【雕爷学编程】Arduino BLDC 之基于卡尔曼滤波的姿态控制算法_arduino 卡尔曼滤波

Arduino是一个开放源码的电子原型平台，它可以让你用简单的硬件和软件来创建各种互动的项目。Arduino的核心是一个微控制器板，它可以通过一系列的引脚来连接各种传感器、执行器、显示器等外部设备。Arduino的编程是基于C/C++语言的，你可以使用Arduino IDE（集成开发环境）来编写、编译和上传代码到Arduino板上。Arduino还有一个丰富的库和社区，你可以利用它们来扩展Arduino的功能和学习Arduino的知识。

Arduino的特点是：
1、开放源码：Arduino的硬件和软件都是开放源码的，你可以自由地修改、复制和分享它们。
2、易用：Arduino的硬件和软件都是为初学者和非专业人士设计的，你可以轻松地上手和使用它们。
3、便宜：Arduino的硬件和软件都是非常经济的，你可以用很低的成本来实现你的想法。
4、多样：Arduino有多种型号和版本，你可以根据你的需要和喜好来选择合适的Arduino板。
5、创新：Arduino可以让你用电子的方式来表达你的创意和想象，你可以用Arduino来制作各种有趣和有用的项目，如机器人、智能家居、艺术装置等。

Arduino BLDC（无刷直流电机）是指使用Arduino平台来控制无刷直流电机（Brushless DC Motor）的一系列技术和应用。无刷直流电机是一种先进的电机技术，它利用电子换向来替代传统的碳刷和换向器，从而提供更高效、更可靠和更低维护成本的电机驱动解决方案。以下是对Arduino BLDC的全面详细科学解释：

1、主要特点：
无刷设计：BLDC电机没有碳刷和换向器，消除了电刷磨损和电磁干扰，提高了电机的寿命和效率。
电子换向：通过电子控制器实现换向，响应速度快，控制精度高。
高效率和高扭矩：BLDC电机具有高效率和高扭矩密度，适合需要快速响应和大扭矩的应用。
低维护：由于没有物理接触的电刷和换向器，维护需求低。
良好的控制性能：BLDC电机可以精确控制速度和位置，适合闭环控制系统。
Arduino平台兼容性：利用Arduino的灵活性和丰富的库支持，可以方便地实现对BLDC电机的控制。

2、应用场景：
机器人：在机器人技术中，BLDC电机用于精确控制机器人的关节和运动。
无人机：无人机（UAV）使用BLDC电机来实现稳定和高效的飞行。
电动车辆：电动汽车和电动自行车利用BLDC电机提供动力和扭矩。
工业自动化：在自动化设备中，BLDC电机用于精确控制机械臂和传送带。
家用电器：一些高性能家电，如洗衣机和空调，使用BLDC电机来提高能效和性能。
医疗设备：医疗设备中的电机驱动，如手术工具和诊断设备，也采用BLDC电机。

3、需要注意的事项：
控制算法：需要合适的控制算法，如FOC（Field Oriented Control），来实现BLDC电机的最佳性能。
驱动器选择：根据电机的电压和电流规格选择合适的驱动器。
编码器集成：为了实现精确的速度和位置控制，可能需要集成编码器。
软件工具：使用Arduino IDE或其他软件工具来编写和上传控制代码。
电源管理：确保电源供应稳定且符合电机的工作要求。
热管理：设计合适的散热方案，以防止电机和驱动器过热。
电磁兼容性：注意电磁兼容性设计，减少对其他设备的干扰。
安全考虑：设计时要考虑人员安全和设备安全的保护措施。

通过上述详细解释，我们可以看到Arduino BLDC电机控制系统是一种高效、灵活且应用广泛的技术解决方案。在设计和实施过程中，需要注意选择合适的控制算法、驱动器、编码器以及考虑电源管理、热管理和电磁兼容性等关键因素。

互补滤波姿态控制算法的主要特点如下:

融合传感器数据:
算法将来自加速度计、陀螺仪等多个传感器的数据融合,利用互补滤波技术提高姿态估计的精度和稳定性。
加速度计能提供静态姿态信息,而陀螺仪能提供动态姿态信息,两者相互补充,有效抑制各自的缺点。
实时性和低延迟:
基于Arduino的高性能微控制器,算法可以以较高的频率(如200Hz)进行实时运算。
通过优化滤波参数和计算流程,实现了较低的姿态估计延迟,满足动态控制的要求。
鲁棒性和抗干扰:
互补滤波算法具有较强的抗干扰能力,可有效抑制传感器噪声和外部干扰的影响。
算法可适应不同环境条件和负载变化,保持稳定的姿态估计性能。
计算效率:
Arduino的微控制器具有良好的计算能力,能够高效运行互补滤波算法,无需过多的计算资源。
算法的实现简单高效,便于嵌入式系统的部署和应用。

