Контроллер на 2 мотор колеса

Когда слышишь про контроллер для двух мотор-колёс, первое, что приходит в голову — казалось бы, ничего сложного: бери готовую схему, ставь ШИМ, и всё заработает. Но на деле каждый раз всплывают мелочи, которые в теории упускаешь. Например, та же синхронизация вращения — если её не предусмотреть заранее, одно колесо будет вечно отставать, а робот начнёт петлять как пьяный. У нас в ООО Гуанчжоу Колесо Мудрости Технолоджи с такими косяками сталкивались не раз, особенно когда собирали первые AGV для складов. Клиенты жаловались, что тележки виляют при движении по прямой — а всё из-за того, что в контроллере не было калибровки под нагрузку.

Почему стандартные решения не всегда работают

Многие думают, что контроллер — это просто плата с драйверами. На самом деле, ключевая фишка в том, как он управляет моментом на низких оборотах. Вот смотри: если взять типовой китайский контроллер с AliExpress, он может нормально работать на ровном полу, но стоит дать ему уклон 5 градусов — и мотор-колёса начинают дергаться. Мы в своих проектах используем доработанные версии, где добавлена обратная связь по току. Это позволяет избежать просадок напряжения, особенно когда AGV трогается с места с грузом.

Кстати, про грузы — это отдельная история. Для тяжелых тележек, которые мы делаем в Гуанчжоу Колесо Мудрости, контроллер должен иметь запас по току хотя бы 30%. Иначе перегрев гарантирован уже через час работы. Как-то раз поставили на тестовом образце контроллер с номиналом 20А, а он при пиковой нагрузке в 25А просто уходил в защиту. Пришлось переделывать схему, добавлять радиаторы и менять ШИМ-частоту.

Ещё один момент — совместимость с энкодерами. Если в мотор-колёсах стоят магнитные энкодеры, а контроллер рассчитан на оптические, будут постоянные сбои в определении позиции. Мы обычно рекомендуем клиентам сразу уточнять тип датчиков, чтобы не пришлось потом перепаивать плату. На нашем сайте zhlun.ru есть таблица совместимости, но многие её игнорируют, а потом жалуются на глюки.

Как выбрать контроллер под конкретные задачи

Тут всё зависит от того, что именно будет делать мобильный робот. Если это штабелёр с автоматической навигацией, то контроллер должен поддерживать CAN-шину — иначе не получится синхронизировать движение с подъёмным механизмом. А для простых транспортировочных тележек хватает и UART-интерфейса. Мы в Колесо Мудрости Технолоджи обычно предлагаем клиентам два варианта: базовый с дискретными входами/выходами и продвинутый с поддержкой промышленных протоколов.

Интересный случай был с одним заводом пищевой промышленности. Им нужны были AGV для перемещения бочек с сиропом — казалось бы, ничего сложного. Но выяснилось, что пол в цеху постоянно моется водой, и обычные контроллеры выходили из строя из-за влаги. Пришлось разрабатывать герметичный корпус с силиконовой пропиткой платы. Кстати, после этого мы добавили такую опцию в стандартную линейку.

Цена — отдельная боль. Клиенты часто экономят на контроллерах, а потом удивляются, почему мотор-колёса работают рывками. Хороший контроллер для двух мотор-колёс не может стоить как Arduino с парой драйверов. Там же и защита от переполюсовки, и фильтрация помех, и термокомпенсация — всё это стоит денег. Наш инженер как-то посчитал, что на доработку дешёвого контроллера уходит времени больше, чем на разработку своего с нуля.

Программные нюансы, о которых часто забывают

Железо — это полдела. Без правильной прошивки даже самый крутой контроллер будет глючить. Вот, например, алгоритм плавного разгона — если его неправильно настроить, мотор-колёса будут изнашиваться в разы быстрее. Мы в своих проектах используем адаптивный PID-регулятор, который подстраивается под нагрузку. Это особенно важно для роботов с изменяющимся весом — тех же автономных мобильных платформ.

Ещё одна частая проблема — конфликт прерываний. Когда контроллер одновременно обрабатывает данные с энкодеров и отвечает на запросы по сети, могут возникать задержки. В одном из наших ранних проектов для логистического центра из-за этого AGV мог проехать лишние 10-15 см перед остановкой. Пришлось переписывать ядро управления, выносить сетевые задачи в отдельный поток.

Калибровка — это вообще отдельная песня. Каждая пара мотор-колёс имеет небольшой разброс параметров, и если его не учитывать, робот будет постоянно уводить в сторону. Мы разработали автоматическую процедуру калибровки, которая запускается при первом включении. Робот проезжает по прямой 5 метров, система замеряет отклонение и вносит поправочные коэффициенты. Такая мелочь, а экономит кучу времени при наладке.

Примеры из практики: что пошло не так и как исправляли

Был у нас заказ от автомобильного завода — делали систему автоматической перевозки кузовов. Поставили стандартные контроллеры, всё tested в цеху. А когда запустили в реальном производстве, начались сбои — оказалось, сварочные роботы создают такие помехи, что контроллеры сходили с ума. Пришлось экранировать все кабели и ставить ферритовые кольца. Теперь всегда спрашиваем про соседнее оборудование.

Другой случай — фармацевтическая компания заказала AGV для чистых помещений. Требования к вибрациям были жёсткие, а наши контроллеры давали высокочастотные пульсации. Пришлось менять ШИМ-частоту с 16 кГц на 20 кГц и переходить на синусоидальную коммутацию. Кстати, после этого доработали и стандартные модели — теперь они тише работают.

Самое обидное — когда проблема оказывается в мелочи. Как-то раз неделю искали причину рывков при движении — а оказалось, в прошивке был баг с обработкой прерываний энкодера. При определённой скорости возникал конфликт приоритетов, и контроллер пропускал импульсы. Исправили одной строчкой кода, но сколько времени ушло на диагностику...

Перспективы и что стоит попробовать в следующих проектах

Сейчас экспериментируем с контроллерами на STM32 — у них лучше производительность и больше периферии. Планируем сделать версию с двумя независимыми ядрами: одно для управления моторами, второе для навигации. Это должно решить проблему с задержками при одновременной работе сложных алгоритмов.

Интересное направление — умные контроллеры с самодиагностикой. Чтобы система сама мониторила износ щёток мотор-колёс, изменение сопротивления обмоток и другие параметры. В теории это позволит предсказывать отказы до их возникновения. Уже тестируем прототип на одном из наших тяжелых AGV.

Из экзотики — пробуем использовать машинное обучение для адаптации параметров контроллера под стиль эксплуатации. Например, если оператор постоянно резко тормозит, система может автоматически увеличить демпфирование. Пока это на стадии НИОКР, но первые результаты обнадёживают. Главное — не перегрузить контроллер вычислительными задачами, его основная работа всё-таки управление моторами.