下，實驗測試可以獨立自主的完成預定賽道并且具有一定的抗干擾能力，是很具有發展的一項技術，也擁有很大的前景！

【參考文獻】

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