基于Arduino的线性循迹小车

一、项目说明

我很高兴能分享我的PID线跟踪机器人，它设计有7个红外传感器，能够以高达2米/秒的速度精确跟踪任何线条。我建造这个机器人是为了参加一个全国性的大学间竞赛，在竞赛中它展示了速度和准确性。虽然这个设计已经被证明是有效的，但总有改进的空间。现在，我将提供给你创建你自己版本的步骤，让你的机器人技能提升到下一个水平。无论你是想参加竞赛还是仅仅想挑战你的工程能力极限，这个项目都是一个很好的方式，可以挑战自己并展示你的才华。

实物图：

二、项目材料

• Arduino Mega（或任何兼容的微控制器）
• 直流电机 × 2（我重新利用了玩具电机，但任何合适的直流电机都可以）
• 红外反射传感器TCRT5000 × 7（也可以使用其他红外传感器）
• 用于所有连接的跳线
• 3D打印机用于定制零件
• 电机驱动器L298N（或任何兼容的电机驱动器）
• 热熔胶用于固定组件
• 7V+电源（我使用了两个3.7V的锂聚合物电池）

三、3D打印

下载3D模型文件

准备3D打印机

• 检查打印机设置：确保你的3D打印机已经设置好，并准备好了合适的材料丝（例如，PLA或ABS）。
• 预热打印机：将打印机预热到适合你选择的材料丝的正确温度。
  将文件加载到切片软件中
• 导入模型：打开你的切片软件（例如，Cura，PrusaSlicer）并导入车身部件文件。
• 排列模型：在打印床上最优地定位车身部件，以最大化空间利用。
  配置打印设置
• 设置层高：选择一个平衡速度和细节的层高（例如，0.2mm）。
• 调整填充密度：根据你期望的强度和材料使用量设置填充百分比（20-30%）。
• 禁用支撑：不需要支撑。
  开始3D打印
• 开始打印：一旦一切设置好，就开始打印过程。监控前几层以确保适当的附着和打印质量。

四、器件装配

4.1 拆卸玩具：

• 提取电机和轮子：首先小心地拆开玩具车。你的目标是取出电机和轮子，同时不要损坏它们。
• 工具：使用小螺丝刀或撬棍拆卸玩具。如果必要，可以用锋利的刀片或小锯子切除电机周围的塑料外壳，小心不要损坏电机或其线路。
• 标记电线：如果电机上有连接的电线，标记它们以确保稍后正确重新连接。

4.2 准备主体：

• 标记电机位置：在固定任何东西之前，标记电机和轮子将被放置的位置，以确保正确的对齐。

4.3 固定电机和轮子：

• 涂胶：在电机支架周围大量涂抹热熔胶，并将它们压在主体上。握住它们直到胶水凝固。确保电机对齐，以便轮子彼此平行。
• 电线间隙：当你定位电机时，确保有足够的空间让电线穿过主体而不会被挤压或拉伸。你可能需要在主体上的小凹槽或孔中传递它们，以安全地布线。

4.4 固定前部：

• 前部位置较低：通常装有传感器的机器人前部应该比主体稍低。这种设置提高了离地间隙，使传感器更接近表面，更有效地检测线条。
• 使用垫片：如果需要，使用物体或垫片在前部和主体之间实现所需的高度。这可以是一块塑料或木头。
• 胶合到位：用热熔胶固定前部，确保它牢固地连接并且正确地倾斜。再次检查传感器安装点是否水平，并且传感器将有不受阻碍的视图。

4.5 传感器安装：

• 定位传感器：将传感器放置在前部，将它们排列成一条直线或稍微倾斜，以提高在曲线上的检测精度。
• 用胶固定：使用热熔胶将传感器固定到位。确保它们牢固地连接，但避免过多的胶水可能干扰它们的操作。
• 检查对齐：胶合后，检查所有传感器是否对齐并且相对于地面处于同一高度。如有必要，在胶水凝固前进行调整。

