![Apéndices
• Cálculo de posición de línea para robots siguelíneas:
for(i = 0; i < N_sensores; i++)
{
media += valor_sensor[i] * (i+1) * 1000;
suma += valor_sensor[i];
}
posicion = media / suma; // Posición con el cero en el extremo
posicion_linea = posicion - (N_sensores +1)*1000/2; // Para centrar la posición
14](https://image.slidesharecdn.com/implementacindealgoritmospid-240925224828-b95bfe41/85/Implementacion-de-algoritmos-PID-control-de-motores-14-320.jpg)
Implementación de algoritmos PID(control de motores)
- 1. Implementación de algoritmos PID Rubén Espino San José
- 2. ÍNDICE • ¿Qué es un controlador PID? • ¿Cómo funciona un PID? • Ejemplos de aplicación • Apéndices • Referencias 2
- 3. ¿QUÉ ES UN controlador PID? • Algoritmo que se emplea para contrarrestar los efectos de las perturbaciones en un sistema lineal • Compuesto de las siguientes partes: • Proporcional • Detecta el error proporcional • Corrección de posición • Integral • Detecta el error acumulado • Oposición a las perturbaciones • Derivativo • Detecta la variación del error proporcional • Corrección de velocidad 3
- 4. ¿Cómo funciona un PID? • Proporcional = posición_objetivo – posición_actual • Integral = integral + proporcional • Saturar integral para no hacer inestable el algoritmo • Derivativo = proporcional – proporcional_anterior • Actualizar proporcional_anterior = proporcional • Error = kp * proporcional + ki * integral + kd * derivativo 4
- 5. ejemplos de aplicación • Control de motores • Robots siguelíneas • Seguimiento de líneas • Rebufo en carreras • Control de velocidad lineal • Drones • Control de estabilidad • Control de orientación • Control de posición • Control de altura 5
- 6. Control de motores • Control P de velocidad de un motor con lazo abierto (sin realimentación) • Puede no alcanzar la posición objetivo • Control PI de velocidad de un motor con lazo cerrado (con realimentación) • Alcanza la posición objetivo 6
- 7. Robots siguelíneas: seguimiento de líneas • Se trata de un control de velocidad angular velocidad_motor_izquierdo = velocidad_lineal + error velocidad_motor_derecho = velocidad_lineal - error • Demostración de corrección en estático • Demostración con PID sobreamortiguado • Demostración con PID subamortiguado • Demostración con PID con amortiguamiento crítico • Mi primer PID en un robot rastreador • Desarrollo detallado del PID para el seguimiento de línea 7
- 8. Robots siguelíneas: rebufo en carreras • Para seguir al oponente es necesario incorporar un sensor de distancia frontal analógico • Pumatrón cogiendo el rebufo • Si la función de transferencia del sensor analógico no es lineal, hay que linealizarla • Linealización de los sensores GP2D120 y GP2Y0A21 8
- 9. Robots siguelíneas: control de velocidad lineal • Se incorpora un encoder en cada motor para leer la velocidad y cerrar el lazo de realimentación • Se emplea para que las perturbaciones como los desniveles en la pista o el descenso de tensión de la batería afecten lo mínimo posible a la velocidad del robot • Velocidad_lineal = (V_motor_izq + V_motor_der) / 2 9
- 10. Drones: control de estabilidad • Control de inclinación en pitch y roll con acelerómetro y giróscopo. Un PID para cada eje • Acelerómetro: funciona como inclinómetro. Señala la dirección de la fuerza gravitatoria • Giróscopo: da la velocidad de giro • Se combinan para eliminar la deriva del giróscopo • Demostración de control de estabilidad 10
- 11. Drones: control de orientación • Control de orientación (yaw) con brújula y giróscopo • El giróscopo es más rápido calculando la orientación, pero la brújula elimina el error de deriva del giróscopo • Similar al PID de seguimiento de líneas 11
- 12. Drones: control de posición • Control de posición con GPS o con visión artificial. Un PID para cada eje del plano XY • Eliminan la deriva en la posición del dron • Demostración de control de posición con visión artificial 12
- 13. Drones: control de altura • Con barómetro: PID para el control de presión • Con sensor de ultrasonidos: PID para el control de distancia al suelo • Demostración de control de altura con sensor de ultrasonidos 13
- 14. Apéndices • Cálculo de posición de línea para robots siguelíneas: for(i = 0; i < N_sensores; i++) { media += valor_sensor[i] * (i+1) * 1000; suma += valor_sensor[i]; } posicion = media / suma; // Posición con el cero en el extremo posicion_linea = posicion - (N_sensores +1)*1000/2; // Para centrar la posición 14
- 15. Apéndices • Pasos para calibrar un PID manualmente: 1. Poner todas las K's a cero 2. Ir aumentando poco a poco Kp 3. Cuando el robot empiece a cabecear, bajar un poco el valor de Kp y dejarlo fijo 4. Realizar los pasos 2 y 3 para calibrar Kd • Poniendo como ejemplo un robot siguelíneas, la respuesta varía si se modifica su velocidad lineal, por lo que habrá que realizar el cálculo de las K’s para cada velocidad 15
- 16. REFERENCIAS • GitHub • Rubén Espino: Resaj • Javier Baliñas: supernudo • Javier Isabel: JavierIH • Facebook • @pumaprideteam • Twitter • Rubén Espino: @RugidoDePuma • Javier Baliñas: @supernudo • Javier Isabel: @JavierIH • Correo • puma.pride@arc-robots.org 16
- 17. 17 ¡¡Que los PIDs os acompañen!!