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Line Follower Robot with ESP32 and PID Control

Overview

This repository contains code for a line follower robot using an ESP32 as the main controller. It implements an advanced PID control loop with adaptive speed control to maximize performance on tight turns.

Key Features

High Performance

• PID tuned for fast response
• Adaptive speed control in corners
• Optimized processing with minimal delay (5ms)
• Noise filtering for stable sensor readings

Smart Control

• Proportional–Integral–Derivative (PID): KP=2.5, KI=0.1, KD=0.8
• Automatic curve detection based on error
• Progressive speed reduction on tight turns
• Gradual return to normal speed after stabilization

Optimizations for Tight Turns

• Configurable curve threshold (0.6)
• Minimum speed in turns (80/255)
• Search strategy when the line is not detected
• Smoothing filter to reduce oscillations

Required Hardware

Main Components

• ESP32 (any model)
• 2x 6V DC motors (rear)
• 8-channel reflectance sensor array (QTR-8A or similar)
• L298N motor driver or similar
• 6V–12V battery (depending on driver)

Pin Connections

Motors

Left Motor:
- IN1 → GPIO 26
- IN2 → GPIO 27
- ENA → GPIO 14

Right Motor:
- IN1 → GPIO 32
- IN2 → GPIO 33
- ENB → GPIO 25

Reflectance Sensors

Sensor 1 → GPIO 13
Sensor 2 → GPIO 12
Sensor 3 → GPIO 14
Sensor 4 → GPIO 27
Sensor 5 → GPIO 26
Sensor 6 → GPIO 25
Sensor 7 → GPIO 33
Sensor 8 → GPIO 32

Adjustable Settings

PID Parameters

#define KP 2.5        // Proportional — response strength
#define KI 0.1        // Integral — removes steady-state error
#define KD 0.8        // Derivative — adds stability/damping

Speed Control

#define VELOCIDADE_BASE 200      // Base speed (0-255)
#define VELOCIDADE_MIN 80        // Minimum speed in turns
#define VELOCIDADE_MAX 255       // Maximum speed
#define THRESHOLD_CURVA 0.6      // Threshold to detect curves

System Operation

1. Sensor Reading

• Average of 3 reads to reduce noise
• Temporal smoothing filter
• Search strategy when the line is not detected

2. Error Calculation

• Weighted average of active sensors
• Weights from -7 to +7 for precision
• Smoothing filter for stability

3. PID Control

• Optimized computation of the three components
• Integral windup limiting
• Output clamping to avoid saturation

4. Adaptive Speed Control

• Curve detection: based on absolute error
• Progressive reduction: speed decreases as error increases
• Gradual return: speed returns to normal after stabilization

5. Motor Commands

• PWM control for variable speed
• Direction controlled by IN1/IN2 pins
• 5kHz PWM frequency for smoothness

Competition Tuning

For Very Tight Turns

#define KP 3.0        // Increase responsiveness
#define VELOCIDADE_MIN 60        // Lower minimum speed
#define THRESHOLD_CURVA 0.5      // Detect curves earlier

For Straight Lines (Max Speed)

#define VELOCIDADE_BASE 220      // Increase base speed
#define KP 2.0        // Reduce response for stability

For Stability on Gentle Curves

#define KD 1.2        // Increase damping
#define KI 0.05       // Reduce integral correction

Monitoring and Debug

Serial Monitor

• Set to 115200 baud
• Debug info every 100ms
• Data: Error, PID Output, Speeds, Curve state

Debug Functions

debugInfo()           // Real-time information
paradaEmergencia()    // Full motor stop
calibrarSensores()    // Manual calibration (optional)

Tips

1. First Run

• Check all connections
• Tune PID parameters as needed
• Test on straight lines before curves

2. Fine Tuning

• Start with low KP and increase gradually
• Adjust KD to reduce oscillations
• Use KI only if there is steady-state error

3. Competition Optimization

• Comment out debugInfo() to reduce overhead
• Adjust VELOCIDADE_BASE to match the track
• Test on different curve types

Troubleshooting

Robot Oscillates on the Line

• Lower KP
• Increase KD
• Check sensor alignment

Cannot Handle Tight Turns

• Increase KP
• Reduce VELOCIDADE_MIN
• Adjust THRESHOLD_CURVA

Speed Too Low

• Increase VELOCIDADE_BASE
• Check motor connections
• Ensure adequate power supply

License

This code was developed for educational and competition purposes. Feel free to modify and adapt it to your needs.

Built with a focus on performance for robotics competitions.

🇧🇷 Português

Robô Seguidor de Linha com ESP32 e Tecnologia PID

Visão Geral

Este é um código para um robô seguidor de linha que utiliza um ESP32 como controlador principal. O sistema implementa controle PID avançado com controle de velocidade adaptativo para maximizar a performance em curvas fechadas.