主要应用场景包括:

多旋翼无人机:用于实时估计无人机的倾斜角度、偏航角和俯仰角,为飞行控制系统提供反馈。
固定翼无人机:用于估计无人机的姿态,为姿态稳定控制提供可靠的数据输入。
水陆两栖无人机:无论水上还是陆地模式,都可以使用该算法进行可靠的姿态估计。
机器人:广泛应用于各类地面、水面和空中机器人的姿态检测和控制。
虚拟现实和增强现实设备:用于估计头盔或控制器的姿态,实现精准的AR/VR交互。

需要注意的事项包括:

传感器选型和校准:选择性能良好、噪声小的加速度计和陀螺仪传感器,并进行精细的静态和动态校准。
算法参数优化:根据具体应用环境和动态特性,合理调整互补滤波算法的参数,如滤波时间常数等,以获得最佳性能。
姿态坐标系定义:明确定义好姿态角的参考坐标系,保证与控制系统、显示系统等其他模块的一致性。
系统时间同步:确保Arduino主控与其他设备的时间同步,避免由于时间差异导致的姿态估计误差。
故障检测和容错:实现对传感器故障的实时检测和识别,并采取相应的容错措施,确保系统的可靠性。
算法优化和移植:根据不同的Arduino型号和资源限制,优化算法的计算效率,确保其能够在目标硬件上高效运行。
与其他控制模块的集成:将该姿态估计算法与电机控制、航路规划等其他控制模块无缝集成,构建完整的智能系统。
系统调试和验证:针对不同应用场景,进行充分的仿真测试和实际环境下的验证,确保算法满足性能要求。

总的来说,基于Arduino BLDC的互补滤波姿态控制算法具有广泛的应用前景,能为各类飞行器和机器人提供可靠的姿态估计支持。在实际应用中,需要结合具体需求进行全面的设计和优化。

以下是几个使用Arduino实现基于卡尔曼滤波的姿态控制算法的实际应用程序示例，并对每个示例给出要点解读。

示例1：基于卡尔曼滤波的姿态控制（使用MPU6050传感器）

#include <Wire.h>
#include <MPU6050.h>
#include <KalmanFilter.h>

MPU6050 mpu;
KalmanFilter kalmanFilter;

void setup() {
  Wire.begin();
  mpu.initialize();
  kalmanFilter.initialize();
}

void loop() {
  int16_t accX, accY, accZ;
  int16_t gyroX, gyroY, gyroZ;
  mpu.getAcceleration(&accX, &accY, &accZ);
  mpu.getRotation(&gyroX, &gyroY, &gyroZ);

  double dt = 0.01; // 时间间隔，单位为秒

  // 将加速度计读数转换为角度
  double accelRoll = atan2(accY, accZ) * RAD_TO_DEG;
  double accelPitch = atan2(-accX, sqrt(accY * accY + accZ * accZ)) * RAD_TO_DEG;

  // 使用卡尔曼滤波预测姿态角
  kalmanFilter.predict(gyroX, gyroY, gyroZ, dt);

  // 使用加速度计读数校正预测的姿态角
  kalmanFilter.correct(accelRoll, accelPitch);

  // 获取校正后的姿态角
  double roll = kalmanFilter.getRoll();
  double pitch = kalmanFilter.getPitch();
  double yaw = kalmanFilter.getYaw();

  // 打印姿态角度
  Serial.print("Roll: ");
  Serial.print(roll);
  Serial.print(" Pitch: ");
  Serial.print(pitch);
  Serial.print(" Yaw: ");
  Serial.println(yaw);

  delay(10);
}
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要点解读：
这个示例使用MPU6050传感器获取加速度计和陀螺仪数据，并使用卡尔曼滤波算法进行姿态控制。
使用Wire库和MPU6050库来与MPU6050传感器进行通信和初始化。
使用KalmanFilter库初始化卡尔曼滤波器。
使用mpu.getAcceleration()函数获取加速度计数据，使用mpu.getRotation()函数获取陀螺仪数据。
将加速度计数据转换为角度，用于校正卡尔曼滤波器的预测值。
使用卡尔曼滤波器的predict()函数预测姿态角，并使用correct()函数使用加速度计数据校正姿态角。
通过卡尔曼滤波器的getRoll()、getPitch()和getYaw()函数获取校正后的姿态角度。
通过Serial打印出计算得到的姿态角度（Roll、Pitch、Yaw）。

