资料下载
带有基于颜色的状态机的SegBot
靓仔峰
分享资料个
描述
介绍
在这个项目中，使用了一个定制的 Segway 机器人，它使用 NI myRio 平台进行操作。该平台还安装了 Texas Instruments 的 MSP430 芯片。这个项目的目标是让机器人在它的 2 个轮子上保持平衡，同时连接在机器人上的摄像头以颜色的形式寻找命令。根据网络摄像头看到的颜色，机器人执行不同的轨迹。
SegBot 的控制和稳定性
机器人通过状态反馈控制器稳定。此控件的状态包括轮速、机器人的倾斜度和倾斜率。根据输出的扭矩，PWM 电压被发送到驱动车轮的电机。当参考状态为 0 时，这意味着机器人的固定直立位置是所需的姿势。
由于我们有 2 个可以独立控制的轮子，因此可以在保持直立姿势的同时改变 segbot 的方向（例如，绕其轴旋转）。这是通过找出车轮编码器读数的差异来完成的。如果需要旋转，则将所需编码器差异的变化输入到 PI 控制器，该控制器向每个车轮输出不同的扭矩。
为了估计机器人的倾斜，使用卡尔曼滤波器。卡尔曼滤波器将来自加速度计的缓慢响应但准确的倾斜测量与陀螺仪给出的响应但嘈杂的旋转速率融合在一起。使用这两个信号，卡尔曼滤波器给出可用于状态反馈控制的准确和响应信号。
使用车轮编码器数据计算机器人的移动速度。PI 控制器使用所需速度作为参考输入，并使用机器人当前的移动速度来确定倾斜角的变化量达到所需速度。这个期望的倾斜角充当上面讨论的主状态反馈控制法则的参考输入。
颜色处理和状态机逻辑
图像取自网络摄像头，并使用 LabView 的图像处理工具进行处理。为了构建基于颜色检测的状态机，必须确定图像包含什么颜色以及与该颜色对应的最大斑点大小是多少。循环遍历 LabView 代码中定义的四种 HSV 颜色定义（粉红色、绿色、橙色和无颜色），相机检测视图中的颜色并计算该颜色最大斑点中的像素数。然后将计算出的像素数与给定的阈值进行比较，以确保它是正确的瞄准，而不是图像处理中的一些错误/噪声。当找到正确的瞄准点时，它被用作确定所需机器人轨迹的状态机的输入。
基于颜色的状态机工作如下。当相机检测到一种颜色时，Segbot 会执行一次与该颜色对应的轨迹，并在完成后停止。然后它一直保持直立状态，等待另一种颜色。
在我们的例子中，当相机发现绿色时执行数字 8，当它发现橙色时，机器人完成一个圆圈。机器人被编程为不喜欢粉红色，因此，当发现粉红色时，机器人会转身远离该颜色 90 度。最后，如果看不到任何颜色，机器人将保持直立状态。
与 MSP430 通信
MSP430 用于控制机器人本身的 LED 转向信号。当机器人向左或向右转弯时，该方向的 LED 会闪烁，直到转弯完成。myRio 通过用于发送和接收 16 位整数的 I2C 协议与 MSP430 通信。从 myRio 发送到 MSP430 的数据是所需机器人的转角。增加转弯角度会激活右转弯信号，而减小转弯角度会激活左转弯信号。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉
- 相关下载
- 相关文章
