使用 PRIMUS X2 板构建直线跟随机器人

项目背景介绍

“PRIMUS X2”的飞行控制器是一款多功能控制板，可用于开展各种项目。其中之一就是直线跟随机器人。此次的目标是打造一款基于 PID 控制的快速直线跟随机器人。该程序是在“Pluto IDE”平台上编写的。这款直线跟随机器人是使用PRIMUS X2、Cytron IR红外阵列传感器、两个轮子的车体、n20 电机和万向球组装而成的。

项目背后的动机：

过去有许多基于航空机器人技术的项目和实验都是使用PRIMUS板来实现的。本项目旨在将PRIMUS系列项目拓展到陆地领域。从像直线跟随机器人这样的简单事物开始，这一步骤为未来更高级的项目铺平了道路。

项目运作情况：

让我们先逐一了解每个组成部分及其运作方式：

1. 理解传感器输出：

根据传感器阵列在线路中的位置，电压值会根据所给定的输入电压而变化。输出信号会在传感器阵列模块的模拟输出引脚上获取到。

2. 了解 PrimusX2 板：

这是一款专为“Pluto”无人机设计的紧凑且功能强大的飞行控制器，适用于 STEM 教育和编程。它具备内置 Wi-Fi 功能、集成传感器以及内置电机驱动器，使学生和开发者能够轻松学习、编程并进行实际无人机应用的实验。

3. 工作原理：PID

P.I.D 算法(扩展为比例积分微分算法)指的是这样一种算法：其基本作用是“将系统推至期望状态，通过优化提供校正信号，调整这些校正信号，减少超调和振荡，从而使系统稳定在期望设定值上。”

这就是 PID 算法所遵循的原理。它会逐个对算法中的各项进行扩展。每一项的作用是：

1. 比例项：它会根据我们所出现的误差产生一个成比例的修正信号。

P = Kp * error

2. 积分项：它对于将系统稳定在设定值上至关重要，如果没有它，系统可以实现稳定，但会处于不同的设定值上，因此它用于消除稳态误差。

I = (I + 误差值) * Ki

3. 衍生项：其作用是在系统接近设定值时减少校正信号。若没有此项，系统可能会出现超调现象，无法稳定下来，而是持续振荡。

D = Kd * (当前误差 - 上次误差

校正信号 =

Kp*误差 + (I + 误差)*Ki + Kd*(当前误差 - 上次误差

4. 关联：

PrimusX2 的 ADC1 接口 --> Cytron 光电阵列 A0

PrimusX2 VCC --> 赛特龙红外阵列 VCC

PrimusX2 的 GND 端子 --> Cytron 光纤阵列的 GND 端子

简单来说，将普里姆斯X2 的 ADC1 端口连接到赛特隆红外阵列上。

PrimusX2 M1 --> 左电机

PrimusX2 M2 --> 右电机

5. 综合起来看：

将各组件安装在任何标准的两轮驱动底盘上。电机的选择可能会因底盘的不同而有所变化，但连接方式保持不变。调整线性传感器，使阵列的对称线与机器人底盘处于同一直线上。

在完成硬件连接和设置之后，我们开始进行软件操作：

1. 在 VS Code 中安装 Pluto IDE 扩展程序

2. 在其中创建一个“直线跟随器”项目的相关内容。

3. 使用给定的代码更新 PlutoPilot.cpp 文件。

如何上船上传：

1. 将您的笔记本电脑的无线网络连接到普里米克斯2的无线网络上。

2. 在底部命令行中点击“Wi-Fi 重启”选项(适用于 PlutoIDE)

3. 为了检查闪动过程是否正常进行，那颗小小的蓝色指示灯会持续不断地闪烁。

4. 在成功将板子通过闪烁其 LED 灯的方式进行初始化之后

在将代码上传至 PrimusX2 板上之后：

1. 重新启动板子(关机-->开机)

2. 将其与您的手机连接起来

3. 使用“Pluto控制器”应用程序开启开发者模式

以下是一些技巧和建议：

1. 根据您的机器人规格调整你的 PID 值

2. 在运行代码之前，先检查电机的旋转方向是否正确。

3. 尝试运行“Pluto_hybrid”代码，以确保电机能够正常工作。

结论：本项目旨在让爱好者们了解到使用 PRIMUSX2 板可以制作的各类项目。我们鼓励对其进行后续的添加、修改以及应用的拓展!

本文编译自hackster.io