2、基于卡尔曼滤波的姿态控制（使用MPU9250传感器）

#include <Wire.h>
#include <MPU9250.h>
#include <KalmanFilter.h>

MPU9250 imu;
KalmanFilter kalmanFilter;

void setup() {
  Wire.begin();
  imu.setup();
  kalmanFilter.initialize();
}

void loop() {
  int16_t accX, accY, accZ;
  int16_t gyroX, gyroY, gyroZ;
  imu.getAccelRaw(&accX, &accY, &accZ);
  imu.getGyroRaw(&gyroX, &gyroY, &gyroZ);

  double dt = 0.01; // 时间间隔，单位为秒

  // 将加速度计读数转换为角度
  double accelRoll = atan2(accY, accZ) * RAD_TO_DEG;
  double accelPitch = atan2(-accX, sqrt(accY * accY + accZ * accZ)) * RAD_TO_DEG;

  // 使用卡尔曼滤波预测姿态角
  kalmanFilter.predict(gyroX, gyroY, gyroZ, dt);

  // 使用加速度计读数校正预测的姿态角
  kalmanFilter.correct(accelRoll, accelPitch);

  // 获取校正后的姿态角
  double roll = kalmanFilter.getRoll();
  double pitch = kalmanFilter.getPitch();
  double yaw = kalmanFilter.getYaw();

  // 打印姿态角度
  Serial.print("Roll: ");
  Serial.print(roll);
  Serial.print(" Pitch: ");
  Serial.print(pitch);
  Serial.print(" Yaw: ");
  Serial.println(yaw);

  delay(10);
}
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要点解读：
这个示例使用MPU9250传感器获取加速度计和陀螺仪数据，并使用卡尔曼滤波算法进行姿态控制。
使用Wire库和MPU9250库来与MPU9250传感器进行通信和初始化。
使用KalmanFilter库初始化卡尔曼滤波器。
使用imu.getAccelRaw()函数获取加速度计数据，使用imu.getGyroRaw()函数获取陀螺仪数据。
将加速度计数据转换为角度，用于校正卡尔曼滤波器的预测值。
使用卡尔曼滤波器的predict()函数预测姿态角，并使用correct()函数使用加速度计数据校正姿态角。
通过卡尔曼滤波器的getRoll()、getPitch()和getYaw()函数获取校正后的姿态角度。
通过Serial打印出计算得到的姿态角度（Roll、Pitch、Yaw）。

3、基于卡尔曼滤波的姿态控制（使用Mahony滤波算法和BNO055传感器）

#include <Wire.h>
#include <Adafruit_Sensor.h>
#include <Adafruit_BNO055.h>
#include <utility/imumaths.h>

Adafruit_BNO055 bno;
imu::Quaternion quat;
imu::Vector<3> euler;

void setup() {
  Wire.begin();
  bno.begin();
  bno.setExtCrystalUse(true);
}

void loop() {
  sensors_event_t event;
  bno.getEvent(&event);

  // 使用Mahony滤波算法将四元数转换为欧拉角
  yawPitchRoll(event.orientation, euler);

  // 获取校正后的姿态角
  double roll = euler.x() * RAD_TO_DEG;
  double pitch = euler.y() * RAD_TO_DEG;
  double yaw = euler.z() * RAD_TO_DEG;

  // 打印姿态角度
  Serial.print("Roll: ");
  Serial.print(roll);
  Serial.print(" Pitch: ");
  Serial.print(pitch);
  Serial.print(" Yaw: ");
  Serial.println(yaw);

  delay(10);
}
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要点解读：
这个示例使用BNO055传感器获取姿态数据，并使用Mahony滤波算法将四元数转换为欧拉角。
使用Wire库和Adafruit_BNO055库来与BNO055传感器进行通信和初始化。
使用bno.begin()函数初始化传感器，并设置使用外部晶体振荡器。
使用bno.getEvent()函数获取传感器的姿态数据。
使用yawPitchRoll()函数将四元数转换为欧拉角。
通过欧拉角计算得到校正后的姿态角度（Roll、Pitch、Yaw）。
通过Serial打印出计算得到的姿态角度。
这些示例提供了在Arduino上实现基于卡尔曼滤波的姿态控制算法的参考代码。它们使用不同的传感器（MPU6050、MPU9250、BNO055）和滤波算法（卡尔曼滤波、Mahony滤波）来获取姿态数据，并使用校正的姿态角度进行控制或打印输出。这些示例可以根据具体需求进行修改和扩展，以满足特定应用的要求。

