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簡介

此次為大家?guī)淼氖荗penAtom OpenHarmony（以下簡稱“OpenHarmony”）系統(tǒng)與PID控制算法相結(jié)合并落地的平衡車項(xiàng)目。 PID控制算法是一種經(jīng)典的，并被廣泛應(yīng)用在控制領(lǐng)域的算法。類似于這種：需要將某一個(gè)物理量保持穩(wěn)定的場合，比如維持平衡，穩(wěn)定溫度、轉(zhuǎn)速等，PID都會適用。在四軸飛行器，平衡小車、汽車定速巡航、溫度控制器等場景均有應(yīng)用。

?通過本樣例的學(xué)習(xí)，開發(fā)者能夠?qū)penHarmony系統(tǒng)設(shè)備端開發(fā)有進(jìn)一步的認(rèn)識，還能夠掌握PID控制算法的使用。本樣例使用OpenHarmony 3.2 Beta1操作系統(tǒng)，硬件平臺采用小熊派BearPi-HM Nano（Hi3861）開發(fā)板。本樣例效果動圖：

硬件配置資源

兩輪平衡小車主要硬件資源：
主控CPU：小熊派BearPi-HM Nano（Hi3861）開發(fā)板；
陀螺儀：MPU6050六軸陀螺儀傳感器；
左右輪：帶有霍爾傳感器的直流電機(jī)；
小車平臺及結(jié)構(gòu)件資源可以自行在相關(guān)網(wǎng)站獲得。

原理概括

?小時(shí)候都玩過上圖游戲吧：木桿立在手指上，盡量保持木桿直立不倒。當(dāng)木桿向前傾斜時(shí)，我們會往前行走，以用來抵消木桿的前傾；往后傾斜時(shí)，我們會往后倒退。對的！沒錯！你猜對了。平衡車的控制原理就是這樣：

PID算法介紹

平衡車的控制離不開對PID算法的應(yīng)用。那么什么是PID算法？它能解決什么問題？ PID算法：就是“比例（proportional）、積分（integral）、微分（derivative）”，是一種常見的“保持穩(wěn)定”控制算法。

?結(jié)合兩輪平衡車的場景，對PID參數(shù)的認(rèn)識如下：

P比例參數(shù)：該參數(shù)能夠快速讓小車達(dá)到平衡狀態(tài)，但是由于控制是滯后的，以及是慣性系統(tǒng)，容易帶來超調(diào)，即小車會出現(xiàn)前后搖擺的現(xiàn)象。所以P參數(shù)不能太大；
I積分參數(shù)：小車由于摩擦力或者風(fēng)阻力，并且P不能太大，只靠P控制有可能達(dá)不到穩(wěn)定狀態(tài)，所以需要加入I積分參數(shù)，消除穩(wěn)態(tài)誤差；
D微分參數(shù)：平衡小車維持的是傾斜角度要為平衡角度，由于PI參數(shù)使小車振蕩，小車會出現(xiàn)前后搖擺現(xiàn)象，加入D微分參數(shù)能夠消除小車的振蕩。

兩步搭建樣例工程

在OpenHarmony源碼基礎(chǔ)上，兩步構(gòu)建平衡小車代碼。（OpenHarmony源碼下載路徑及BearPi-HM Nano（Hi3861）開發(fā)板代碼燒錄，請參考文章末尾相關(guān)鏈接） 第一步：拷貝Balance_car文件夾到源碼路徑下：deviceoardearpiearpi_hm_nanoapp （Balance_car文件獲取路徑，請參考文章末尾相關(guān)鏈接）如圖文件夾目錄：

?第二步：修改BUILD.gn，在源碼路徑下：deviceoardearpiearpi_hm_nanoappBUILD.gn 添加編譯依賴："Balance_car:balance_car"，如下圖：

關(guān)鍵算法講解

兩輪平衡車的控制主要涉及三個(gè)PID環(huán)的串聯(lián)使用，它們分別是直立環(huán)（平衡控制）、速度環(huán)（速度控制）、轉(zhuǎn)向環(huán)（方向控制）。三個(gè)控制效果合成，控制輪子運(yùn)行。

