76行代码如何完成一个双轮平衡小车？

Ruff Lite

Ruff Lite 是 Ruff 团队针对 MCU（MicroController Unit，微控制器）推出的 Ruff OS
，具备高实时性，占用内存小等特色。目前官方支持的开发板为TI TM4C1294-LaunchPad ，Ruff Lite支持的硬件接口包括：GPIO、UART、I2C、ADC、PWM、QEI。

原理简介

两轮自动平衡车是一个典型的自动控制系统，由执行元件（直流电机），传感模块（陀螺仪和编码器）和主控平台控制系统（Ruff 开发板）组成。直流电机控制两轮正反转，陀螺仪检测车身姿态，编码器检测电机转速，这两组传感器数据反馈给控制系统，经由 PID 控制算法计算，给出控制直流电机的控制量，经过这一闭环过程，从而造成负反馈，保证车身平衡

物件清单

主控平台

Ruff Lite 开发版 （型号 TM4C1294-V1 ）

传感器及执行元件

• 陀螺仪模块 （型号 GY-521）

• 直流电机驱动模块 （型号 TB6612FNG ）

• 编码器模块（随直流电机一体）（型号 MG513-30 ）

MG513-30 是该直流电机的型号，由电机驱动模块进行驱动，这里咱们用它自带的编码器模块

其它

• 机械元件

• 12V 锂电池

• 电压转换模块（12V-5V）

直流电机 12V 供电，开发板 5V 供电

开发步骤

1. 初始化 APP，选择 tm4c1294-v1 开发板（对应 TI TM4C1294-LaunchPad）

$ rap init --board tm4c1294-v1

2. 添加陀螺仪驱动，id 为 gyro，型号选择 GY-521，其他参数默认

$ rap device add gyro (GY-521)

3. 添加电机驱动，id 为 motor，型号选择 TB6612FNG

$ rap device add motor (TB6612FNG)

4. 添加编码器驱动，id 为 encoder，型号选择 MG513-30，其他参数默认

$ rap device add encoder (MG513-30)

5. 编写控制算法

（见下文）

6. 调试

（见下文）

7. 扫描开发板

$ rap scan

7. 部署应用

$ rap deploy

控制算法

PID（比例-积分-微分）控制算法是工程上最经常使用的自动控制算法，参数 P 实现基本控制做用，参数 D 避免系统震荡，参数I用来消除系统静差，本平衡小车系统由 PID 算法进行控制，从而保持平衡

平衡车内部有两个反馈环，一个是由陀螺仪反馈姿态倾角和角速度构成的 直立环，一个是由编码器反馈直流电机转速构成的 速度环，由此构成一个串级 PID 控制系统（见下图），速度环控制的输出做为直立环控制的输入，直立环由 PD 控制（比例-微分控制）系统构成，保证小车的基本平衡（参数 P 的做用）和避免震荡（参数 D 的做用），速度环由 PI 控制（比例-积分控制）系统，消除姿态倾角的静差（参数I的做用）

具体 PID 算法的原理及推导过程请参考自控控制专业书籍，这里只对算法做用和各个参数的意义进行简要说明

控制程序

src/index.js

$.ready(function(error) {
    if (error) {
        console.log('error', error);
        return;
    }

    var gyro = $('#gyro'); // 陀螺仪传感器（GY-521）
    var enc = $('#encoder'); // 编码器传感器（MG513-30）
    var motor = $('#motor'); // 电机驱动控制器（TB6612FNG）

    // 直立环PD控制
    var getBalancePwm = function (actualAngle, actualGyro) {
        var targetAngle = 0.8; // 小车静止平衡时的姿态角度
        var kP = 80; // 直立环比例(P)控制参数
        var kD = 2; // 直立环微分(D)控制参数

        // 直立环控制份量
        var balancePwm = kP * (actualAngle - targetAngle) + kD * actualGyro;
        return balancePwm / 1000;
    };

    // 速度环PI控制
    var encoder = 0;
    var sumEncoder = 0;
    var getVelocityPwm = function (actualLEncoder, actualREncoder) {
        var targetVelocity = 0; // 小车静止平衡时的电机输出转速
        var kP = 3; // 速度环比例(P)控制参数
        var kI = kP / 200; // 速度环积分(I)控制参数

        // FIR二阶低通滤波
        encoder = 0.2 * (actualLEncoder + actualREncoder - targetVelocity) + 0.8 * encoder;
        sumEncoder += encoder;

        // 积分限幅
        if (sumEncoder >= 3000) {
            sumEncoder = 3000;
        }
        if (sumEncoder <= -3000) {
            sumEncoder = -3000;
        }

        // 速度换控制份量
        var velocityPwm = kP * encoder + kI * sumEncoder;
        return (velocityPwm / 1000);
    };

    var cycle = 20; // 采样/控制周期均为20ms，即1s采样/控制50次
    var gyroAcquire, encAcquire, balanceControl;

    var angleX = 0;
    var gyroY = 0;
    var rpm = 0;

