做为第十六届智能车的FW,在半年的做车经历中把能踩的坑都踩了个遍。写这篇文章是为了留个纪念，也是为了帮新车友快速入门（可能完全0基础）。我自己的经验也不足，所以可能会存在一些漏洞，还请大佬指正。
车模的搭建
在调试的时候，我们多次换过车模的结构，最后发现车模的重心越低越好，质量分布要尽可能的集中。不到不得已的时候不要加配重，把车沿轴的转动惯量降到最低。车模结构还是挺重要的，重心低点能明显感觉车更稳。这是对电路设计也要提出一定的要求，省赛的时候见到有一辆车把电路集成到了一块板子上，而我们是三块板子（还非常大），所以更难搭出好的结构。新手设计的话没必要整那么难的，但要提前计划好每块板子的位置，尽可能的精简。我不是写程序的吗，怎么在考虑电路（bushi
（下图不是最终版，但比较接近）
车的整体方案
我自己是主要负责车的程序，所以就细说怎么让车动起来。我们的车是采用了最简单的并级PID，电磁引导的方案。（太菜了，摄像头不会，串级PID也不会QAQ）核心是用的灵动的MM32，Cortex-M0内核，后换到M3内核（笑死，3080都能买到，这个芯片买不到）。陀螺仪用了龙邱的MPU9250，后换到逐飞的ICM20602（问就是龙邱垃圾）。双车的通讯模块是Lc12s（问就是便宜）。
来简单说一下程序的整体框架。智能车程序和学弟们最开始学的51还是有些区别，底层的驱动函数已经是由商家帮忙写好了，不需要再从头开始用寄存器。下面的程序基本适用于任何芯片，只要理解每个函数的具体含义，以及程序整体的框架，套用不同芯片的具体例程，就能快速上手。我在给变量命名的时候基本没用缩写，所以还是比较容易看懂的。
//其他器件初始化一下就不用动了。最重要的是这三个定时器
tim_interrupt_init_ms(TIM_8, 1, 0); //直立环中断
tim_interrupt_init_ms(TIM_6, 10, 1); //速度环中断
tim_interrupt_init_ms(TIM_7, 5, 1); //方向环中断直立车的三个PID就都放在了这三个定时器中，固定时间判断直立，转向和方向的情况。而main函数里最后进到以下程序。不断循环这个就可以。（定时器是需要用到的最基本的中断，就是相当于定了3个闹钟，每个闹钟到点后放下手头活，去做指定的事）
while(1)
{
run(); //车的循迹程序
Branch(); //三岔路程序
fixedCircle(); //环岛程序
}//车模运行控制算法
void run()
{
if (Vol_left1_actual + Vol_right1_actual > Threshold_circle && err_angle < 10 && err_angle > -10)
dirControlOut *= 0.05; //屏蔽环岛
if (Flag_dirPID == open)
dirOut = dirControlOut; //方向环开关
duty_Left = angleControlOut - speedControlOut + dirOut; //dirOut为正是左转
duty_Right = angleControlOut - speedControlOut - dirOut;
if (duty_Left > 0) //加电机死区
duty_Left = duty_Left + duty_death_left_P;
if (duty_Left < 0)
duty_Left = duty_Left + duty_death_left_N;
if (duty_Right > 0)
duty_Right = duty_Right + duty_death_left_P;
if (duty_Right < 0)
duty_Right = duty_Right + duty_death_left_N;
if (duty_Left > duty_Max_P) //输出限幅
duty_Left = duty_Max_P;
if (duty_Right > duty_Max_P)
duty_Right = duty_Max_P;
if (duty_Left < duty_Max_N)
duty_Left = duty_Max_N;
if (duty_Right < duty_Max_N)
duty_Right = duty_Max_N;
MotorCtrl(-duty_Left, -duty_Right); //输出到电机上
}duty表示占空比，通过输出不同占空比的pwm波，到电机驱动上，就可以控制电机的转速。循迹函数中最主要的就是将三环的结果叠加到duty_Left和duty_Right，然后输出作用到电机上，其他都是辅助作用，先暂且不管。 接下来我就讲一下这三个环的具体内容。
直立环
直立环是最重要的一个部分，也是最先开始调的，第一次让车立起来，还是很有成就感的。我主要说一下程序的内容就好了，原理还是得看《第七届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛 电磁组直立行车参考设计方案》。上古资料，但是特别详细，B站有配套的高糊视频。简单来说，就是通过采集到陀螺仪的原始数据，解算出车模的实际角度，得出角度误差。kp乘上这个误差（比例控制，就是差的越多，输出越多，很好理解）再叠加kd乘角速度（消除震荡，起到一个阻尼的作用，就是不让它转那么快）。
另一个比较重要的就是角度的解算，这个的响应速度影响了车控制的平稳。我采用的是一阶互补滤波算法，后换到二阶。下面附上完整代码。
/*************************************** 互补滤波函数 （包含直立环PD）*********************************************/
