在上期的blog中，我們以Arduino robot為例談到了常用的移動(dòng)機(jī)器人的概念，同時(shí)介紹了其循跡與避障常用的硬件設(shè)備。本次博客將講解移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行循跡與避障的常用算法，也就是看看到底通過(guò)何種方法才能實(shí)現(xiàn)這些功能。

PID控制

作為控制領(lǐng)域最經(jīng)典的控制算法，PID算法一直保持者及其廣泛的應(yīng)用。實(shí)踐證明，在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)于工業(yè)控制、智能制造、測(cè)量等等都發(fā)揮了非常大的作用。

所謂PID，P（proportion），即比例環(huán)節(jié)，能夠直接作用于被控對(duì)象，對(duì)于系統(tǒng)的偏差的消除起到立竿見(jiàn)影的作用；I（Integral）,即積分環(huán)節(jié)，如果有一些高等數(shù)學(xué)的知識(shí)就會(huì)知道，積分實(shí)際上是一個(gè)積累的作用，只要偏差存在，則積分作用就會(huì)一直存在，最終直到偏差消除為止。這在實(shí)際的循跡控制中是應(yīng)用非常重要的，能夠保證小車(chē)可以一直保持高精度的循跡控制。而D（derivative）即微分，會(huì)產(chǎn)生一個(gè)正比于偏差變化率的控制量。如果目標(biāo)量的變化量過(guò)于大時(shí)，能夠有效的產(chǎn)生抑制作用，可以維持姿態(tài)的穩(wěn)定。

簡(jiǎn)單的循跡方法

由于使用的傳感器對(duì)于黑色與白色的敏感程度是不同的，使用循跡功能時(shí)，首先利用黑色的膠帶在對(duì)比明顯的白色背景下鋪設(shè)一條黑色的通道，當(dāng)然為了防止車(chē)子沖出跑道，這條道路最好不要出現(xiàn)過(guò)于明顯的尖角。

傳感器的使用是非常重要的，如果想要準(zhǔn)確測(cè)出機(jī)器人偏離軌道的大小，可以使用一組紅外傳感器，常規(guī)的PID控制是配置固定的PID參數(shù)，也就是說(shuō)通過(guò)對(duì)小車(chē)偏移量的大小判斷來(lái)決定進(jìn)行對(duì)小車(chē)速度和轉(zhuǎn)向的控制，控制量的大小可以用下圖所示的公式來(lái)計(jì)算。

而高級(jí)點(diǎn)的PID控制算法可以實(shí)時(shí)修改Kp，Ki 和Kd的值，比如基于自適應(yīng)的PID控制算法，能夠當(dāng)機(jī)器人偏移軌跡時(shí)根據(jù)偏移量的大小進(jìn)行模式識(shí)別，分別識(shí)別出一些控制所用的特征參數(shù)，比如超調(diào)量、阻尼比、衰減震蕩周期等，進(jìn)行自動(dòng)進(jìn)行優(yōu)化分析，修正PID控制器的各個(gè)參數(shù)。

我們通過(guò)視頻了解到，Arduino能夠使用簡(jiǎn)單的PD算法來(lái)實(shí)現(xiàn)非常好的循跡效果，當(dāng)然如果你有興趣，還可以學(xué)習(xí)一些新的控制算法比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊算法等，從而大大提高移動(dòng)機(jī)器人的循跡精度。

簡(jiǎn)單的避障方法

實(shí)際上循跡所用的紅外傳感器也能夠應(yīng)用于避障上面，但是檢測(cè)的距離不夠。借助于超聲波傳感器，我們能夠人工修改傳感器的最大檢測(cè)距離，從而能夠根據(jù)外界障礙物的大小進(jìn)行適當(dāng)?shù)男拚Ｏ旅媸莾H利用兩個(gè)紅外傳感器進(jìn)行避障控制的一個(gè)實(shí)例程序，設(shè)計(jì)到控制方法非常簡(jiǎn)單，以求拋磚引玉。

可以看到程序從兩側(cè)不同部位的傳感器檢測(cè)的不同，來(lái)決定下一步的動(dòng)作。例如左側(cè)的傳感器檢測(cè)到障礙物，首先進(jìn)行后退，然后進(jìn)行右轉(zhuǎn)，以躲避障礙物，同樣右側(cè)的傳感器檢測(cè)到障礙物后退左轉(zhuǎn)，只有兩只傳感器都沒(méi)有檢測(cè)到時(shí)方能前進(jìn)，這樣可以有效躲避與障礙物的碰撞。

總結(jié)

避障與循跡是移動(dòng)機(jī)器人非常重要的兩個(gè)設(shè)計(jì)功能，本次博客講了基本的控制策略，并以實(shí)際程序講解避障的方法。當(dāng)然最重要的基于實(shí)踐來(lái)進(jìn)行修改和完善，希望大家有時(shí)間都能進(jìn)行自我嘗試。