基于PID算法和ABS点杀思想的智能车高速行驶研究
PID算法在智能车方向控制中的应用
PID算法在智能车方向控制中的应用智能车是指能够感知、分析、决策和执行动作的汽车。
它可以通过集成传感器、图像识别、机器学习和控制算法来实现自主导航和安全驾驶。
在智能车的控制系统中，方向控制是一个重要的组成部分。
PID算法是智能车方向控制中常用的一种算法，它能够通过实时调整车辆转向角度来实现车辆的精确控制。
PID算法是一种反馈控制算法，它通过不断地对系统输出与期望输出的差异进行检测和调整，以实现控制系统的稳定。
PID算法由比例控制、积分控制和微分控制三个部分组成。
比例控制部分根据系统输出与期望输出的差异进行比例调整，积分控制部分根据系统输出与期望输出的累积差异进行积分调整，微分控制部分根据系统输出与期望输出的变化速率进行微分调整。
这三个部分共同作用，通过实时调整控制信号来达到期望输出。
在智能车的方向控制中，PID算法可以通过以下步骤应用：1.传感器数据获取：智能车通常配备了多种传感器，如惯性传感器、陀螺仪和激光雷达等，用于感知车辆的运动状态和周围环境。
PID算法需要读取传感器数据作为反馈信号。
2.设置期望输出：根据预定的路线或目标，可以设置一个期望的转向角度作为系统的期望输出。
3.计算误差：将传感器数据中获取的实际转向角度与期望转向角度进行比较，计算得出误差。
误差可以表示为实际转向角度减去期望转向角度的差异。
4.比例控制：根据误差的大小，比例控制部分会调整控制信号的大小，从而影响车辆的转向角度。
比例系数越大，车辆的响应速度越快，但可能会引起过冲或震荡现象。
5.积分控制：积分控制部分会通过累积误差来调整控制信号，从而消除系统的稳态误差。
积分系数越大，车辆的稳定性越好，但可能会引起过冲现象。
6.微分控制：微分控制部分会通过测量误差的变化率来调整控制信号，从而降低车辆的震荡现象。
微分系数越大，车辆的稳定性越好，但可能会引起过度补偿。
7.发送控制信号：根据比例控制、积分控制和微分控制的结果，生成控制信号并发送给车辆的转向系统，从而实现转向角度的调整。
模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用
模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用一、本文概述随着科技的快速发展和智能化水平的提高，智能小车在各个领域的应用越来越广泛，如无人驾驶、物流运输、环境监测等。
然而，智能小车的运动控制是一个复杂的问题，需要解决路径规划、避障、速度控制等多个方面的问题。
其中，速度控制是智能小车运动控制的核心问题之一。
传统的PID控制算法在速度控制方面有着广泛的应用，但由于其对于系统参数变化的敏感性，使得其在实际应用中往往难以达到理想的控制效果。
因此，本文提出了一种基于模糊PID控制算法的智能小车速度控制方法，旨在提高智能小车的运动控制精度和稳定性。
本文首先对模糊PID控制算法的基本原理和特点进行了介绍，然后详细阐述了模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的应用方法。
在此基础上，通过实验验证了模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的有效性和优越性。
本文的研究工作不仅为智能小车的运动控制提供了一种新的方法，同时也为模糊PID控制算法在其他领域的应用提供了有益的参考。
接下来，本文将从模糊PID控制算法的基本原理、智能小车的运动控制模型、模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的应用方法、实验结果与分析等方面展开详细的阐述。
二、模糊PID控制算法的基本原理模糊PID控制算法是一种结合了模糊逻辑和传统PID控制算法的控制策略。
该算法利用模糊逻辑处理PID控制中的非线性、不确定性和复杂性问题，从而提高了系统的鲁棒性和控制精度。
模糊逻辑是一种基于模糊集合和模糊推理的控制系统设计方法。
在模糊逻辑中，变量不再局限于具体的数值，而是可以在一定的范围内取任意值，这种变量被称为模糊变量。
模糊逻辑通过模糊集合和模糊运算，能够处理不确定性、非线性和不精确性等问题，使系统更加适应复杂环境。
PID控制算法是一种经典的闭环控制算法，由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分组成。
PID控制器通过比较实际输出与期望输出的偏差，根据偏差的大小和方向，调整控制量以实现系统的稳定控制。
小车循迹的pid算法
小车循迹的pid算法小车循迹的PID算法引言：小车循迹是指通过感知地面上的黑线或者白线，使小车能够沿着线路行驶。
为了实现精确的循迹，PID算法被广泛应用于小车循迹控制中。
本文将介绍PID算法的原理和应用于小车循迹的具体实现。
一、PID算法原理PID算法是一种基于反馈控制的算法，其全称为比例-积分-微分控制算法。
其基本原理是通过不断调整输出信号，使系统的输出值尽量接近给定的目标值。
1. 比例控制（Proportional Control）：比例控制是根据当前误差的大小来调整输出信号。
当误差较大时，输出信号也会相应增大；当误差较小时，输出信号也会相应减小。
这样可以实现系统的快速响应。
2. 积分控制（Integral Control）：积分控制是根据误差的累积值来调整输出信号。
当误差持续存在时，积分项会逐渐增大，从而加大输出信号，以消除积累误差。
积分控制可以解决系统静差的问题。
3. 微分控制（Derivative Control）：微分控制是根据误差的变化率来调整输出信号。
当误差的变化率较大时，输出信号也会相应增大；当误差的变化率较小时，输出信号也会相应减小。
微分控制可以提高系统的稳定性和抑制振荡。
二、PID算法在小车循迹中的应用小车循迹是指通过感知地面上的黑线或者白线，使小车能够沿着线路行驶。
PID算法可以根据当前的线路位置误差来调整小车的转向角度，从而实现循迹控制。
1. 感知线路：小车循迹需要通过感知地面上的黑线或者白线来判断当前的位置误差。
