二哈2——“如影随形”PI视觉跟随履带车
本帖最后由 云天 于 2025-10-8 17:22 编辑【项目简介】
本项目基于 Arduino UNO + L298N 双路电机驱动板，搭配 DFRobot HuskyLens 2 AI 视觉传感器，实现“看得见”的履带小车。通过 HuskyLens2 内置的“人体姿态识别”算法，实时获取人物在画面中的中心坐标 (X, Y) 以及人体框高/宽。整套控制系统采用 PI 算法：
1. 水平方向以画面中心 X=320 为基准，计算误差后输出差速 PWM，使车头始终“盯人”；
2. 深度方向以人体框高、宽作为“距离”参考，当目标小于安全阈值时，主动前进；大于阈值时，原地待命。
整个开发过程在 Mind+ 图形化环境中完成，分三阶段递进调试，既适合新手理解 PID 思想，又能直接落地为“如影随形”的跟随小车。
【硬件清单】
1. Arduino UNO R3 ×1 +IO扩展板
2. L298N 双路电机驱动板 ×1
3. 履带小车底盘（带 2×TT 电机） ×1
4. HuskyLens 2 人工智能摄像头 ×1
5. 7.4 V 2200 mAh 锂电池组 ×2(分别给L289N和Arduino供电)
7. 杜邦线、螺丝、魔术扎带若干
【硬件连线】
- 电机接口：左电机 → L298N OUT1/OUT2；右电机 → OUT3/OUT4。
- 电源接口：电池+ → L298N +12 V；电池– → L298N GND；并与Arduino共地。
- 信号接口：
– HuskyLens SDA → A4，SCL → A5（I²C 通信）
– L298N 输入端：IN1~IN4 分别接 D7、D8、D9、D10（Mind+ 图形块默认引脚）。
– PWM 调速：ENA→D5，ENB→D3（支持 0~255 级调速）。
【软件环境】
Mind+ v2.0版本，主控选择“Arduino UNO”，扩展库加载“HuskyLens2”。图形块可转 Arduino C，方便后续迁移到 VSCode/PlatformIO。
【算法拆解】
1. 误差定义
error = X_center – 320
取值范围：
2. 比例项 P
Kp = 250 / 320 ≈ 0.78
Vp_turn = Kp × error
直接决定小车的“瞬时”转向力度。
3. 积分项 I
integral = integral + error × dt （dt 在 Mind+ 主循环里近似为 20 ms）
Ki 取 0.0002（根据个人小车实际情况进行调整）
Vi_turn = Ki × integral
作用：消除“差一点就正”的稳定误差，防止小车在目标前方左右摇摆。
4. 抗积分饱和
当 |integral| > 5000 时强制归零，避免电池低压或人为抱起小车时积分暴走。
5. 深度方向策略
当人体框高度 > 400 像素 或 宽度 > 300 像素，判定“过近”，原地待命；仅执行转向，不前进。
否则，判定“过远”，直线前进；
【三阶段调试日志】
阶段一：三段区间控制
- 代码：if(X<280) 左转; if(X>360) 右转; 否则刹车。
- 现象：小车像“磕头机”，左右猛拐，无法静止。
阶段二：纯比例 P
- 现象：振荡幅度明显减小，但车头有可能始终偏离目标 10~15°，存在稳态误差。
阶段三：PI 合击
- 加入积分项后，稳态误差在 3 s 内收敛到 ±2°，即使地面摩擦力不均也能保持“盯人”。
- 深度方向策略叠加后，小车在 1.5~3 m 范围内自动保持“社交距离”，人物后退它跟随，人物靠近它停止。
【关键参数整定表】
Kp = 0.78，Ki = 0.0002，采样周期 T ≈ 20 ms，积分限幅 ±5000，PWM 基速 30/255。
【常见问题 FAQ】
Q1. 电池电压掉到 6 V 以下，小车无力？
A：L298N 的 5 V 逻辑端会随电池下降而降低，导致 HuskyLens 重启。务必给 Arduino UNO（HuskyLens2耗电）单独供电。
【成果展示】
https://www.bilibili.com/video/BV1gDxXzJEnV/?share_source=copy_web【结语】
通过“三段区间→P→PI”的递进调试，我们不仅得到了一辆会“咬人”的小履带车，更在 Mind+ 的可视化环境里把抽象的 PID 公式变成了肉眼可见的曲线。希望这篇文章能为正在做视觉跟随的同学提供一条“不踩坑”的捷径，也欢迎你把改进后的代码回传到社区，一起让小车“跟”得更稳、“跟”得更远！
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