4.6 使用3D模型作为指南：

• 按照3D模型：在组装过程中使用机器人的3D模型作为参考。该模型将有助于确保所有组件正确定位，并且机器人的结构平衡。
• 检查尺寸：将实物组装与3D模型进行比较，特别关注电机、轮子和传感器等组件的间距和对齐。
• 根据需要调整：如果组装的机器人与3D模型不同，请进行必要的调整以符合设计规范。

4.7 最终检查和调整：

• 测试机械装置：在完成组装之前，手动旋转轮子以确保它们自由旋转并且没有被主体或线路阻碍。
• 线路管理：整齐地布置所有线路，如果需要，用小扎带或额外的胶水固定。这可以防止它们缠绕或卡在移动部件中。
• 组件稳定性：确保所有用胶水固定的组件稳定且安全。如果任何部分感觉松动，可以重新涂抹胶水。

4.8 电源和电子设备：

• 连接电子设备：一旦机械组装完成，将电机连接到电机驱动器，将传感器连接到控制板，并连接电源。
• 通过遵循这些步骤并使用3D模型作为指南，你将确保你的机器人结构良好，所有组件正确对齐并且牢固地连接。这种方法将有助于机器人高效地跟随线条，提高其性能。

五、连线

接线步骤：

5.1 将电机驱动器连接到电机：

电机1：

• 将电机1的一个端子连接到电机驱动器上的OUT1引脚。
• 将电机1的另一个端子连接到电机驱动器上的OUT2引脚。

电机2：

• 将电机2的一个端子连接到电机驱动器上的OUT3引脚。
• 将电机2的另一个端子连接到电机驱动器上的OUT4引脚。

5.2 将电机驱动器连接到Arduino：

电机1控制（ENA和IN引脚）：

• 将电机驱动器上的ENA连接到Arduino的3号引脚。
• 将电机驱动器上的IN1连接到Arduino的15号引脚。
• 将电机驱动器上的IN2连接到Arduino的17号引脚。

电机2控制（ENB和IN引脚）：

• 将电机驱动器上的ENB连接到Arduino的2号引脚。
• 将电机驱动器上的IN3连接到Arduino的18号引脚。
• 将电机驱动器上的IN4连接到Arduino的19号引脚。

5.3 电源连接：

电池：

• 将9V电池的正极连接到电机驱动器上的VCC引脚。
• 将9V电池的负极连接到电机驱动器上的GND引脚。

电机驱动器电源：

• 将电机驱动器上的GND引脚连接到Arduino上的GND引脚。

5.4 将线路传感器连接到Arduino：

传感器阵列（5个传感器）：

• 将每个传感器的OUT引脚连接到Arduino上的以下模拟引脚：
• 传感器1（最左边）：A0
• 传感器2：A1
• 传感器3（中间）：A2
• 传感器4：A3
• 传感器5（最右边）：A4
• 将每个传感器的VCC引脚连接到Arduino的5V引脚。
• 将每个传感器的GND引脚连接到Arduino的GND引脚。

前部传感器：

• 将前部传感器的OUT引脚连接到Arduino的A5引脚。
• 如传感器阵列所述连接VCC和GND引脚。

后部传感器：

• 将后部传感器的OUT引脚连接到Arduino的A6引脚。
• 类似地连接VCC和GND引脚。

5.5 额外的数字传感器：

右侧传感器：

• 将右侧传感器的OUT引脚连接到Arduino的数字引脚24。

左侧传感器：

• 将左侧传感器的OUT引脚连接到Arduino的数字引脚22。
• 使用Arduino的5V和GND连接为传感器供电。

最终检查：

• 确保所有连接都牢固：再次检查每根电线是否正确连接，以及引脚是否对应代码中正确的分配。
• 测试接线：在运行完整代码之前，验证每个电机是否对控制输入有响应，以及传感器是否提供预期的信号。

六、烧录程序和测试

代码解释：

设置和初始化：

• 电机控制引脚：电机驱动器通过特定的引脚（ENA, IN1, IN2, ENB, IN3, IN4）控制电机。
• 传感器引脚：使用七个传感器来检测线条和周围环境（sensorPins[5], f, b, r, l）。
• PID常数：这些值（Kp, Kd, Ki）用于微调机器人的移动，确保它能够准确跟随线条。根据你的机器人行为更改它。
• 变量：初始化几个变量来存储传感器读数、PID误差计算和电机速度。
• 校准：
  calibrate()函数使机器人在圆形路径上运行，以检测传感器的最小值和最大值，确定线条检测的阈值。

