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选择了合适的传感器,才能更好地解决机器人的移动

2019年11月10日 文章来源:网络整理 热度:145℃ 作者:刘英

机器人要想完成特定任务,就一定要有所动作,这个时候,必须掌握如何控制机器人走直线、曲线,从而使机器人移动到我们想做任务的地方。

机器人走直线,难吗?

我们看到一些先进的机器人,走在路上非常稳,不仅在平地上行动不会摔跤,走在坑洼里也可以极好地保持平衡。

选择了合适的传感器,才能更好地解决机器人的移动

却有另一些机器人走路歪歪扭扭,在平地上都可以把自己摔一跤,因为它不知道自身的平衡状态,一步歪,步步歪。

选择了合适的传感器,才能更好地解决机器人的移动

再看 RoboMaster 的机器人比赛,虽然机器人都有四个轮子,不容易摔倒,但要随心所欲地实现跑直线、转弯漂移,也需要很好地控制自己的平衡。

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红方机器人灵活走位

因为机器人的控制系统会有误差,所以假设你让轮子转 5 圈,可能有一个轮子只转了 4 圈。还有机械安装上的误差,以及轮子磨损造成了不同的摩擦力,会导致机器人越跑越歪。

在 PID 科普的文章中,我们学过反馈控制:《什么是机器人比赛中的PID控制?》。反馈控制的好处就是,假设有传感器去测量实际数据,那就有办法消除误差,让实际数据稳定在期望的数据上。

所以要让机器人只有察觉到误差,及时消除误差,才能随心所欲地奔跑。那如何发现误差呢?

假设目标是让机器人走出一条直线。机器人走得歪歪扭扭,是因为各种扰动使它发生了绕着垂直于地面方向的旋转,也就是头的方向左右摆动。因此,要寻找一种传感器来测量机器人垂直于地面方向的旋转量,然后消除这个旋转。

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产生旋转

寻找适合的传感器   

一般来说,找寻传感器会从物理的原理上找。高中物理分为力、热、声、光、电和磁。先看力学,物体在自旋时会有一个向心力F,向心力的公式为:

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可以看到,虽然 F 和 ω(角速度)相关,似乎可以通过 F 求得 ω,但 F 也和 r(旋转的半径)相关,而这个 r 无法测量,所以向心力这个思路不行。

除了向心力,还有另一种力叫做科里奥利力。如果旋转物体中,有质点由于惯性进行了直线运动,相对于旋转物体产生了偏移,这个力就会产生。它的公式为:

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v是内部产生的可测量的震动。科里奥利力与向心力不同,它和旋转的半径没有关系,所以这个思路可行。

现实中就有一种传感器利用这个原理测量角速度,这种传感器叫 MEMS 陀螺仪(微机械陀螺仪)。MEMS 陀螺仪测得角速度后,将角速度进行积分,就可以得到相对角度(参考系为自身的某一状态,比如和刚启动时的状态),最后再用 PID 修正角度,达到直行的效果。

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陀螺仪

我们都知道,凡是测量都总是会有误差,靠积分获得的角度在一定时间内虽然是可靠的,而积分将误差同样累计,在一段时间后这个角度也会越来越不准,这个时间的长短基本正相关于器件的价格。

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利用类似原理的还有机械式陀螺仪和光纤陀螺仪。机械式陀螺仪是唯一一个真的有个陀螺在转的传感器。而在光学中,一般是基于萨格纳克(Sagnac)效应的陀螺。

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机械式陀螺仪

实际上,这几种传感器更准确的叫法应该是:角速度传感器。但由于各种原因,现在一般都叫陀螺仪。结合成本和测量方法,一般选用 MEMS 陀螺仪。

获取旋转角度   

以 ADIS16470 陀螺仪为例,讲解陀螺仪如何获取角度。

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ADIS16470 陀螺仪

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