/*angle_Filtering = K1 * angle_m+ (1-K1) * (angle_Filtering + gyro_m * dt);
angle_Filtering 是融合后的角度值
angle_acc是加速度测量简单计算得到的角度
angle + angle_gyro * dt是陀螺仪积分得到的角度
dtt为采样周期，单位s，就是直立环中断的时间，这里是0.001
K1是滤波器系数，取0.005。
一阶互补滤波也可以看做是加权平均。*/
void ComplementaryFiltering()
{
if (icm_acc_x >= 0)
icm_acc_x = -1; //tan90°
acc_x = - icm_acc_x * 9.8 / 4096.0; //转化单位
acc_z = icm_acc_z * 9.8 / 4096.0; //转化单位
gyro_y = icm_gyro_y / 16.4; //转化单位
anglespeed = - (gyro_y - 0.25); //零点偏差
angle_acc = atan((acc_z) / acc_x) * 57.3; //加速度得到的角度，可加零点偏差
angle_gyro = angle_Filtering + anglespeed * dtt; //角速度得到的角度
angle_Filtering = K1 * angle_acc + (1 - K1) * angle_gyro;
err_angle = angle_Filtering - angle_balance;
angleControlOut = P_angle * err_angle + D_angle * anglespeed;
}
/*二阶互补滤波(原理是啥?学会了教教我!)*/
void ComplementaryFiltering2()
{
if (icm_acc_x >= 0)
icm_acc_x = -1;
acc_x = - icm_acc_x * 9.8 / 4096.0; //转化单位
acc_z = icm_acc_z * 9.8 / 4096.0; //转化单位
gyro_y = icm_gyro_y / 16.4; //转化单位
anglespeed = - (gyro_y - 0.25); //零点偏差
angle_acc = atan((acc_z) / acc_x) * 57.3; //加速度得到的角度，可加零点偏差
x1 = (angle_acc - angle_Filtering) * (1 - K2) * (1 - K2);
y1 = y1 + x1 * dtt;
x2 = y1 + 2 * (1 - K2) * (angle_acc - angle_Filtering) + anglespeed;
angle_Filtering = angle_Filtering + x2 * dtt;
err_angle = angle_Filtering - angle_balance;
angleControlOut = P_angle * err_angle + D_angle * anglespeed;
}代码中的一些正负号和陀螺仪的安放位置有关，需要自己看。关于一阶的原理，注释里已经说的很详细了，二阶的我是没看懂QAQ。这个滤波算法就是一些固定的东西，icm_xxx为采集到的原始数据，把它们换一下就可以用了，甚至没必要搞懂原理（做比赛是为了学习，还是多看看好）。
注：一定要看“清华方案”把原理搞懂，再看代码会轻松一些。
中断里面长这个样子
void TIM8_UP_IRQHandler (void)
{
uint32 state = TIM8->SR; // 读取中断状态
TIM8->SR &= ~state; // 清空中断状态
get_icm20602_accdata_spi(); //读陀螺仪的原始数据
get_icm20602_gyro_spi();
//ComplementaryFiltering();
ComplementaryFiltering2(); //比赛时用了这个，原理可以不会，代进去数就算好了。
}关于调参
emmm调参的话也应该看那个清华方案的配套视频，非常详细，大致流程就是先取kd为0，慢慢的加kp，差不多能立住在原地抖动时加kd。慢慢将参数调到车能立在原地且没有剧烈抖动。这时推一下车做测试，如果车要跑很长一段距离才能重新立住，说明参数小了，再慢慢加p和d。差不多稳一些就可以上另外两个环了，跑起来后参数还要略微修改。
速度环
关于这个，我自己也有些迷惑。我用的就是kp乘上速度误差，叠加ki乘误差的积分，这样简单的实现一个闭环。然鹅大佬们说直立车的速度环应该是开环控制，这个我是没搞明白。直接放上代码吧。
//速度闭环控制算法（PI）
void SpeedControl()
{
actualSpeed = (speed_Left + speed_Right) * 0.5;
err_speed = setSpeed - actualSpeed; //速度偏差
speedIntegral = speedIntegral + err_speed * I_speed; //积分
if(speedIntegral>3000) speedIntegral=3000; //限幅
if(speedIntegral<-2000) speedIntegral=-2000; //限幅
speedControlOutOld = speedControlOutNew;
speedControlOutNew = err_speed * P_speed + speedIntegral;
}
void OutputSpeedControl() //速度环平滑输出
