將機器人整體開源，同時總結一下機器人搭建進程中遇到的坑跟將來的改善標的目的。正在分享的文件里包括了結構設計、程序控制、電路設計和其他模塊相關材料供各人參考。
智能分揀機器人存在的風險分揀機器人的優勢機器人原理剖析
該機器人依據陀螺儀的位姿數據，經由過程三個全向輪驅動底部球體調劑本人正在球上的地位，連結動態平衡的同時實現齊向挪動。
連結動態平衡進程須要對機器人停止運動學剖析，這里參考了均衡小車之家的運動學方程：
自均衡節制問題轉化為三步：輸入X、Y角度—控制器計較—輸出A、B、C機電轉速的節制模子。
控制器計劃
起首思量參考均衡車節制，球上自均衡機器人實質上仍然是一個一階倒立擺問題。
這里參考了飛思卡爾豎立車的節制方式，采取串級PID控制器，外環PD角度環，內環速率PI環。
因為我的驅動計劃取舍的是42步進機電，正在速率閉環的時間有些問題。畸形的直流電機+編碼器的節制計劃可以經由過程編碼器將輪子的真實速率計算出來，從而跟控制器的幻想轉速作差，實現速率節制。
而我這里的速率閉環是經由過程計較上一個時鐘周期時給步進機電的節制量，經由過程運動學方程分化，失掉機器人的虛構速率，與幻想轉速作差節制。我認為這類速率閉環方法仍是存在必然缺陷的，可是正在網上檢查論文的時間我發明有良多自均衡機器人皆是用42步進機電去實現速率閉環的，沒有曉得是甚么方式。
這里借可以好好思慮一下為何角度環要用PD節制，速率環要PI節制，角度環的P部門跟D部門對機器人節制有甚么影響？正在良多CSDN調試均衡車的博客中皆有注釋，這里便留給各人思慮了。
并聯分揀機器人原理圖硬件及結構設計
自均衡機器人的硬件清單有：
56mm全向輪45元/個
42步進機電25/個
42步進閉環模塊59.8元/個
LM2596S降壓模塊20元
STM32F103C8T6-4飛控板59.8元
GY-521六軸陀螺儀25元
用到的模塊大抵如上所示，C8T6的價錢跟著比來芯片漲價直線回升，我白嫖了實驗室的兩塊板子，此刻購一塊其實太貴，可以等芯片價錢不變一些再購。其余開關排針等罕見元件不再贅述。
電路原理圖以下所示：
機器人利用solidworks計劃整體布局，底板可正在某寶定制6050太空鋁切割，藍色件為畸形3D打印件。
順序部門
正在keil5中開辟STM32。
控制程序采取定時器0.5ms按時中止的方法停止計較，每觸發兩次中止計較對機電節制一次，這里仍是推舉各人采取內部中止讀取GY-521上的INT引腳的方法，節制計較周期。GY-521上的INT引腳每5ms觸發一次跳變，采取內部中止的方法可以嚴厲保障讀取位姿數據與計較處置懲罰同步。
快遞分揀機器人廠家聯系方式intTIM1_UP_IRQHandler{u8key_cal;if（TIM_GetITStatus（TIM1，TIM_IT_Update）！=RESET）{TIM_ClearITPendingBit（TIM1，TIM_IT_Update）;flag_target=！flag_target;key_cal=KEY_Scan;if//改正完畢{if//每讀取兩次陀螺儀節制一次{Read_DMP;//===讀取傾角scope;
return0;}}if//改正按鍵{Angle_Zero_X=Angle_Balance_X;Angle_Zero_Y=Angle_Balance_Y;key_cal=0;Flag_Stop=0;}if（key_cal==2||key_cal==3）//改正按鍵{Flag_Stop=1;//關閉速率環I積分key_cal=0;}Angle_Bias_X=Angle_Balance_X-Angle_Zero_X;
倉庫分揀機器人路徑規劃//獲得Y標的目的的誤差Angle_Bias_Y=Angle_Balance_Y-Angle_Zero_Y;//獲得Y標的目的的誤差if//PID節制形式{Encoder_Analysis（Motor_A，Motor_B，Motor_C）;//正運動學剖析，失掉XY標的目的的速率Balance_Pwm_X=balance_X（Angle_Bias_X，Gyro_Balance_X）;
//X標的目的的傾角節制Balance_Pwm_Y=-balance_Y（Angle_Bias_Y，Gyro_Balance_Y）;//Y標的目的的傾角節制//if（++flag_target_2==4）//速率環頻次慢于加速度環可是借出加速度環//{Velocity_Pwm_X=velocity_X;
//X標的目的的速率節制Velocity_Pwm_Y=velocity_Y;//Y標的目的的速率節制//flag_target_2=0;//}Move_X=Balance_Pwm_X+Velocity_Pwm_X;