?直立環(huán)控制算法：直立環(huán)控制算法是平衡小車維持平衡的主要算法。直立環(huán)采用了PD算法環(huán)節(jié)，即只有比例與微分環(huán)節(jié)。傾斜角度大小以及角加速度大小決定了輪子的速度大小。可以理解為傾斜角度越大，控制輪子順著傾斜的方向的速度越大；傾斜的角加速度越大，控制輪子速度也要越大。

float g_middleAngle = 1.0;//平衡角度
float g_kpBalance = -85800.0;
float g_kdBalance = -400;


static int ControlBalance(float angle, short gyro)
{
    int outpwm = 0;
    float angleBias = 0.0;
    float gyroBias = 0.0;
    float tempAngle = 0.0;
    float tempGyro = 0.0;


    tempAngle = 0 - angle;//極性控制
    tempGyro = 0 - gyro;


    angleBias = g_middleAngle - tempAngle;
    gyroBias = 0 - tempGyro;
    outpwm = (g_kpBalance / 100 * angleBias + g_kdBalance
     * gyroBias / 100);


    return outpwm;
}

速度環(huán)控制算法：速度環(huán)控制的目的是讓機(jī)器以恒定速度前進(jìn)或后退，該恒定速度可以為0速度，即要讓平衡車靜止。速度環(huán)采用了PI環(huán)控制，只有比例與積分環(huán)節(jié)。

float g_kpSpeed = 95800.0;
float g_kiSpeed = 200;


static int ControlSpeed(long int left, long int right)
{
    int outpwm = 0;
    int speedBias = 0;
    int speedBiasLowpass = 0;
    static int speed_i = 0;
    float a = 0.68;
    static int speedBiasLast = 0;


    speedBias = 0 - left - right;
    speedBiasLowpass = (1 - a) * speedBias
        + a * speedBiasLast;
    speedBiasLast = speedBiasLowpass;


    speed_i += speedBiasLowpass;
    speed_i = limit_data(speed_i, SPEED_H, SPEED_L);


    outpwm = (g_kpSpeed * speedBiasLowpass / 100 +
        gkiSpeed * speed_i / 100);


    return outpwm;
}

轉(zhuǎn)向環(huán)控制算法：轉(zhuǎn)向環(huán)的目的是控制小車以恒定速度轉(zhuǎn)向。在本次場景為了控制小車平衡靜止，所以只做了限制轉(zhuǎn)向的操作。

static int ControlTurn(short gyro)
{
  int outpwm;


    outpwm = g_kpTurn * gyro;
  return outpwm;
}

以上詳細(xì)代碼，請參考文章末尾的相關(guān)鏈接（Balance_car文件獲取路徑）。

總結(jié)

本文呈現(xiàn)了兩輪平衡小車的大致原理。簡單介紹了一下PID算法的效果：P比例參數(shù)，能夠快速讓系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定值，但是P太大容易超調(diào)，帶來振蕩；I積分參數(shù)，消除穩(wěn)態(tài)誤差，讓系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定值；D積分參數(shù)，能消除振蕩，但是會使系統(tǒng)時(shí)效性變慢。開發(fā)者可以根據(jù)現(xiàn)場情況，合理調(diào)節(jié)PID三個(gè)參數(shù)。本樣例是OpenHarmony知識體系工作組為廣大開發(fā)者分享的樣例。同時(shí)知識體系工作組結(jié)合日常生活，給開發(fā)者規(guī)劃了各種場景的Demo樣例，如智能家居場景、影音娛樂場景、運(yùn)動健康場景等；歡迎廣大開發(fā)者一同參與OpenHarmony的開發(fā)，更加完善樣例，相互學(xué)習(xí)，相互進(jìn)步。

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原文標(biāo)題：【精選好文】玩轉(zhuǎn)OpenHarmony PID：教你打造兩輪平衡車

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