舵机的转角分析__模糊控制
舵机工作原理与控制方法
舵机工作原理与控制方法舵机是一种用于控制机械装置的电机，它可以通过控制信号进行位置或角度的精确控制。
在舵机的工作原理和控制方法中，主要涉及到电机、反馈、控制电路和控制信号四个方面。
一、舵机的工作原理舵机的核心部件是一种称为可变电容的设备，它可以根据控制信号的波形来改变电容的值。
舵机可分为模拟式和数字式两种类型。
以下是模拟式舵机的工作原理：1.内部结构：模拟式舵机由电机、测速电路、可变电容和驱动电路组成。
2.基准电压：舵机工作时，系统会提供一个用于参考的基准电压。
3.控制信号：通过控制信号的波形的上升沿和下降沿来确定舵机的角度。
4.反馈：舵机内部的测速电路用于检测当前位置，从而实现位置的精确控制。
5.驱动电路：根据测速电路的反馈信号来控制电机的转动方向和速度，从而实现角度的调整。
二、舵机的控制方法舵机的控制方法一般采用脉冲宽度调制（PWM）信号来实现位置或角度的控制。
以下是舵机的两种常见控制方法：1.脉宽控制（PWM）：舵机的控制信号是通过控制信号的脉冲宽度来实现的。
通常情况下，舵机的控制信号由一系列周期为20毫秒（ms）的脉冲组成，脉冲的高电平部分的宽度决定了舵机的位置或角度。
典型的舵机控制信号范围是1ms到2ms，其中1ms对应一个极限位置，2ms对应另一个极限位置，1.5ms对应中立位置。
2.串行总线（如I2C或串行通信）：一些舵机还支持通过串行总线进行控制，这些舵机通常具有内置的电路来解码接收到的串行信号，并驱动电机转动到相应的位置。
这种控制方法可以实现多个舵机的同时控制，并且可以在不同的控制器之间进行通信。
三、舵机的控制电路与控制信号1.控制电路：舵机的控制电路通常由微控制器（如Arduino）、驱动电路和电源组成。
微控制器用于生成控制信号，驱动电路用于放大和处理控制信号，电源则为舵机提供所需的电能。
2.控制信号的生成：控制信号可以通过软件或硬件生成。
用于舵机的软件库通常提供一个函数来方便地生成适当的控制信号。
舵机的控制方式和工作原理介绍
舵机的控制方式和工作原理介绍舵机是一种常见的电动执行元件，广泛应用于机器人、遥控车辆、模型飞机等领域。
它通过电信号控制来改变输出轴的角度，实现精准的位置控制。
本文将介绍舵机的控制方式和工作原理。
一、舵机的结构和工作原理舵机的基本结构包括电机、减速装置、控制电路以及输出轴和舵盘。
电机驱动输出轴，减速装置减速并转动输出轴，而控制电路则根据输入信号来控制电机的转动或停止。
舵机的主要工作原理是通过PWM（脉宽调制）信号来控制。
PWM信号是一种周期性的方波信号，通过调整占空比即高电平的时间来控制舵机的位置。
通常情况下，舵机所需的控制信号频率为50Hz，即每秒50个周期，而高电平的脉宽则决定了输出轴的角度。
二、舵机的控制方式舵机的控制方式主要有模拟控制和数字控制两种。
1. 模拟控制模拟控制是指通过改变输入信号电压的大小，来控制舵机输出的角度。
传统的舵机多采用模拟控制方式。
在模拟控制中，通常将输入信号电压的范围设置在0V至5V之间，其中2.5V对应于舵机的中立位置（通常为90度）。
通过改变输入信号电压的大小，可以使舵机在90度以内左右摆动。
2. 数字控制数字控制是指通过数字信号（如脉宽调制信号）来控制舵机的位置。
数字控制方式多用于微控制器等数字系统中。
在数字控制中，舵机通过接收来自微控制器的PWM信号来转动到相应位置。
