描述

介紹

我的最終項目的主要目標是在機器人汽車上實現(xiàn)超聲波傳感器，并使用羅盤和 MPU-9250 寄存器。此外，我還將使用來自機器人汽車的陀螺儀寄存器數(shù)據(jù)來輸出機器人汽車在地板上的當前位置（x，y 坐標）。

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對于最后的演示，我希望我的機器人汽車能夠避開障礙物，并且 teraterm 將打印機器人汽車的當前 x 和 y 坐標。首先，要正確實現(xiàn)超聲波傳感器，我們首先需要將其連接到我們使用的發(fā)射臺，即 F28379D 發(fā)射臺。超聲波傳感器的工作電壓為 5 V。我們可以連接到發(fā)射臺上的 5 V 電源引腳，也可以連接到綠板上的任何 5 V 電源。在這個項目中，我將綠板的電源焊接到超聲波傳感器上。超聲波傳感器有四個引腳，分別是 vcc、觸發(fā)引腳、回波引腳和接地引腳。只要選擇不干擾其他傳感器和芯片，我們可以將觸發(fā)引腳和回波連接到 F28379D 發(fā)射臺的任何 GPIO 寄存器。在這個項目中，觸發(fā)引腳連接到 GPIO 15，回聲引腳連接到 GPIO 14。根據(jù)超聲波傳感器的數(shù)據(jù)表，觸發(fā)引腳需要低電平至少 2ms，然后變?yōu)楦唠娖?10ms，超聲波傳感器才能工作。根據(jù)我的測試，將初始低態(tài)時間設置更長可能有助于超聲波傳感器精確檢測更長的距離。在這個項目中，觸發(fā)引腳被命令保持低電平 3ms，然后保持高電平 10ms。最后，我使用 F28379D 發(fā)射臺的 ecap 外設來捕捉回波引腳接收信號所花費的時間。回波距離是根據(jù)回波持續(xù)時間和 340 m/s 的速度計算得出的。下面的代碼片段顯示了觸發(fā)超聲波傳感器的方法，我們將超聲波傳感器的狀態(tài)存儲在參數(shù) trigger_state 中，當觸發(fā)狀態(tài)為 0 時，我們將參數(shù)設置為 1，即低電平狀態(tài)持續(xù) 3ms。

void hc_sr04_trigger(void) { 
if (trigger_count < 3) {
if (trigger_state == 0) {
// last for 3ms
GpioDataRegs.GPACLEAR.bit.GPIO15 = 1;
trigger_state = 1;
}
trigger_count++;
} else if ( (trigger_count >= 3) && (trigger_count < 12) ) {
// last for 10ms
if (trigger_state == 1) {
GpioDataRegs.GPASET.bit.GPIO15 = 1;
trigger_state = 2;
}
trigger_count++;
} else {
if (trigger_state == 2) {
trigger_count = 0;
trigger_state = 0;
}
}
}

為了計算機器人汽車的 x 和 y 坐標，我應用了 Yorihisa Yamamoto 在“NXTway-GS Model-Based Design - Control of self-balancing two-wheel robot built with LEGO Mindstorms NXT”中撰寫的論文中的方程式。可以使用以下鏈接找到該項目：

https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/19147-nxtway-gs-self-balancing-two-wheeled-robot-controller-design

具體來說，用于計算 x 和 y 坐標的方程是論文中的方程 3.1 和 3.2。

等式 3.1 和 3,2

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x 方向和 y 方向的速度通過使用車輪的半徑乘以車輪的角速度，然后乘以電機的角度變化來計算。在計算 x 和 y 的速度后，我們可以直接根據(jù)我們設置的時間步長對速度進行積分以獲得 x 和 y 坐標。在這個項目中，可以使用 teraterm 查看 x 和 y 坐標。下面的代碼就是這個公式和計算的實現(xiàn)。

LeftWheel = readEncLeft();
RightWheel = -readEncRight();
VLeft = (LeftWheel - LeftWheeli)/0.004;
VRight = (RightWheel - RightWheeli)/0.004;
dtheta = (VLeft + VRight)*0.5;
thetaabs = (0.108/0.679)*(RightWheel - LeftWheel);
x_dot = (0.108*dtheta)*cos(thetaabs);
y_dot = (0.108*dtheta)*sin(thetaabs);
x_pos = x_posi + (0.004*((x_dot + x_doti)/2));
y_pos = y_posi + (0.004*((y_dot + y_doti)/2));

x_posi、y_posi、x_doti 和 y_doti 是過去狀態(tài)（上一個時間步）的參數(shù)，我們使用這些參數(shù)進行時間積分。

MPU 9250 寄存器中的陀螺儀讀數(shù)也可用于計算電機角度的變化。使用的公式是根據(jù)本項目中 0.004s 的時間步長對陀螺儀讀數(shù)進行積分。

蜂鳴器連接到 F28379D 發(fā)射臺的 GPIO 16，應用 EPWM 9A 控制蜂鳴器。當需要蜂鳴器時，我們需要將 pinmux 設置為 5，對應 EPWM 9A。當我們不需要使用蜂鳴器時，我們可以將 pinmux 設置為 0 以阻止它發(fā)出噪音。在這個項目中，蜂鳴器被用作通知障礙物的信號。每當超聲波傳感器檢測到某物時，蜂鳴器就會發(fā)出聲音通知它。

對于 MPU 9250 寄存器，SPI（串行外設接口）用于發(fā)送和接收來自 MPU 9250 寄存器所需的位和數(shù)據(jù)。我們設置 SPI 以接收來自加速度計的數(shù)據(jù)和來自 MPU 9250 寄存器的陀螺儀讀數(shù)。MPU 9250 連接到 F28379D 啟動板的 GPIO 63、GPIO 64、GPIO 65 和 GPIO 66。

項目基本邏輯

本項目中機器人小車的邏輯是在cpu timer 0中傳輸MPU 9250相關寄存器，在cpu timer 0中觸發(fā)超聲波傳感器，在cpu timer 1中計算電機相關參數(shù)。我們使用 if 語句來決定是否轉(zhuǎn)向。如果超聲波傳感器返回的回波距離小于 30cm，則轉(zhuǎn)彎參數(shù)將增加到 1。汽車將開始向左轉(zhuǎn)彎。連接蜂鳴器的GPIO 16的pinmux將設置為通道5，即EPWM 9A，用于蜂鳴器發(fā)出聲音。當超聲波傳感器沒有檢測到任何東西時，GPIO 16 的 pinmux 為 0。

結論

根據(jù)測試和觀察，機器人小車可以在超聲波傳感器的實施下正常工作。機器人檢測到障礙物后向左轉(zhuǎn)，同時蜂鳴器發(fā)出提示音。teraterm 將輸出機器人汽車的方向和 x 和 y 坐標。

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電路原理圖和電路板由伊利諾伊大學厄巴納香檳分校的布洛克教授（Dan Block）設計。電子郵件：d-block@illinois.edu