//===X標的目的節制量累加Move_Y=Balance_Pwm_Y+Velocity_Pwm_Y;//===Y標的目的節制量累加Move_Z=0;Kinematic_Analysis（Move_X，Move_Y，Move_Z）;//順運動學剖析失掉ABC機電節制量}Motor_A=Target_A;//間接調節PWM頻次Motor_B=Target_B;//間接調節PWMMotor_C=Target_C;//間接調節PWM//以下皆是為了速率接連化處置懲罰防備漸變
ifMotor_A=motor_a_last;ifMotor_B=motor_b_last;if
Motor_C=motor_c_last;Xianfu_Pwm;Set_Pwm（Motor_A，Motor_B，Motor_C）;
Gyro_Balance_X_last=Gyro_Balance_X;Gyro_Balance_Y_last=Gyro_Balance_Y;
Gyro_Balance_Z_last=Gyro_Balance_Z;Angle_Balance_X_last=Angle_Balance_X;
Angle_Balance_Y_last=Angle_Balance_Y;Angle_Balance_Z_last=Angle_Balance_Z;
motor_a_last=Motor_A;motor_b_last=Motor_B;motor_c_last=Motor_C;}return0;}
關于機電節制，因為采取的驅動計劃是步進機電，調速的方法是轉變驅動步進機電的脈沖頻次。我這里取舍了三個定時器，靜態調節定時器的頻次，詳細方法是正在初始化時設定好定時器的預分頻系數psc的值，然后正在順序里靜態變動ARR寄存器的值，從而轉變定時器的按時頻次。
//這里以A機電的速率節制為例輸入為機電標的目的跟機電速率voidset_motorA_speed（u8dir，u16speed）{u32arr;arr=speed;TIM_ARRPreloadConfig;TIM3-》ARR=arr;//計數到10000正在歸零從頭計數TIM3-》CCR4=arr/2;//連結占空比為50%TIM_ARRPreloadConfig;TIM_Cmd;
if{GPIO_SetBits（GPIOA，GPIO_Pin_1）;}else{GPIO_ResetBits（GPIOA，GPIO_Pin_1）;}}
小車的運動學分化代碼實現以下，參考了均衡小車之家的代碼：
/**********************************************************函數功用：小車運動數學模型出口參數：XYZ三軸速率或許地位返回值：無***********************************************************/voidKinematic_Analysis（floatVx，floatVy，floatVz）
{Target_A=Vx+L_PARAMETER*Vz;Target_B=-X_PARAMETER*Vx+Y_PARAMETER*Vy+L_PARAMETER*Vz;Target_C=-X_PARAMETER*Vx-Y_PARAMETER*Vy+L_PARAMETER*Vz;}/*****************************************************************函數功用：小車運動正運動學剖析出口參數：ABC三個機電的速率返回值：無******************************************************************/voidEncoder_Analysis（floatVa，floatVb，floatVc）{compute_X=;compute_Y=;compute_Z=;}
其余代碼不全放出，可正在文末點擊“瀏覽原文”下載檢查。
總結與展望
球上自均衡機器人可以作為算法實驗平臺，輸入輸出流動，改換分歧控制器，將數據導入MATLAB停止剖析便可比力控制器機能。
團體認為布局有兩個改善標的目的，一方面參考以下論文：余義。單球驅動自均衡機器人位姿解算與控制系統研討［D］。武漢科技大學，2019。論文中采取的四足式驅動布局更有利于機器人自均衡節制。
另一方面可以增長球體跟機器人固定裝置，應用機器布局將機器人與底部驅動球聯合成一個整體防備機器人跳輪等問題。同時驅動球關于機器人均衡的影響較大，最好仍是定制空心鋼球，然后噴漆增大摩擦力，最有利于機器人自均衡節制。
快遞分揀機器人怎么選節制部門的改善，起首是節制原理，本文是針對樹立好的運動學方程停止剖析，經由過程串級PID算法去實現自均衡運動。該機器人的節制問題實質上是一階倒立擺問題，可以采取動力學建模的方法，經由過程動力學剖析算出均衡須要的虛構力矩，再對機電停止力矩節制。
其次是控制器，PID控制算法使用普遍但也有必然的缺陷，可以思量采取恍惚PID，ADRC自抗擾控制器，強化學習等智能控制算法對機器人自均衡停止節制。
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