通常使用光敏电阻或红外传感器来感知地面的亮度，并将其转换为电信号。
2. 计算误差：根据感知到的线路信息，可以计算出当前的位置误差。
位置误差可以定义为小车当前位置与目标位置之间的距离差。
3. 调整转向角度：根据计算得到的位置误差，可以使用PID算法来调整小车的转向角度。
比例控制项可以根据位置误差的大小来调整转向角度；积分控制项可以消除积累误差，使小车能够更好地沿着线路行驶；微分控制项可以提高系统的稳定性，防止小车出现过大的震荡。
智能车PID的算法推荐
智能车PID的算法推荐智能车PID控制算法是一种常用的控制算法，它通过不断地调整车辆的控制量来实现目标状态与当前状态之间的误差最小化。
PID算法的名称源于它的三个部分：比例（P）、积分（I）和微分（D），而车辆的控制量则是根据这三个部分的权重参数进行计算。
比例项（P）是通过比较目标状态和当前状态的误差得到的，其控制效果是与误差成比例的。
当误差较大时，比例项会产生较大的输出，有助于加快系统响应速度；而当误差较小时，比例项的输出将减小，以减小振荡。
积分项（I）可以追踪已经发生的误差，得到误差的累积项。
它在误差持续存在时提供控制输出，可以在误差较小或者趋于零时，对系统进行微调以消除持久性误差。
微分项（D）是根据误差的变化率来调整系统的输出。
它可以提供一个反馈信号，预测误差的变化趋势，并制定适当的控制输出来减小误差的变化速度，以克服过冲或振荡的问题。
在实际应用中，选择合适的PID权重参数是非常重要的。
通常的做法是先设置P和D的值，然后逐渐增加I的值直到系统稳定。
这个过程可能需要多次试验和微调，以获得最佳的参数组合。
除了基本的PID算法，还有一些改进的PID算法可供选择，其中一些常用的包括：1.增量PID算法：在每个控制周期中，通过计算误差的变化量来更新控制量，以提高控制系统对于误差变化的敏感性。
2.自适应PID算法：根据系统当前状态和性能，动态调整PID参数，以适应不同的工况和外部扰动。
3.模糊PID算法：结合模糊逻辑和PID算法，通过定义模糊规则来调整PID参数，以更好地适应非线性和不确定性系统。
4.基于模型的PID算法：通过对系统动态建模，根据建模结果自动调整PID参数，以提高系统的控制精度和稳定性。
5.改进的积分项算法：针对积分项可能导致的问题（如积分饱和），进行改进和优化，以避免控制系统出现过度响应或不稳定的情况。
6.鲁棒PID算法：通过考虑外部扰动和模型不确定性，设计具有鲁棒性的PID控制器，以提高系统的抗干扰能力和稳定性。
智能车PID算法实现原理讲解
智能车PID算法实现原理讲解引言智能车是一种能够通过传感器收集环境信息，然后分析、决策、控制并实现自主导航的车辆。
PID（Proportional-Integral-Differential）控制算法是智能车中常用的一种控制方法，可以实现对车辆的位置、速度等参数进行精确调节。
本文将对PID算法的实现原理进行详细讲解。
一、PID控制算法原理PID控制算法是一种经典的反馈控制算法，通过对系统的误差进行连续检测和调整，使得系统能够自动调整到期望值附近并保持稳定。
PID算法由三个部分组成：比例控制（P），积分控制（I）和微分控制（D）。
1.比例控制（P）比例控制是基于误差的当前值来进行控制调整的，它通过将误差乘以一个比例系数来调整控制量的变化。
这意味着当误差增大时，控制量的变化也会增大。
2.积分控制（I）积分控制是基于误差的历史累积值来进行控制调整的，它通过将误差的累积值乘以一个积分系数来调整控制量的变化。
这意味着当误差持续存在时，控制量的变化会逐渐增大，从而更好地调整系统。
3.微分控制（D）微分控制是基于误差的变化率来进行控制调整的，它通过将误差的变化率乘以一个微分系数来调整控制量的变化。
这意味着当误差快速变化时，控制量的变化也会被加大。
二、PID算法实现步骤基于PID算法的智能车控制实现需要按照以下步骤进行：1.设定目标值（设定值）和实际值（反馈值）。
目标值为期望的位置或速度，实际值通过传感器获取。
2.计算误差。
误差可以通过将设定值减去实际值得到。
3.计算比例控制量。
比例控制量可以通过将误差乘以比例系数得到。
4.计算积分控制量。
积分控制量可以通过将误差的累积值乘以积分系数得到。
5.计算微分控制量。
微分控制量可以通过将误差的变化率乘以微分系数得到。
6.将比例控制量、积分控制量和微分控制量相加得到最终的控制量。
7.根据最终的控制量来调整车辆的状态，例如调整轮速、转向角度等。
8.循环执行上述步骤，使得车辆能够持续地调整控制量，使得实际值逐渐接近设定值，从而实现稳定的控制。
模糊PID在汽车防锁死系统(ABS)上的控制优化及仿真研究
纵 向作用 力决 定 了汽 车 的制 动距 离 ， 横 向作 用 力 决
定了汽车制动时的稳定性 。汽车 Ａ Ｂ Ｓ的控 制实质 是 通过 调节 轮 胎 在 路 面 上 的滑 移 状 态 来 控 制 车 轮
与 路 面之 间 的 作用 力 。车 轮 与 地 面 问 的滑 移 程 度 用 滑移率 来表 示 ：
式（ １ ） 中， Ａ为车 轮滑移 率 ； 为 车辆速 度 ； Ｖ Ｔ 为车 轮边 缘 的线 速 度 ； ∞ 为车 轮 角 速度 ； Ｒ为 车轮 滚 动
半径 。
试 验研 究表 明 ， 汽 车制 动 时车 轮 与 路 面 间 的附 着 系数 是 随滑移率 变化 而变化 的 。图 １为不 同路面
上车轮附着 系数与滑移率之间的关系 曲线 ， 从图 １ 中可以看出纵向附着系数 在滑移率 Ａ等于 ２ ０ ％
左右 时会 出现最 大值 ， 此时横 向 附着 系数 也 处于 较大值 位 置 。汽 车 Ａ Ｂ Ｓ把 车轮 滑 移 率 作 为 控 制 目
标， 把滑移率控制在 ２ ０ ％左右 的最佳 区域 内， 使汽
９ ４ ５ １
圉 １ 不同路面附着系数与滑移率的关系图
一 一 黼 艚 啤 ） ４ （ 改 ｛ 一 ｃ 至 ， 一 一 ｝ ， Ｕ
２
糊 Ｇ Ｉ ｌ 徽 益 增 融 动 。
科
ａ＝ ａ ｄ ｄ ｍ ｆ （ ａ ， ｉ ｎ ｐ ｕ ｔ ， １ ， Ｎ Ｂ ， ｚ ｍｆ ， ［～６ ， 一３ ］ ） ；
