I changed the design a bit to use s

I changed the design a bit to use some stepper motors from an old laser printer. Stepper motors have plenty of torque, but they don't move very quickly, which I worry may be another problem. This idea was also short-lived. The stepper motors did have plenty of torque, but their jerky movement caused a lot of vibration in the robot. This vibration made the gyroscope sensor very noisy. I decided to order some continuous rotation servos and try to use them instead. Servos also don't move very quickly but have plenty of torque and should move much more smoothly than the stepper motors.


That's enough of the design aspect for now. On to the rest of the theory.
I have now implemented both the Kalman filter and PID controller. PID stands for Porportional Integral Derivative. Here is a nice block diagram showing the basic flow of data for the PID (borrowed from wikipedia). The raw data goes into the PID and different parameters are applied to it. The different parts of the PID are then combined and sent to the robot as a motor movement command. Then a feedback loop sends the results of the actual motion back through the filters again.

Kết quả (Việt) 1:

Tôi đã thay đổi thiết kế một chút để sử dụng một số cơ stepper từ một máy in laser cũ. Cơ stepper có rất nhiều mô-men xoắn, nhưng họ không di chuyển rất nhanh chóng, mà tôi lo lắng có thể là một vấn đề. Ý tưởng này là tồn tại ngắn ngủi. Cơ stepper đã có rất nhiều mô-men xoắn, nhưng phong trào jerky của gây ra rất nhiều rung động trong các robot. Rung động này thực hiện các cảm biến con quay hồi chuyển rất ồn ào. Tôi đã quyết định đặt hàng một số servo quay liên tục và cố gắng sử dụng chúng để thay thế. Servo cũng không di chuyển rất nhanh chóng nhưng có rất nhiều mô-men xoắn và phải di chuyển nhiều hơn nữa thuận lợi hơn cơ stepper.Đó là đủ của các khía cạnh thiết kế cho bây giờ. Đi đến phần còn lại của lý thuyết.Tôi bây giờ đã thực hiện Kalman lọc và bộ điều khiển PID. PID là viết tắt của đạo hàm tích phân Porportional. Đây là một sơ đồ khối tốt đẹp đang hiện dòng chảy cơ bản của dữ liệu cho PID (mượn từ wikipedia). Các dữ liệu thô đi vào PID và thông số khác nhau được áp dụng cho nó. Các bộ phận khác nhau của PID được sau đó kết hợp và gửi đến các robot như một lệnh di chuyển động cơ. Sau đó một vòng lặp thông tin phản hồi gửi kết quả của chuyển động thực tế trở lại thông qua các bộ lọc một lần nữa.

Kết quả (Việt) 2:

Tôi đã thay đổi thiết kế một chút để sử dụng một số động cơ bước từ một máy in laser cũ. Động cơ bước có rất nhiều mô-men xoắn, nhưng chúng không di chuyển rất nhanh chóng, mà tôi lo lắng có thể là một vấn đề khác. Ý tưởng này cũng là ngắn ngủi. Các động cơ bước đã có rất nhiều mô-men xoắn, nhưng phong trào giật mình gây ra rất nhiều rung động trong robot. Điều này đã làm rung động con quay hồi chuyển cảm biến rất ồn ào. Tôi quyết định đặt hàng một số servo xoay liên tục và cố gắng sử dụng chúng để thay thế. Servo cũng không di chuyển rất nhanh nhưng có rất nhiều mô-men xoắn và phải di chuyển nhiều thuận lợi hơn so với các động cơ bước. Điều đó đủ các khía cạnh thiết kế cho doanh nghiệp. On với phần còn lại của lý thuyết. Bây giờ tôi đã thực hiện cả hai bộ lọc Kalman và bộ điều khiển PID. PID là viết tắt của Porportional Derivative Integral. Dưới đây là một sơ đồ khối đẹp cho thấy dòng chảy cơ bản của dữ liệu cho các PID (mượn từ wikipedia). Các dữ liệu thô đi vào PID và các thông số khác nhau được áp dụng cho nó. Các bộ phận khác nhau của PID sau đó được kết hợp và gửi tới các robot như là một lệnh chuyển động của động cơ. Sau đó, một vòng phản hồi gửi kết quả của sự chuyển động thực tế trở lại thông qua các bộ lọc một lần nữa.