{
float fValue;
fValue = speedControlOutNew - speedControlOutOld;
speedControlOut = fValue * (speedControlPeriod + 1) / 10.0 + speedControlOutOld;
if (speedControlOut > 4500)
speedControlOut = 4500; //限幅
if (speedControlOut < -4500)
speedControlOut = -4500; //限幅
}void TIM6_IRQHandler (void)
{
uint32 state = TIM6->SR; // 读取中断状态
TIM6->SR &= ~state; // 清空中断状态
speedControlPeriod++;
OutputSpeedControl(); //速度环平滑输出
speed_Left = tim_encoder_get_count(TIM_3); //左编码器 注意插槽位置！
tim_counter_rst (TIM_3);
speed_Right = -tim_encoder_get_count(TIM_4); //右编码器
tim_counter_rst (TIM_4);
Encoder_accumulate = Encoder_accumulate + speed_Left + speed_Right;
Encoder_total = Encoder_total + speed_Left + speed_Right;
if(speedControlPeriod > 10) //速度周期控制
{
SpeedControl();
speedControlPeriod = 0;
}
}编码器（encoder）是一个在轮子旋转时能产生脉冲的传感器，脉冲频率和车速成正比，这个都有例程的，自己康康就好。这里车实际速度我直接采用了编码器读到的值，这里没必要换算成实际速度。将读到的速度带到这个简单的PI即可。这里用了一个速度的平滑输出，即每10个速度环周期更新一次速度输出，这10个周期内将作用在电机上的占空比逐步递增/减过去。
方向环
电磁引导是采用电感与赛道上20kHz的电磁线，产生互感，再将信号整流放大，得到能被单片机检测到的电压。一个车上安装3-5个电感，根据这几个电压强度来判断当前车的位置。电感与电磁线所成的角度，距离都会反映到这个电压值。所以合理安排电感就能判断赛道上不同的元素。
这个采用了PD。。。反正我是没理解这个D参数怎么影响运行效果。而且我们的方向偏差就是生硬的采用了最外边两个电感的差值，速度快的时候效果不好。（第十六届只要完赛就是成功，还轮不到比速度QAQ）有一些比较好的算法，比如差比和什么的，自己去研究吧，我太菜（懒）了。
//方向闭环控制算法(PD)
void directionControl()
{
dvar = BiasIndActual - BiasIndActual_last;
dirControlOut = P_direction * BiasIndActual + D_direction * dvar;
BiasIndActual_last = BiasIndActual;
}最后
这次比赛我是学到了不少东西，但是有因为经验不足，耽误了太长时间，导致没有好的成绩。当初我让车动起来就花了2个月的时间，从一脸懵逼到上海之旅，感触还是挺深的，也希望这个文章能快速的帮小白入门（理解了之后就没那么难,M3的芯片从上手到去比赛只调了20个小时，相当于重新做了个直立车）。当然，我发现就算有学长帮助，也会把能踩的坑都踩一遍2333，这才能真正学习到吧。
完整代码我整理好之后放上来。
没想到有好多小伙伴想看看完整代码,但是我一直懒得上传hhhh。放到GitHub了,gitee太拉跨,一次只能传20个文件。
https://github.com/fomalhaut251/Balance-car.git
https://github.com/fomalhaut251/Balance-car.git
/********************************************************************************
* 致谢:真诚感谢李子昊,刘希文,曾繁钦,高集殊,季炜,雷超等学长学姐对我们提供的支持与帮助.
* 感谢一起交流的外校同学,尤其是中国矿业大学徐海学院的同学,在交流中学习到了很多.
* 感谢往届的车友前辈,许多时候还是靠祖传方案才能快乐逮虾户.
*
* 说明:作者水平有限,采用了上古时期多个PID结果直接相加的方案.
* 程序的变量名都比较长,但也便于理解,注释较全,希望能帮到学弟们.
* 仅限初学者把直立车立起来走两步,元素处理也就图一乐,后续可能更新串级PID方案.
* 欢迎技术交流讨论.
*
* 版权信息:
* 中国矿业大学 机电工程学院 不显山车神队
* 马梦雅,刘宇鑫,张书晨,陈振尧.
* (C)Copyright CUTM, 2021.
* ALL RIGHTS RESERVED.
********************************************************************************/版权声明：本文为CSDN博主「fomalhaut251」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/fomalhaut251/article/details/119518999
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