Ａ＝ ＝ ㈩
技术 的应用 能使 交 通事 故减 少 ２ ５ ％ 以上。基 于
Ａ Ｂ Ｓ技术 对汽 车安 全 的 巨大 作 用 ， 当前 对 汽 车 Ａ Ｂ Ｓ 的研究 和 改 良仍 是 国 内外 汽 车研 究 的重 要课 题 ， 如 郑太 雄 等 Ｊ 、 齐志 权等 研 究 汽车 Ａ Ｂ Ｓ参 考车 速 的 确定 方 法 ， 分 析 不 同方 法 确 定 的参 考 车 速 对 汽 车 Ａ Ｂ Ｓ控 制效 果 的影 响 ； 李 伯 全 等 Ｊ 、 李 熙 亚 等 研 究 汽车 Ａ Ｂ Ｓ的路 面 自动识别 技术 ， 通 过 采用 智 能控
基于PID控制的ABS仿真研究
使车轮的滑移率以最快的方式趋近设定 目 标值 ， 以获得最佳 的制动效能和方 向稳定性。
图 ２ 基 于 ＰＤ控 制 的 单轮 ＡＢ Ｉ Ｓ仿 真 模 型
仿真所用参数有 ： 车轮质量 ｍ＝ ０ｋ ， ５ ｇ 车轮转动惯量 ， Ｗ
＝
１Ｏ ． ０． ９ Ｏ． ８ Ｏ． ７ Ｏ． ６ ０． ５ ０． ４ Ｏ． ３ Ｏ２ ． ０． １ ０
３ １ ＳＭＵ Ｉ Ｋ模型 ． Ｉ ＬＮ
由动力学 方程 （ ） １ 建立 包含 ＰＤ控制 的单 轮 Ａ Ｓ仿 真模 型 … ， 图 ２所 示 。在 仿 真模 型 中 ， 人参 Ｉ Ｂ 如 输 数 为 目标滑 移率 ｓ， 出参 数为 车轮角 速度 以及实 际 车速所 对应 的车轮 角速 度 ， 由公式 ｓ 。输 再 ＝ｌ—ｏ ｃ ／ ∞ 计算 得 到滑 移率 ， 将滑 移率 与 目标值 ｓ控 制误 差 输入 到 ＰＤ控 制器 模 型 中 ， 其 进行 调 节 控 制 ， 而 。 Ｉ 对 从
基 于 ＰＤ控 制 的 Ａ Ｓ仿 真 研 究 Ｉ Ｂ
聂 晋 ， 周 萍
（ 上海理 工大 学 机械 工程学院 ， 上海 ２ ０９ ） ００ ３
摘要 ： 建立某种车辆单 轮 ＡＢ Ｓ的动力学模 型 ， 结合 ＰＤ控制原 理 ， 出了 以车轮滑 移率为控 制对 象的 ＰＤ控制算 Ｉ 提 Ｉ 法。在 ＳＭＵ Ｉ Ｋ平台下对包 含该控制算法 的单轮 Ａ Ｓ模型进 行 了仿 真研究 ， 出了制动时 角速度 、 Ｉ ＬＮ Ｂ 得 滑移率 、 制
ｅ ｔ ｒ ｔ Ｙ ｔ． （）＝ （）一 （ ） ＰＤ的控制规 律 为 Ｉ “ ＝ ｐ（ ㈤ Ｋ ｅ Ｋ ｊ ） ．
本次仿真中， 以滑移率 ｓ 作为控制目标 ， 设滑移率 的设定 目 标为 ｓ， 。则控制误差 ｅ 为
智能车基于pid及模糊控制的油门刹车速度控制算法
首先定义速度偏差-50 km/h ≤e （k ）≤50km/h ，-20≤ec （i ）= e （k ）- e （k-1）≤20，阀值e swith =10km/h ，∂throttle 为油门当前的控制量，∂brake 为刹车当前的控制量 设计思想：油门控制采用增量式PID 控制算法，输入量为e （k ）、e （k-1）、e （k-2）和u （k-1）（上一时刻的输出量），输出量u （k ）为油门控制量（油阀）；刹车控制采用模糊控制算法，输入为e （k ）和ec （i ），输出量为刹车控制量；最后通过选择规则进行选择。
选择规则：-50 km/h ≤e （k ）<0 ① e （k ）>- e swith 选择油门控制② e （k ）≤- e swith 若∂throttle ≠0先选择油门再从新进行选择 若∂throttle =0选择刹车 0<e （k ）≤50 km/h ① u brake ≤ ∂brake 选择刹车控制 ② u brake > ∂brake 先选择刹车后选择油门 e （k ）=0 直接跳出选择刹车控制：刹车采用模糊控制算法1.确定模糊语言变量e 基本论域取[-50,50]，ec 基本论域取[-20,20]，刹车控制量输出u 基本论域取[-30,30]，这里我将这三个变量按照下面的公式进行离散化：)]2(2[ba x ab n y +--=其中，],[b a x ∈，n 为离散度。
E 、ec 和u 均取离散度n=3，离散化后得到三个量的语言值论域分别为：E=EC=U={-3,-2,-1,0,1,2,3}其对应语言值为{ NB,NM,NS,ZO, PS,PM,PB } 2.确定隶属度函数E/EC 和U 取相同的隶属度函数即：E E CU (,5,1)(,3,2,0)(,3,1,1)u (,2,0,2)(,1,1,3)(,0,2,3)(,1,5)g x trig x trig x trig x trig x trig x g x ∧∧--⎧⎪--⎪⎪--⎪=-⎨⎪-⎪⎪⎪⎩说明：都选用三角形隶属度函数，图像略实际EC 和E 输入值若超出论域范围，则取相应的端点值。
基于PID算法对智能车自动控制的研究与实现
基于PID算法对智能车自动控制的研究与实现作者：陶文鹏来源：《河南科技》2019年第19期摘要：本设计以摄像头为传感器，利用电机和舵机来控制智能车的方向及速度，旨在研究并实现PID控制算法。
其间设计并建立了简略的数学模型，进行相应数学公式的推导，同时通过相关软件进行仿真，结合实际参数，研究PID算法的原理。
其目的是将PID算法与智能车车模相结合，使智能小车能够正常并稳定地沿着路径行驶。
关键词：智能车;PID算法;路径循迹;软件仿真中图分类号：TP242.6 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2019）19-0030-03Abstract： This design took camera as sensor， used motor and steering gear to control the direction and speed of intelligent vehicle， aiming at researching and realizing the PID control algorithm. In the meantime， a simple mathematical model was designed and established， and the corresponding mathematical formula