MuJoCo 两轮自平衡小车 PID 控制仿真
项目目的
本项目旨在通过 MuJoCo 物理仿真引擎，验证双环串级 PID 控制算法在两轮自平衡小车上的有效性。通过不断优化参数，提升了系统的动态响应速度与抗扰动精度，为后续复杂的机器人控制提供可靠的理论与算法验证平台。
项目介绍
基于 MuJoCo 物理引擎实现的两轮自平衡小车仿真项目，采用双环 PID 控制算法实现倒立摆动态平衡与位置保持。纯 Python 实现，无 ROS 依赖，可直接在 Ubuntu 虚拟机运行。
环境依赖
- Ubuntu 22.04（虚拟机兼容）
- Python 3.10+
- 依赖库：mujoco、mujoco-python-viewer、numpy
运行方式
一键运行
chmod +x main.sh
./main.sh
手动运行
pip install -r requirements.txt
python3 main.py
操作说明
| 按键 | 功能 |
|---|---|
| R | 重置仿真状态 |
| 方向键 ↑ | 给小车施加向前速度扰动 |
| 方向键 ↓ | 给小车施加向后速度扰动 |
| ESC | 关闭仿真窗口 |
运行效果
效果说明
- 启动后摆杆从微小偏移自动恢复垂直，保持动态平衡。
- 施加前后扰动后，小车可自动回到初始位置，摆杆维持直立。
- 可通过调整 main.py 中 PID 参数优化平衡响应速度与稳定性。
系统控制原理
本项目采用双环串级 PID 控制算法实现两轮自平衡。外环为位置环，控制小车的前进后退；内环为角度环，控制倒立摆的平衡。
graph TD
TargetPos[目标位置] -->|误差| PosPID[位置环 PID]
PosPID -->|输出目标倾角| AnglePID[角度环 PID]
CurrentPos[当前位置] -->|反馈| PosPID
CurrentAngle[当前倾角] -->|反馈| AnglePID
AnglePID -->|输出电机力矩| Motor[左右驱动电机]
Motor -->|驱动| Car[平衡车物理模型]
Car --> CurrentPos
Car --> CurrentAngle
调参经验
双环 PID 的调试极其讲究顺序，本项目的参数整定过程如下：
- 先调内环（角度环）：将 pos_pid 的输出固定为 0，单独调 angle_pid。先设 ki=0, kd=0，逐渐增大 kp 直到倒立摆能勉强立住但会有剧烈等幅震荡；随后逐渐增加 kd 抑制震荡。为了消除静差，角度环取 ki=0.05，并在 pid_controller.py 中对积分项做了限幅；位置环取 ki=0，因为外环输出已限幅在 ±0.15 弧度，不需要积分补偿。
- 后调外环（位置环）：在角度环能完美保持直立后，加入 pos_pid。为了避免外环输出过大导致内环崩溃，pos_pid 的输出需要做严格的限幅（本项目限制在 -0.15 ~ 0.15 弧度之间）。
- 抗积分饱和：在真实的物理系统中，积分项容易无限累加。本项目在 pid_controller.py 中对积分项做了 ±1.0 的限幅。当前 ki=0.05 下积分项贡献较小，该限幅主要用于后续调大 ki 时避免积分饱和。