微控制器根据需要生成脉宽在0.5ms至2.5ms之间变化的PWM信号，通过改变脉宽的占空比，舵机可以在0度至180度的范围内进行精确的位置控制。
三、舵机的工作原理舵机的工作原理是利用直流电机的转动来驱动输出轴的运动。
当舵机接收到控制信号后，控制电路将信号转换为电机驱动所需的功率。
电机驱动输出轴旋转至对应的角度，实现精准的位置控制。
在舵机工作过程中，减速装置的作用非常重要。
减速装置可以将电机产生的高速旋转转换为较低速度的输出轴旋转，提供更大的扭矩输出。
这样可以保证舵机的运动平稳且具有较大的力量。
四、舵机的应用领域舵机以其精准的位置控制和力矩输出，广泛应用于各种领域。
舵机转速转向控制实验报告
舵机转速转向控制实验报告一、实验目的本实验旨在通过掌握舵机的转速、转向控制，加深对舵机工作原理的理解，掌握相关控制技术的应用。
二、实验器材舵机、快速电子开关、直流电源、万用表、工具箱。
三、实验原理舵机是一种常用的控制元件，广泛应用于无人机、航空、机器人等领域。
它通过输入电信号，控制电机的速度和方向来实现转动。
舵机可以分为定速舵机和变速舵机两种，而其中变速舵机更能满足各种场合的需要。
本实验所用的舵机为变速舵机。
它可以按照输入的电信号的占空比来控制舵机的速度和方向，一般的电调模块会利用江苏快3现场开奖的PWM信号控制舵机。
PWM信号由一个矩形波脉冲序列组成，其占空比代表高电平出现的百分比，当占空比较大时，矩形波的高电平时间就较长，此时舵机就会运动速度较快，反之当占空比较小时，矩形波的高电平出现时间就较短，此时舵机就会运动速度较缓慢。
四、实验步骤1. 收集舵机转速和转向控制的相关知识并阅读相关文献。
2. 准备实验器材，将变速舵机按照说明书接好。
3. 打开直流电源，将它设为合适的电压值。
4. 使用万用表检测电源的正负极，连接快速电子开关，并将舵机的三个引脚分别连接到电源、地和电调信号端口。
5. 打开快速电子开关，连接到江苏快3现场开奖的PWM信号源。
6. 按照实验说明书的要求，将闪烁次数的总数改变为不同的数值，比较不同闪烁次数对舵机的速度、转向控制的影响，并记录下相关数据。
7. 将记录下来的数据加以整理，并得到结论。
五、实验结果及分析本实验分别测试了舵机不同的闪烁次数对其速度和转向控制的影响。
从实验结果和所得到的数据可以看出，随着闪烁次数的增加，舵机的速度越来越快，但同时其转向控制更加困难，需要更加准确的控制方法来调整。
根据结果可以得出结论，舵机的运行速度和转向控制均由其输入电信号的占空比控制，但随着输入信号占空比的变化，两者之间的关系会发生变化。
当进行舵机的控制操作时，需要根据具体情况来出发占空比大小，才能得到满意的控制效果。
舵机角度控制原理
舵机角度控制原理
舵机是一种常见的电机驱动装置，用于控制物体的角度位置。
它由电机、减速装置和反馈控制系统组成，通过控制电机的旋转方向和速度，以实现对舵机输出角度的控制。
舵机的控制原理主要包括以下几个方面：
1. PWM信号控制：舵机通常使用PWM（脉宽调制）信号进
行控制。
PWM信号的高电平时间决定了舵机输出角度的位置，通常情况下，1ms的高电平时间代表舵机输出角度为0度，
2ms的高电平时间代表舵机输出角度为180度。
控制系统通过
改变PWM信号的高电平时间，可以实现对舵机输出角度的控制。
2. 位置反馈：舵机一般都内置了位置反馈装置，通常采用电位器或编码器来实现。