was deduced. At the same time， the principle of the PIDalgorithm was studied by simulation with relevant software and actual parameters. Its purpose is to combine the PID algorithm with the intelligent vehicle model， so that the intelligent car can travel along the path normally and steadily.Keywords： intelligent vehicle;PID algorithm; path tracking;software simulation智能车作为轮式机器人的一个分类，在如今大数据与人工智能的时代背景下，其应用较为广泛，智能化需求日趋强烈，而控制系统是智能车的“智能”体现之处。
《智能车PID算法的设计》实验综述
对高 阶系统非 常有利 ，它加快 了系统 的跟 踪速度 。但微分 的作用 对输入信 号的 噪声 很敏感 ，对那 些噪声 较大 的系统一般不 用微
分 ，或在 微分起作用之前先对输入信号进行 滤波 。
由于计算 机控制是 一种采样控 制 ，它只能根据 采样时刻 的偏差计算控 制量 ，而不能像模 拟控制那样连 续输 出控制量 ，进行 连
ｕ ）： 窆
Ｊ＝０
Ｊ＝０
ｄｅ（ｔ） ｅ（ｋＴ）－ｅ［（ｋ－１）Ｔ］
—
—
—
—
：
（２）
上式 中，为了计算 方便 将 ｅ（ 简化成 ｅ 则可 以得 到离散的 ＰＩＤ表达式为
《智 能车 ＰＩＤ算法 的设计》实验综述
李概 金力
（安徽 中医药大学 医药信息工程学院 ，安徽 合 肥 ２３００３１） 摘要 ：智能车ＰＩＤ算法的设 计实验综合运用 了Ｃ语 言程序设计 、单片机 原理及 现代控 制理论等课程知识 。学生通过 实验 ， 掌握 智能车ＰＩＤ算法的基本原理 ，提 高学生综合运 用知识和创新能力。 关键词 ：ＰＩＤ算法 ；智 能车 ；舵机控制 中图 分 类 号 ：ＴＰ３１８ 文献 标 识 码 ：Ａ 文章 编 号 ：１００９－３０４４（２０１３）１６—３８２６—０４
鉴 于上述原 因，文献［３］中采 用模 拟 ＰＩＤ控制器 ，该控制 器是一种负反馈 闭环 控制 ，通 常将被控对象 串联连 接 ，设 置在负反馈 闭
环 控制 的前 向通 道上 。模 拟ＰＩＤ控制器的控制规律为 ：
，
．＋
ｄ ，、
ｕ ＝ ｅ ）＋ＴＪｏｅ（ｔ）ｄｔ＋ 】
‘ ｉ
（１）
其 中，Ｋ 为 比例系数 ； 为积分常数 ；Ｔｄ为微分常数 。
小车循迹的pid算法
小车循迹的pid算法小车循迹的PID算法引言：小车循迹是一种常见的机器人应用场景，它能够通过感知地面上的黑线或其他标记物，实现自动导航。
PID控制算法是循迹小车中常用的控制算法之一，它通过对误差进行反馈调节，使小车能够准确地跟随黑线运动。
本文将介绍PID算法的基本原理及其在循迹小车中的应用。
一、PID控制算法的基本原理PID控制算法是一种经典的反馈控制算法，它由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分组成。
PID控制器根据当前误差的大小和变化率，计算出一个控制量，用于调节系统的输出，使得误差尽可能接近零。
具体来说，PID控制器的计算公式如下：输出 = Kp * 偏差 + Ki * 积分项 + Kd * 微分项其中，Kp、Ki和Kd分别是比例、积分和微分系数，偏差是当前误差，积分项是历史误差的累加，微分项是误差的变化率。
通过调节这三个系数，可以得到合适的控制效果。
二、PID算法在循迹小车中的应用在循迹小车中，PID算法可以用于控制小车的转向角度，以实现沿着黑线行驶。
具体来说，循迹小车通过感知地面上的黑线，将其转化为电信号输入到PID控制器中。
PID控制器根据当前偏差和偏差的变化率，计算出相应的控制量，用于调节小车的转向角度。
1. 比例控制（P）：比例控制是PID控制算法的基础部分，它根据当前偏差的大小，产生一个与偏差成正比的控制量。
在循迹小车中，比例控制可以使小车快速响应偏差，但容易产生震荡。
2. 积分控制（I）：积分控制是为了解决比例控制产生的静差问题而引入的，它根据历史偏差的累加，产生一个与偏差累加值成正比的控制量。
在循迹小车中，积分控制可以消除偏差，使得小车能够更加稳定地行驶。
3. 微分控制（D）：微分控制是为了解决比例控制产生的震荡问题而引入的，它根据偏差的变化率，产生一个与偏差变化率成正比的控制量。
在循迹小车中，微分控制可以使小车对偏差的变化更加敏感，从而减少震荡。
综合应用：在循迹小车中，PID控制算法通常会综合应用比例、积分和微分控制，以实现更好的控制效果。
基于PID算法和ABS点杀思想的智能车高速行驶研究
１ 系统硬 件平台设计
本智能 车是一款带有差速器 的后轮驱动模型赛车 。系统主 要包括 以下六 大模块 ：Ｓ １ ２ 单 片机模块 、电源模块 、舵机 转向 模块、测速模块 、电机 驱动模块和 图像采 集模块，整 体结构框
图如图 １ ． １ 所 示 。 电机 控 制 模 块 采 用 Ｈ 桥 原 理 。 单 片 机 发 出 的
本文著录格式 ：［ １ ］ 邓惜仁 ，宋学树 ． 基于Ｐ Ｉ Ｅ ） 算法和 Ａ Ｂ Ｓ点杀思想的智 能车高速行驶研究 叮 软件 ， ２ ０ １ ３ ， ３ ４（ ５ ）：６ ０ — ６ ３
Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｐ Ｉ Ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ａ ｎ ｄ ＡＢＳ ｋ ｉ ｌ ｌ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ ｃ ａ ｒ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｆ ｔ ｈ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ
［ Ｋｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ］Ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ Ｐ Ｉ Ｄ； Ａ ＢＳ ｔ ｏ ｋ ｉ ｌ ｌ ｔ ｈ ｅ ｈｏ ｔ ｕ ｇ ｈ ｔ ； Ｓ ｍａ ｒ ｔ ｃ ａ ｒ ， Ｄ ｉ ｒ ｖ ｉ ｎ ｇ ａ ｔ ａ ｈ ｉ ｇ ｈ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ
软件 ２ ０ １ ３年第 ３ ４卷 第 ５ 期
Ｓ ０ Ｆ Ｔ ＷＡ Ｒ Ｅ
国际 Ｉ Ｔ传媒 品牌
基于 Ｐ Ｉ Ｄ算法和 Ａ Ｂ Ｓ点杀思想的智能车高速行驶研究
邓惜仁 ， 宋学树
（ 长安大 学汽 车学 院 ， 西安 ７ １ ０ ０ １ ８ ）
摘 要 ：本 文详细介绍 了在 “ 飞思卡 尔”智能车竞赛所使用 的智能车平 台上 ，基于增量 式 Ｐ Ｉ Ｄ 算法和汽车 ＡＢ Ｓ系统的点杀思
基于PID控制的汽车定速巡航系统设计与试验
基于PID控制的汽车定速巡航系统设计与试验汽车定速巡航系统是一种能够保持车辆在设定速度范围内自动保持稳定车速的系统。
PID（比例-积分-微分）控制是一种常用的控制算法，它可以根据当前系统的状态进行调整，并使系统保持稳定的状态。
本文将介绍基于PID控制的汽车定速巡航系统的设计和试验。
首先，我们需要实现测量和控制系统的硬件设计。
这包括车速传感器，用于测量当前车辆的速度，并将其作为反馈信号输入到控制系统中。
另外，还需要设计一个执行器，例如节气门执行器，控制汽车的加速和减速。
这些硬件组件需要与控制器进行连接，以便能够实现相应的控制操作。
其次，我们需要设计PID控制器。
PID控制器由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分组成。
比例部分用于通过比例调整来纠正系统的误差，积分部分用于积累误差并适应系统的变化，微分部分用于预测系统未来的变化趋势。
PID控制器的设计需要根据实际系统的特性进行参数调整，以达到系统稳定控制的目标。
接下来，我们进行系统的试验。
首先，我们需要通过实验测量得到汽车的速度-时间曲线。
然后，将测得的速度作为反馈信号输入到PID控制器中，控制器将根据设定的目标车速和当前的反馈信号调整执行器的操作，以实现保持车速稳定的目标。
在试验中，我们可以通过车速表或者车载仪表板上的车速显示来观察系统的效果。
在试验过程中，我们还可以对PID控制器进行参数调整和优化。
通过调整PID控制器的比例、积分和微分参数，可以改变系统的响应速度和稳定性。
例如，增加比例参数可以提高系统的快速响应能力；增加积分参数可以降低系统对干扰的敏感性；增加微分参数可以改善系统的稳定性。
通过不断调整参数，我们可以找到最优的PID参数，以实现最佳的控制效果。
综上所述，基于PID控制的汽车定速巡航系统设计和试验包括了硬件设计、PID控制器设计和参数调整三个主要步骤。
通过合理设计和优化PID控制器，我们可以实现车辆稳定巡航的目标，提高驾驶的舒适性和安全性。
基于PI算法的智能车刹车系统设计与实现
学术型硕士学位论文基于PI算法的智能车刹车系统设计与实现作者姓名马亚军学科专业机械工程指导教师周海鹰研究方向汽车电子所在学院电气与信息工程学院论文提交日期2018年5月10日Design and implementation of intelligent vehicle braking system based on pi algorithmA Dissertation Submitted for the Degree of MasterCandidate：Ma YajunSupervisor：Prof.Zhou HaiyingHubei University of Automotive TechnologyShiyan,China分类号：U463.5学校代码：10525学号：201510111湖北汽车工业学院硕士学位论文基于PI算法的智能车刹车系统设计与实现作者姓名：马亚军指导教师姓名、职称：周海鹰教授申请学位级别：工学硕士学科专业名称：机械工程研究方向：汽车电子论文提交日期：2018年5月10日论文答辩日期：2018年6月3日学位授予单位：湖北汽车工业学院学位授予日期：2018年6月12日答辩委员会成员：主席：付勇智委员：杨世健，柳祥乐，彭彬，杨亚会摘要随着车辆技术的迅速发展，车辆的控制技术取得了很大的进步，运用计算机技术实现智能化已经成为当下最火热的发展方向之一。
智能车控制系统主要是对车辆速度、转向等进行控制。
智能车刹车系统作为智能车控制系统中对车辆具体执行器的控制部分，它是车辆行驶安全的重要保证，因此设计可靠的智能车刹车系统对于智能车的研究具有很重要的意义。
首先对于方案的选择上，分析了现有智能车刹车系统的种类，针对目前智能车刹车系统改造存在的成本过高、改造过于复杂等问题，本文提出了一种智能车刹车系统的改造方案，通过在原车制动系统上附加电控机械装置实现制动从而控制车辆减速度。
本文设计了智能车刹车系统的硬件总体结构以及刹车系统软件,提出了基于PI算法的积分分离PI算法。
基于增量式PID算法的循迹小车的设计与实现
基于增量式PID算法的循迹小车的设计与实现本文介绍了基于增量式PID算法的循迹小车的设计和实现。
该小车主要由车体、电机、传感器、控制器和电池等组成。
其中，传感器用于测量车子距离赛道的距离，控制器通过增量式PID算法对电机的速度进行控制，从而保持车子在赛道中心的位置。
小车的车体采用3D打印技术制造，轮子采用直径为65mm的橡胶轮。
小车上装配有两个照射器和两个接收器，它们沿小车的前后轴线排列，其中照射器发射的红外线照射到赛道上，接收器接受到反射回来的红外线。
当车子跑到赛道上时，两个接收器接受到的光线强度会发生变化，根据这种变化，我们可以计算出车子和赛道边缘的距离。