Características Principais

Alta Performance

• Sistema PID otimizado para resposta rápida
• Controle de velocidade adaptativo em curvas
• Processamento otimizado com delay mínimo (5ms)
• Filtros de ruído para leitura estável dos sensores

Controle Inteligente

• PID Proporcional-Integral-Derivativo: KP=2.5, KI=0.1, KD=0.8
• Detecção automática de curvas baseada no erro
• Redução progressiva de velocidade em curvas fechadas
• Retorno gradual à velocidade normal após estabilização

Otimizações para Curvas Fechadas

• Threshold de curva configurável (0.6)
• Velocidade mínima em curvas (80/255)
• Estratégia de busca quando linha não é detectada
• Filtro de suavização para reduzir oscilações

Hardware Necessário

Componentes Principais

• ESP32 (qualquer modelo)
• 2 Motores DC 6V (traseiros)
• Array de 8 sensores de refletância (QTR-8A ou similar)
• Driver de motores L298N ou similar
• Bateria 6V-12V (dependendo do driver)

Conexões dos Pinos

Motores

Motor Esquerdo:
- IN1 → GPIO 26
- IN2 → GPIO 27
- ENA → GPIO 14

Motor Direito:
- IN1 → GPIO 32
- IN2 → GPIO 33
- ENB → GPIO 25

Sensores de Refletância

Sensor 1 → GPIO 13
Sensor 2 → GPIO 12
Sensor 3 → GPIO 14
Sensor 4 → GPIO 27
Sensor 5 → GPIO 26
Sensor 6 → GPIO 25
Sensor 7 → GPIO 33
Sensor 8 → GPIO 32

Configurações Ajustáveis

Parâmetros PID

#define KP 2.5        // Proporcional - Ajuste para resposta
#define KI 0.1        // Integral - Ajuste para eliminar erro estático
#define KD 0.8        // Derivativo - Ajuste para estabilidade

Controle de Velocidade

#define VELOCIDADE_BASE 200      // Velocidade base (0-255)
#define VELOCIDADE_MIN 80        // Velocidade mínima em curvas
#define VELOCIDADE_MAX 255       // Velocidade máxima
#define THRESHOLD_CURVA 0.6      // Threshold para detectar curvas

Funcionamento do Sistema

1. Leitura dos Sensores

• Média de 3 leituras para reduzir ruído
• Filtro de suavização temporal
• Estratégia de busca quando linha não detectada

2. Cálculo do Erro

• Média ponderada dos sensores ativos
• Pesos de -7 a +7 para precisão
• Filtro de suavização para estabilidade

3. Controle PID

• Cálculo otimizado das três componentes
• Limitação do erro integral (anti-windup)
• Limitação da saída para evitar saturação

4. Controle de Velocidade Adaptativo

• Detecção de curvas: Baseada no erro absoluto
• Redução progressiva: Velocidade diminui conforme erro aumenta
• Retorno gradual: Velocidade retorna ao normal após estabilização

5. Comando dos Motores

• Controle PWM para velocidade variável
• Direção controlada pelos pinos IN1/IN2
• Frequência PWM de 5kHz para suavidade

Ajustes para Competição

Para Curvas Muito Fechadas

#define KP 3.0        // Aumentar resposta
#define VELOCIDADE_MIN 60        // Reduzir velocidade mínima
#define THRESHOLD_CURVA 0.5      // Detectar curvas mais cedo

Para Linhas Retas (Velocidade Máxima)

#define VELOCIDADE_BASE 220      // Aumentar velocidade base
#define KP 2.0        // Reduzir resposta para estabilidade

Para Estabilidade em Curvas Suaves

#define KD 1.2        // Aumentar amortecimento
#define KI 0.05       // Reduzir correção integral

Monitoramento e Debug

Serial Monitor

• Configurado para 115200 baud
• Informações de debug a cada 100ms
• Dados: Erro, Saída PID, Velocidades, Estado da curva

Funções de Debug

debugInfo()           // Informações em tempo real
paradaEmergencia()    // Parada total dos motores
calibrarSensores()    // Calibração manual (opcional)

Dicas de Uso

1. Primeira Execução

• Verifique todas as conexões
• Ajuste os parâmetros PID conforme necessário
• Teste em linha reta antes de curvas

2. Ajuste Fino

• Comece com KP baixo e aumente gradualmente
• Ajuste KD para reduzir oscilações
• Use KI apenas se houver erro estático

3. Otimização para Competição

• Comente a função debugInfo() para reduzir overhead
• Ajuste VELOCIDADE_BASE conforme a pista
• Teste em diferentes tipos de curvas

Solução de Problemas

Robô Oscila na Linha

• Reduza KP
• Aumente KD
• Verifique se os sensores estão alinhados

Não Consegue Fazer Curvas Fechadas

• Aumente KP
• Reduza VELOCIDADE_MIN
• Ajuste THRESHOLD_CURVA

Velocidade Muito Baixa

• Aumente VELOCIDADE_BASE
• Verifique conexões dos motores
• Confirme alimentação adequada

Licença

Este código foi desenvolvido para fins educacionais e de competição. Sinta-se livre para modificar e adaptar conforme suas necessidades.

Desenvolvido com foco em performance para competições de robótica.