AB相编码器速度测量实战：从原理到精准实现

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在电机控制和机器人领域，AB 相编码器是最常用的速度反馈传感器。但在实际项目中，我们常遇到几个头疼的问题：

脉冲丢失 ：高速旋转时，单片机可能来不及响应每个边沿
方向误判 ：机械振动导致 AB 相信号出现毛刺，引发错误的方向判断
噪声干扰 ：长线传输时信号质量下降，产生虚假脉冲

常见的编码器信号处理方式有三种：

查询法 ：主循环中不断读取 GPIO 状态
优点：实现简单
缺点：占用 CPU 资源，高速时可能漏脉冲
外部中断法 ：每个边沿触发中断
优点：实时性较好
缺点：频繁中断影响系统性能
硬件编码器模式 ：利用定时器的正交编码接口
优点：硬件自动计数，零 CPU 开销
缺点：需要特定硬件支持

以 STM32F4 为例，配置 TIM3 为编码器接口模式：

// 使能 TIM3 时钟
__HAL_RCC_TIM3_CLK_ENABLE();

// 配置 GPIO 为复用功能
GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_6 | GPIO_PIN_7;
GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_AF_PP;
GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_PULLUP;
GPIO_InitStruct.Speed = GPIO_SPEED_FREQ_HIGH;
GPIO_InitStruct.Alternate = GPIO_AF2_TIM3;
HAL_GPIO_Init(GPIOB, &GPIO_InitStruct);

// 定时器编码器模式配置
TIM_Encoder_InitTypeDef sConfig = {0};
sConfig.EncoderMode = TIM_ENCODERMODE_TI12;
sConfig.IC1Polarity = TIM_ICPOLARITY_RISING;
sConfig.IC1Selection = TIM_ICSELECTION_DIRECTTI;
sConfig.IC1Prescaler = TIM_ICPSC_DIV1;
sConfig.IC1Filter = 6;  // 适当滤波
// IC2 配置类似...
HAL_TIM_Encoder_Init(&htim3, &sConfig);

// 启动编码器接口
HAL_TIM_Encoder_Start(&htim3, TIM_CHANNEL_ALL);

AB 相编码器通过两个方波的相位差判断方向：

当 A 相领先 B 相 90°时为正转
当 B 相领先 A 相 90°时为反转

硬件编码器接口会自动实现 4 倍频计数（每个信号的上升沿和下降沿都计数），将分辨率提高 4 倍。

速度计算公式：

$$v = \frac{\Delta count}{\Delta t \times PPR \times 4} \times 60$$

其中：
– $\Delta count$：两次采样的计数值差
– $\Delta t$：采样间隔时间 (s)
– PPR：编码器每转脉冲数

加入卡尔曼滤波的基本实现：

typedef struct {
    float Q_angle; // 过程噪声协方差
    float Q_bias;  // 过程噪声协方差
    float R_measure; // 测量噪声协方差

    float angle;  // 计算值
    float bias;   // 漂移值
    float rate;   // 速率值

    float P[2][2]; // 误差协方差矩阵
} Kalman_t;

float Kalman_update(Kalman_t *k, float newAngle, float newRate, float dt) {
    // 预测步骤
    k->angle += dt * (newRate - k->bias);
    k->P[0][0] += dt * (dt*k->P[1][1] - k->P[0][1] - k->P[1][0] + k->Q_angle);
    k->P[0][1] -= dt * k->P[1][1];
    k->P[1][0] -= dt * k->P[1][1];
    k->P[1][1] += k->Q_bias * dt;

    // 更新步骤
    float y = newAngle - k->angle;
    float S = k->P[0][0] + k->R_measure;
    float K[2] = {k->P[0][0]/S, k->P[1][0]/S};

    k->angle += K[0] * y;
    k->bias  += K[1] * y;

    float P00_temp = k->P[0][0];
    float P01_temp = k->P[0][1];

    k->P[0][0] -= K[0] * P00_temp;
    k->P[0][1] -= K[0] * P01_temp;
    k->P[1][0] -= K[1] * P00_temp;
    k->P[1][1] -= K[1] * P01_temp;

    return k->angle;
}