传感器测得的距离数据通过模拟转换电路送入单片机的模拟输入端，单片机通过程序对传感器的距离数据进行采集和处理，通过增量式PID算法计算出电机的控制量，电机的速度可以在一定范围内调节。
增量式PID算法是PID算法的一种变形，它通过计算当前的偏差和之前的偏差之差来控制电机的速度。
该算法能快速响应偏差的变化，适用于循迹小车这类需要精确控制的应用场景。
下面是增量式PID算法的实现过程：1.将误差error定义为当前偏差与理想值之差。
error = 当前偏差 - 理想值2.计算偏差的积分项sumsum += error3.计算偏差的微分项deltadelta = error - prevError4.计算控制量control = Kp * error + Ki * sum + Kd * delta其中Kp、Ki、Kd为PID算法中的比例、积分、微分系数，这些系数的值根据具体情况进行调整。
5.根据控制量来控制电机的转速、方向，使得车子能够沿着赛道中心线行驶。
总之，增量式PID算法是一种高效、精确的控制算法，在循迹小车的应用中具有广泛的应用前景。
我们可以通过设计合适的硬件电路和编写优秀的软件程序来实现循迹小车的自动导航，这对于提高机械系统的实时性、稳定性和精度等方面都有积极的促进作用。
基于增量式PID智能车调速系统的设计
基于增量式PID智能车调速系统的设计梅真;赵熙临【摘要】为提高智能小车适应不同道路的能力和速度响应,设计合理电机驱动电路和选择高效速度控制策略显得尤为重要.基于增量式PID的调速系统设计了一套自动信息采集、道路分析、控制策略选择的系统,着重分析了增量式PID算法调速的性能,阐述了增量式PID参数整定的方法和过程.通过实际的测试得到闭环控制后电机的调速曲线.试验结果表明,采用增量式PID控制算法,小车运动的速度稳定性相比采用开环控制得到很大的提高,智能车驱动电机的控制更流畅,电机的响应速度更加迅速,智能车的调速系统的设计达到了要求.【期刊名称】《湖北工业大学学报》【年(卷),期】2015(030)002【总页数】5页(P72-76)【关键词】增量式PID;直流调速系统;电机驱动;编码器;智能车【作者】梅真;赵熙临【作者单位】湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉430068;湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉430068【正文语种】中文【中图分类】TP273智能车系统只有把直流电机的驱动控制、道路的识别以及转向舵机的转向控制完美准确地组合在一起，才能实现平稳快速行驶。
相比于其他的控制算法，增量式PID有着保持较小的超调和调控快速的优点，并且其算法简洁，理论完善成熟。
在控制过程中，增量式PID的稳态误差对于控制系统的影响不是很大，但控制性能与其参数相关，在一般情况下，能够满足直流电机调速系统的相关要求。
利用光电编码器采集脉冲数，计算出智能车当前速度，然后比较给定速度和当前速度的差值，通过增量式PID算法调节单片机的PWM波的输出，实现对智能车直流电机的调速，以最短的时间完成速度调节，借此提高其控制效果。
基于增量式PID控制器控制精度高，具有较高的可靠性，算法容易理解。
1 智能车硬件设计总体结构介绍本文的智能车系统的功能模块主要包括微控制器MC9S12XS128、电源管理模块、图像采集模块、直流电机控制模块、测速装置模块、舵机控制模块和无线发射与接收模块。
智能车PID 算法实现原理讲解
为了实现PID控制所需要的等间隔采样，我们使用了一个定时中断，每2ms进行一次数据采样和PID计算。
与此并行，系统中还设计了一个转速脉冲检测中断,从而实现了转速检测。
为了调试的需要，程序中还在main{}函数中加入了相关的调试代码，这部分代码有最低的优先级，可以在保证不影响控制策略的情况下实现发送调试数据等功能。
检测环节对整个控制系统的质量起到至关重要的作用4。
3。
2 PID控制调整速度本系统采用的是增量式数字PID控制,通过每一控制周期（10ms）读入脉冲数间接测得小车当前转速vi_FeedBack，将vi_FeedBack与模糊推理得到的小车期望速度vi_Ref比较，由以下公式求得速度偏差error1与速度偏差率d_error。
error1 = vi_Ref– vi_FeedBack；（公式3） d_error = error1 –vi_PreError；（公式4）公式4中， vi_PreError为上次的速度偏差。
考虑到控制周期较长，假设按2.5m/s的平均速度计算，则一个控制周期小车大概可以跑过2.5cm，如果按这种周期用上述PID调节速度，则会导致加速减速均过长的后果，严重的影响小车的快速性和稳定性。
为了解决这个问题，可以在PID调速控制中加入BANG—BANG控制思想：根据error1的大小，如果正大，则正转给全额占空比；如果负大，则自由停车或给一个反转占空比；否则就采用PID计算的占空比.PID控制算法为了使赛车平滑得保持在黑线中央，即使赛车的偏移量平滑地保持在0，实用了PID控制算法.P为比例参数，D为微分参数。
基准值为0，PID输入为水平偏移量X0，PID输出为转角，转角方向：向左转为正，向右转为负。
P参数在智能车控制器中表示水平偏差量的权，D参数在智能车控制器中表示水平偏差速度的权.水平偏差量直接反映了赛车偏离黑线的程度，例如赛车偏向黑线的左边越厉害，则赛车的右转角度将越大。
智能车PID的算法推荐
PID( Proportional Integral Derivative )控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性(稳定性）好和可靠性高，被广泛应用于工业过程控制，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。
模拟PID控制系统原理框图PID是一种线性控制器，它根据给定值r in(k)与实际输出值y out(k)的差值e（t）构成控制方案，利用运放实现模拟PID的一个例子：式中：以上为典型模拟PID应用例子。