    // 每隔20ms，获取陀螺仪沿X轴的姿态倾角和角速度
    gyroAcquire = setInterval(function() {
        gyro.getFusedMotionX(cycle, function (error, _angleX, _gyroY) {
            angleX = _angleX;
            gyroY = _gyroY;
        });
    }, cycle);

    // 每隔20ms，获取编码器的速度值
    encAcquire = setInterval(function() {
        enc.getRpm(function (error, _rpm) {
            rpm = _rpm;
        });
    }, cycle);

    // 每隔20ms，利用反馈值计算控制量，控制电机正反转
    balanceControl = setInterval(function() {
        var balancePwm = getBalancePwm(angleX, gyroY);
        var velocityPwm = getVelocityPwm(rpm, rpm);
        var pwmDuty = balancePwm - velocityPwm;

        if (pwmDuty >= 0) {
            if (pwmDuty >= 1) {
                pwmDuty = 1;
            }
            // 控制车身前进（电机A正转B反转，A与B相差180度安装）
            motor.forwardRotateA(pwmDuty);
            motor.backwardRotateB(pwmDuty);
        } else {
            if (pwmDuty <= -1) {
                pwmDuty = -1;
            }
            // 控制车身后退（电机A反转B正转，A与B相差180度安装）
            motor.backwardRotateA(-pwmDuty);
            motor.forwardRotateB(-pwmDuty);
        }

        // 若倾角超过30度，中止整个控制系统运行
        if (angleX >= 30 || angleX <= -30) {
            // 中止陀螺仪采样
            clearInterval(gyroAcquire);
            // 中止编码器采样
            clearInterval(encAcquire);
            // 中止电机控制逻辑
            clearInterval(balanceControl);
            // 中止电机A/B转动
            motor.stopRotateA();
            motor.stopRotateB();
        }
    }, cycle);
});

调试

目标角度调试

装好整个机械元件后，要进行目标角度调试，即 targetAngle 变量，具体方法，将控制 motor 先后转动的代码所有注释掉，而后在 balanceControl 这个函数中，打印 angleX，获得小车趋于平衡静止时的角度，应该大约在正负3度之内。

算法参数调试

首先肯定参数的极性。

先屏蔽掉外反馈环 PI 控制，保持 kP 和 kD 参数不变，看是否小车有平衡的趋势，及车轮是否会向倾倒的一侧转动，如果，则 kP 和 kD 参数为正数不须要改变，若否，则 kP 和 kI 参数须要改成负数。

以后屏蔽掉内反馈环 PD 控制，保持 kI 和 kD 参数不变，用手去转动链接编码器的那个车轮，看是不是此PI控制是正反馈，即给车轮一个小的转动，车轮是否会一直加速到最大速度，如果，则 kP 和 kD 参数为正数不须要改变，若否，则 kP 和 kI 参数须要改成负数（上述程序中只须要改 kP 便可，kI 为 kP/200）。

而后肯定参数的数值。通常状况下，整个机械元件装稳定后，PD 算法参数（kP 和 kD）和 PI 算法中的参数（kP 和 kI）应该不须要变更就能够直接运行在你的平衡小车上。

FAQ

Ruff MPU版（ruff-mbd-v1）能够做为主控平台么？

不能，由于底层的 OpenWRT（基于 Linux）不是实时操做系统，系统启动后会运行不少进程，Ruff 进程不必定时刻占有 CPU，所以不能稳定地每隔一个控制周期（这里是 20ms）得到传感器数据，不知足控制系统的实时性要求。而 MCU 版 Ruff 的底层操做系统是 Nuttx RTOS，可以保证明时操做。

控制系统中控制周期是多少？

控制周期为 20ms，即1秒内控制系统控制 50 次。每一个控制周期须要作的内容包括 1) 获取陀螺仪和编码器两个传感器的数据，2) 传入直立环和速度环算法中进行计算获得控制量，3) 将控制量做用于直流电机上。

用Ruff MCU开发板开发平衡车与用其它开发板（如 stm32）进行裸板开发，有什么相同点与不一样点？

相同点是都知足实时性控制的要求（如本案例的 20ms 控制周期）。

不一样点主要体如今 开发效率和 可移植性两个方面，若用其它 MCU 开发板进行裸板开发，要面对 硬件接口协议（I2C接口陀螺仪，QEI接口编码器，PWM 和 GPIO 接口的直流电机控制器），外设模块协议（好比给陀螺仪发送什么命令获取到加速度值和角速度值）和 硬件定时器中断（经过配置寄存器设置20ms定时器中断）等其它问题，且代码不具有可移植性和复用性，但在整个开发过程当中若用 Ruff 开发，可直面业务逻辑，即自动控制算法，而不用关心硬件模块的任何细节，你面对的只有外设模块的 API，而且因为没有任何硬件平台的逻辑，程序自己具有可复用性。