主循环：

• 初始校准和移动：一旦机器人校准完毕，它将稍微转向以与线条对齐，然后开始向前移动。
• 传感器读数：机器人持续读取传感器以确定线条的位置。
• PID计算：计算期望位置和实际位置之间的误差。PID控制器使用这个误差来调整电机的速度（leftSpeed, rightSpeed），以保持机器人在线条上。
• 移动逻辑：根据传感器输入：
• 向前：如果机器人在轨道上，它就向前移动。
• 转弯：如果机器人检测到转弯，它会相应地调整方向（左或右）。
• 特殊情况：还有一些处理复杂情况的条款，例如急转弯或U形转弯，但有些被注释掉了。

函数

• 移动函数（forward, turnRight, turnLeft）：这些根据需要的速度和方向控制电机。
• 误差计算（calculateError）：通过平均传感器值来计算误差，以保持机器人在线条中心。
• 
  

在将代码上传到你的线跟踪机器人后，测试和根据机器人在现实世界条件下的行为微调代码至关重要。

6.1 初始测试

一旦代码上传完成，观察机器人跟随线条的行为：

机器人是否保持在线条上？检查机器人是否沿着线条保持一致的路径。

移动是否平滑？注意机器人是否颠簸或是否平滑地跟随线条的曲线。

速度与控制：评估机器人是否能够在不失去线条跟踪的情况下保持速度。

6.2 分析行为

根据你的观察，你可以识别可能需要调整的区域：

过度射击或不足射击转弯：如果机器人过度射击或不足射击转弯，PID常数（Kp, Ki, Kd）可能需要调整。

振荡：如果机器人在跟随直线时摆动或振荡，可能是由于Kd值。降低Kd可能有助于减少这种效果。

响应慢：如果机器人纠正路径的速度太慢，增加Kp可以使机器人更灵敏。

6.3 微调PID常数

比例控制（Kp）：首先调整Kp。这控制机器人对误差的反应有多积极。如果Kp太高，机器人可能会振荡或变得不稳定。如果太低，机器人可能太迟钝。

积分控制（Ki）：微调Ki以解决机器人持续偏离线条的稳态误差。要小心，因为Ki太高可能导致机器人过度校正和振荡。

微分控制（Kd）：Kd有助于通过预测未来误差来抑制振荡。如果你的机器人在跟随曲线时太抖动或振荡，请调整这个值。

6.4 调整阈值

在测试过程中，如果机器人难以正确检测线条，重新审视在calibrate()函数中设置的阈值。你可能需要在不同的光照条件下多次运行校准，以确保可靠的检测。

6.5 现实世界测试

轨道复杂性：在不同复杂性的轨道上测试机器人——急转弯、交叉口或不同线条宽度。这将有助于确保机器人在各种情况下表现良好。

速度调整：如果机器人在较低速度下表现良好，但在较高速度下挣扎，你可能需要调整电机速度或进一步细化PID常数。

环境因素：在不同的光照条件和表面纹理下测试，以确保机器人能够一致地检测线条并相应地调整其路径。

6.6 迭代和改进

记录更改：跟踪你对PID常数、阈值和其他参数所做的更改。这将帮助你了解哪些调整可以带来更好的性能。

迭代：测试和调整应该是一个迭代过程。每次调整后，重新测试机器人并根据需要进行改进。

硬件考虑：如果尽管进行了代码调整，机器人仍然挣扎，考虑是否需要硬件更改（如重新定位传感器或调整电机功率）。

6.7 最终优化

一旦机器人以期望的速度和准确性一致地跟随线条，你可以最终确定代码。

在不同的环境和各种轨道布局中测试机器人，以确保它为比赛做好准备。

6.8 准备应对意外

在比赛中总是要预料到意外。如果轨道条件与你测试的环境不同，准备进行快速调整。

希望你喜欢这个项目，并在构建过程中找到乐趣！如果你有任何问题或需要帮助，欢迎在评论区交流。

作者：Svan.

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