关于各调节器的作用说明：♥比例调节器P1、起调节作用与输出量和给定量的差成正比，有差就有调节作用，所以他的调节结果总是有差存在，这种调节不可消除差，所以叫这种调节为有静差调节；2、但这种调节作用快，能很快减小误差，是最常用的一种调节器！3、积分I调节慢，所以PI是最常用的一种搭配！♥积分调节器I1、是给定量与输出量的差对时间的积分，在电路里就是用给定量与输出量的差给电容充电，只要时间足够长，电容器的电压总会到达给定量，使输出量与给定量的差为零；2、积分调节器是一种无静差调节器，意思是说可调节到给定值，做到精确、准确输出；♥微分控制调节器D1、，这种控制总是以输出量与给定量的差的变化率成正比，差变化越剧烈，调节作用越大，差变化越平稳，调节作用越弱；2、这种微分调节作用，使得输出量平稳而很少波动；3、这种微分调节作用，对输出量的变化、波动产生强烈的阻尼、抑制的作用，就像摩擦力的作用；数字式PID应用：增量式PID的算式为：如果换换成智能车里的方向控制就变为：Pwm_offset=PWMMiddle+PID_P*(error-last_error)+PID_I*(error)+PID_D*(error+pre_error-2*la st_error);其中：error=middle-offset，注意这个公式里的offset应该有正负之分，左右偏移的值互为相反。
这样自然就确定了最后的方向。
PID调节在智能交通系统中的应用实现交通流畅与安全
PID调节在智能交通系统中的应用实现交通流畅与安全智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是利用先进的信息技术与通信技术，对交通运输系统进行综合监控、管理和优化的系统。
在智能交通系统中，PID（Proportional Integral Derivative）调节作为一种常用的控制算法，能够有效地实现交通流畅与安全。
本文将探讨PID调节在智能交通系统中的应用，以及其对交通流畅与安全的影响。
一、PID调节的原理和特点PID调节是一种基于反馈的控制算法，通过不断调节输出信号来使被控对象的实际输出与期望输出保持一致。
PID调节算法主要由比例控制、积分控制和微分控制三个部分组成。
1. 比例控制（Proportional Control）：根据被控对象的误差，按一定比例调节输出信号。
比例控制能够快速响应误差变化，但不能消除稳态误差。
2. 积分控制（Integral Control）：对误差进行积分，以减小稳态误差。
积分控制能够消除稳态误差，但响应速度较慢，且容易产生超调。
3. 微分控制（Derivative Control）：对误差的变化率进行微分，以减小超调和震荡。
微分控制能够提高系统的稳定性和响应速度，但对测量噪声敏感。
PID调节算法综合了比例、积分和微分控制的特点，能够实现快速响应、消除稳态误差和减小超调和震荡的目的。
二、PID调节在智能交通系统中的应用1. 交通信号灯控制交通信号灯是智能交通系统中常见的控制对象。
PID调节可应用于交通信号灯的相位控制，通过实时监测车辆流量和交通状况，自动调整信号灯的绿灯时间和红灯时间，以达到交通流畅和减少拥堵的目的。
比例控制可根据当前流量控制绿灯时间，积分控制可根据历史数据来调整绿灯时间，微分控制可根据瞬时流量的变化来预测未来流量，从而进行更精确的调节。
2. 路段车流量控制在智能交通系统中，通过道路上的传感器和摄像头等设备获取车流量信息，并利用PID调节来控制车流量，有效地减小拥堵并提高道路通行能力。
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ＭＡＸⅧＥ０
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ＭＡＸⅥＤＥ０ Ｐ０矾Ｔ／２差值的绝对值Ｃ。设定闭值Ｘ，若
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图１．３图像采集模块电路图 列的点阵，我们从点阵中的每一行由左往右对像素点进行扫描， 寻找灰度值突然降低并且其右边几个点的灰度值与其相似的那 个点，将这个点作为该行图像中黑线的左边缘。具体的算法如下： 对每一行，从第一个数据点开始对每一个像素点的闲值进行判 断。这里需要注意的是实际赛道边缘并不是突变的，可能会存在 模糊区域，这样阈值就不是介于相邻的两个点之间，有可能相 隔一至两个点。体现到程序中，我们先设定某个点ｉｍａｇｅ［湎】为
ＡＢＳ点杀思想
实现高速过弯的条件是：速度可控、方向可控。查资料可 知汽车横向附着系数、纵向附着系数与滑移率的关系如图２．３所 示。由图可知在滑移率为２０％左右时，纵向附着系数达到最大， 横向附着系数也很大。纵向系数最大，可提供最大制动力，使 车速在最短时间内降到设定值。横向附着系数较大，在紧急制 动时仍可转动汽车行驶方向。滑移率在１５％～２５％是最佳的制 动范围。 在弯道处理时，常规方法中是否减速只靠赛道类型单一参 数，即直线加速、弯道减速。如果在直线时设定了很高的速度， 转弯时才紧急刹车，要想在极短距离内降到转弯中速度，必须 输出非常大的反转扭矩，这时的反转扭矩不会使车轮直接反转， 只是抵消了车轮的高速转动惯性，使车轮较快减速。此时车轮 的滑移率一般都大于７０％，横向附着系数非常小，车子的行驶方 向实际上已经不可控了，此时如果转向过小，则直接冲出赛道； 转向过大，则直接掉头。所以这种方法只适用于直线速度较低 的情况。 而本研究中在直线时设定了很高的速度，为此我们采用了 入弯前提前减速以及ＡＢＳ点杀的思想。我们判断是否减速有两 个输入参数：赛道类型和车速，即先判断出远端图像是否为人 弯类型，如果符合入弯条件，再判断现在车速是否比设定的入 弯速度大。如果车速大于人弯速度，再根据速度差值大小选择 点杀力度。如果车速小于入弯速度，非但不减速，还要利用增 量式ＰＩＤ算法使智能车迅速加速到入弯速度。刹车时我们采用 循环点杀的思想。即刹车时先提供一个刹车力度（ＰＷＭＤＴＹ４５ 值）再提供一个油门力度（Ｐ、７ｌｒＭＤＴＹ４５值），单片机工作频率 为８０ＭＨＺ。主程序循环一次时间大概在０．１ｍｓ左右，刹车和油 门在０．１ｎｍ时间内就可以交替执行一次。且刹车力度和油门力 度根据速度差值有多种组合。这样有效避免了车轮抱死的倾向，