4、基于卡尔曼滤波的姿态控制算法程序:

#include <Wire.h>
#include <Adafruit_MPU6050.h>
#include <Adafruit_Sensor.h>
#include <Kalman.h>

Adafruit_MPU6050 mpu;
Kalman kalmanX, kalmanY; // 创建X和Y轴的卡尔曼滤波器对象

float roll, pitch, yaw;

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  mpu.begin();

  // 初始化卡尔曼滤波器
  kalmanX.setAngle(0.0);
  kalmanY.setAngle(0.0);
}

void loop() {
  // 读取 MPU6050 的加速度和角速度数据
  sensors_event_t a, g, temp;
  mpu.getEvent(&a, &g, &temp);

  // 使用卡尔曼滤波计算姿态角
  double dt = (double)(micros() - timer) / 1000000; // 计算时间间隔
  timer = micros();

  double accX = a.acceleration.x;
  double accY = a.acceleration.y;
  double gyroX = g.gyro.x;
  double gyroY = g.gyro.y;

  roll = kalmanX.getAngle(accX, gyroX, dt);
  pitch = kalmanY.getAngle(accY, gyroY, dt);

  // 打印姿态角
  Serial.print("Roll: ");
  Serial.print(roll);
  Serial.print(", Pitch: ");
  Serial.print(pitch);
  Serial.println();

  delay(10);
}
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要点解读:

使用Adafruit_MPU6050库读取MPU6050的加速度和角速度数据
创建两个卡尔曼滤波器对象,分别用于计算滚转角(roll)和俯仰角(pitch)
使用卡尔曼滤波算法结合加速度计和陀螺仪的数据,得到更稳定的姿态角估计
需要计算时间间隔dt,以便卡尔曼滤波器正确更新状态

5、基于卡尔曼滤波的姿态控制算法程序(增加偏航角计算):

#include <Wire.h>
#include <Adafruit_MPU6050.h>
#include <Adafruit_Sensor.h>
#include <Kalman.h>

Adafruit_MPU6050 mpu;
Kalman kalmanX, kalmanY, kalmanZ; // 创建X、Y和Z轴的卡尔曼滤波器对象

float roll, pitch, yaw;

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  mpu.begin();

  // 初始化卡尔曼滤波器
  kalmanX.setAngle(0.0);
  kalmanY.setAngle(0.0);
  kalmanZ.setAngle(0.0);
}

void loop() {
  // 读取 MPU6050 的加速度、角速度和磁力数据
  sensors_event_t a, g, m, temp;
  mpu.getEvent(&a, &g, &m, &temp);

  // 使用卡尔曼滤波计算姿态角
  double dt = (double)(micros() - timer) / 1000000; // 计算时间间隔
  timer = micros();

  double accX = a.acceleration.x;
  double accY = a.acceleration.y;
  double accZ = a.acceleration.z;
  double gyroX = g.gyro.x;
  double gyroY = g.gyro.y;
  double gyroZ = g.gyro.z;
  double magX = m.magnetic.x;
  double magY = m.magnetic.y;
  double magZ = m.magnetic.z;

  roll = kalmanX.getAngle(accX, gyroX, dt);
  pitch = kalmanY.getAngle(accY, gyroY, dt);
  yaw = kalmanZ.getAngle(atan2(magY, magX) * 180/M_PI, gyroZ, dt);

  // 打印姿态角
  Serial.print("Roll: ");
  Serial.print(roll);
  Serial.print(", Pitch: ");
  Serial.print(pitch);
  Serial.print(", Yaw: ");
  Serial.print(yaw);
  Serial.println();

  delay(10);
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要点解读:
在前一个程序的基础上,增加了对偏航角(yaw)的计算
创建了第三个卡尔曼滤波器对象,用于计算偏航角
使用MPU6050的磁力计数据计算偏航角
同样使用卡尔曼滤波算法结合陀螺仪和磁力计的数据得到更稳定的偏航角
打印出 roll、pitch 和 yaw 三轴姿态角

注意，以上案例只是为了拓展思路，仅供参考。它们可能有错误、不适用或者无法编译。您的硬件平台、使用场景和Arduino版本可能影响使用方法的选择。实际编程时，您要根据自己的硬件配置、使用场景和具体需求进行调整，并多次实际测试。您还要正确连接硬件，了解所用传感器和设备的规范和特性。涉及硬件操作的代码，您要在使用前确认引脚和电平等参数的正确性和安全性。