软件２０１３年第３４卷第５期
ＳＯＦＴＷＡＲＥ
国际ＩＴ传媒品牌
基于ＰＩＤ算法和ＡＢＳ点杀思想的智能车高速行驶研究
邓惜仁，宋学树
（长安大学汽车学院，西安７１００１８）
摘
要：本文详细介绍了在“飞思卡尔”智能车竞赛所使用的智能车平台上，基于增量式ＰｌＤ算法和汽车ＡＢＳ系统的点杀思
。
想实现智能车高速行驶的研究成果，是对智能汽车无人驾驶系统的积极探索。 关键字：增量式ＰＩＤ；ＡＢＳ点杀思想；智能车；高速行驶
２．２舵机控制
ｃｕｒ＿ｃｅｎｔｅｒ为图像中第ｉ行“引导线”所在的列数，ＭＡＸ＿ 图２．１软件流程图
ⅥＤＥｏＪ，ｏＤ汀／２图像信号矩阵中间的列数，用两者的差值乘
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万方数据
Hale Waihona Puke 软件（您的文章得到院士的关注）
邓惜仁等：基于ＰＩＤ算法和ＡＢｓ点杀思想的智能车高速行驶研究
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图２．２控速比较图
上舵机转角放大系数Ｍａ、舵机响应滞后系数Ｍｂ、速度因子Ｍｃ 得到偏移量ｓｅｒｖｏ＿ｃｈａｎｇｅ，最后把舵机中值ＳＥＲＶＯ＿ＭＩＤ与 ｅｒｖｏ＿ｃｈａｎｇｅ的差值赋给舵机控制信号的占空比ＰＷＭＤＴＹ０１即 可。通过调整Ｍａ、Ｍｂ、Ｍｃ即可使转向非常平顺且能适应不同 的赛道类型和车速。
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我们采用“比较法”判断赛道类型，即从视屏信号矩阵ＰＷＭＤＴＹ６７，单片机输出信号的占空比不变，即智能车以恒定 中取出远端、中端、近端三部分图像，从远、中、近端取出各 自的“引导线”中心ｃｕｒ＿ｃｅｎｔｅｒ值，计算出远端ｃｕｒ＿ｃｅｎｔｅｒ与 油门行驶，电机输出的转矩不变，但问题是由于智能车的电机 规格不同、整车质量大小不一、加减速时重心位置变化无常、 赛道附着力变化复杂，行驶阻力也较难计算，所以我们很难知 道这个油门对应的速度到底是多大，而且当附着力和行驶阻力 变化时，特别是直线到弯道的过度阶段，速度波动较大。利用
２．３赛道类型判断
常规方法是从图像的近端得到“引导线”，以此来控制舵 机打舵，因为取远端来控制舵机的话，打舵量会出现超调现象， 且图像取得越远超调越严重，直接导致智能车直线时走Ｓ形路 径和弯道内切严重的现象。同时速度越低，图像应取得越近。 显然这种方法不能实现高速行驶。 要想提高智能车的行驶稳定性和行驶速度，就要针对不同 的赛道类型采用不同的转向策略和速度策略，但前提是能准确 地判断出赛道类型。赛道类型种类非常多，最后可以精简为四种： 直线、入弯、转弯中、出弯。其他类型都是这四种的组合或者变化。
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万方数据
软件
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邓惜仁等：基于ＰＩＤ算法和ＡＢＳ点杀思想的智能车高速行驶研究
图２．３附着系数曲线
范围小的特点。
２．４．２
使纵向附着系数和横向附着系数都处于较大范围，实现了减速 时的速度可控和方向可控。研究中发现，由于方向可控，采用 点杀控制时的转弯中速度与没有采用时的转弯中速度有非常大 的提高。同时，入弯前提前减速与弯道才减速相比，可以进一 步提高直线速度。ＰＩＤ控制器和点杀控制器为平行关系，程序进 入点杀控制器时会自动关掉ＰＩＤ控制器，反之则关掉点杀控制器。
作者简介：邓惜仁（１９９０一），男，本科，研究方向为汽车发动机、汽车电液控制；宋学树（１９９１一），男，本科，研究方向为汽车发动机、 汽车电液控制。
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万方数据
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图１．２电机驱动模块电路图
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２系统软件设计
智能车行驶的赛道用白色ＴＶ基板制作，赛道表面为白色， 总宽为４５ｃｍ。两边为宽２５ｒａｍ的黑色边线。由于要模拟真实汽 车的行驶情况。我们要求智能车的任何部分不能超过边线。为 此我们设计了闭环控制系统，软件流程图如图２．１所示。
２．１黑线提取方法：
我们采用“连续边缘检测法”：视频信号矩阵为７６行＊９８
断为人弯，若（Ａ＞Ｘ）＆＆（Ｃ＞Ｘ）＆＆（Ａ＞Ｃ），则判断为转弯中， 若（Ａ＜Ｘ）＆＆（Ｃ＞Ｘ）则判断为出弯。中端值Ｂ用于舵机控制。 到底是多大。此时我们可以把增量式ＰＤ控制器看做一个隐形 的智能车驾驶员，只需要将希望达到的速度告诉ＰＩＤ控制器， 在测速模块的反馈下，它会自动控制油门大小，在最短时间内 把车速调节到该速度，即使智能车的行驶阻力发生变化时，也 能非常好地使速度维持在设定值，波动范围非常小。我们利用 上位机和测速编码器，让智能车在直线上行驶，每５ｍｓ记录一 次车速，并绘制成图，由图２．２可知：与定占空比控速相比，增 量式ＰＩＤ控速在调节速度时具有速度可知、加速时间短、波动
中图分类号：ＲＪｌ３１６７ 文献标识码：Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３—６９７０．２０１３．０５．０１７
本文著录格式：［１１邓惜仁，宋学树．基于ＰＩＤ算法和ＡＢＳ点杀思想的智能车高速行驶研究Ｕ】．软件，２０１３，３４（５）：６０—６３
Ｂａｓｅｄ ＰＩＤ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ＡＢＳ ｋｉｌｌ ｔｈｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ
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