通过位置反馈装置，控制系统可以实时监测舵机的输出角度，从而提供给反馈控制系统进行比较和调整。
这样可以保证舵机输出角度的准确性和稳定性。
3. PID控制算法：PID控制算法是一种常用的控制算法，用于
实现舵机输出角度的精确控制。
PID控制算法根据当前输出角
度与目标输出角度之间的差异，计算出一个控制量，用于调节舵机的电机驱动电压或电流。
PID控制算法可以根据具体应用
的需求进行调优，以实现良好的控制性能。
总结起来，舵机角度控制的原理主要是通过PWM信号控制舵
机的输出角度，借助位置反馈装置实现对输出角度的实时监测
和调整，使用PID控制算法对舵机的驱动电压或电流进行调节，以实现精确且稳定的角度控制。
舵机角度控制方法
舵机角度控制方法章节一：引言（200字左右）在机械运动和自动化控制领域，舵机角度控制是一项重要的研究课题。
舵机是一种具有能够控制角度位置的电机，广泛应用于机器人、航空航天和模型控制等领域。
本论文旨在介绍舵机角度控制的基本原理和常用方法，并分析其优缺点，为相关领域的研究和应用提供参考。
章节二：舵机角度控制原理（300字左右）舵机角度控制的基本原理是通过改变电机内部的PWM（脉冲宽度调制）信号来控制舵机的角度。
PWM信号的周期通常为20毫秒，脉宽的高电平信号决定了舵机的角度位置。
舵机通过接收控制信号，将转动到与控制信号对应的角度位置。
控制信号一般使用模拟或数字方式输入，根据具体的应用需求选择合适的方式。
章节三：舵机角度控制方法（300字左右）舵机角度控制方法包括开环和闭环控制。
开环控制是根据理论模型将期望角度转化为PWM信号，直接输入给舵机。
这种方法简单快速，适用于一些不需要精确角度控制的应用。
然而，开环控制容易受到外界因素的影响，如负载变化、电池电压变化等，导致实际角度与期望角度存在误差。
闭环控制是将经过传感器测量得到的实际角度与期望角度进行比较，根据误差信号调整PWM信号。
这种方法可以精确控制舵机的位置和稳定性，适用于一些对控制精度要求较高的应用。
闭环控制方法常用的算法有PID控制和模糊控制等。
PID控制通过比例、积分和微分三个环节对误差信号进行调整，可以实现快速响应和稳定控制。
模糊控制则可以根据模糊规则对不确定性和非线性问题进行处理，具有较好的适应性和鲁棒性。
章节四：舵机角度控制优缺点分析与展望（200字左右）舵机角度控制方法各有优缺点。
开环控制简单快速，但对外界环境变化较敏感；闭环控制精确稳定，但算法复杂且容易产生震荡。
随着自动化技术的不断发展，舵机角度控制方法也在不断完善。
未来，可以结合深度学习和机器学习等新技术，提高舵机角度控制的精度和适应性。
此外，在舵机材料和结构方面也可以进行创新，以满足更高精度和更大负载的需求。
船舶舵机控制原理
船舶舵机控制原理船舶舵机控制原理第一章：引言1.1 研究背景随着航运业的迅猛发展，船舶舵机控制系统的研究就显得尤为重要。
舵机作为船舶重要的操纵设备，对船舶的转向性能和航行稳定性有着至关重要的影响。
因此，研究船舶舵机控制原理的目的在于提高船舶的操纵能力和安全性。
1.2 研究目的本章主要介绍船舶舵机控制原理的研究背景和研究目的，为后续章节的内容展开做铺垫。
第二章：舵机系统架构2.1 舵机系统组成舵机系统由舵盘、舵机、传感器和控制器组成。
舵盘通过舵杆与舵机相连，舵机负责驱动舵盘转动。
传感器用于采集舵盘的角度信息，并反馈给控制器。
控制器根据传感器的反馈信息，控制舵机的工作状态。
2.2 舵机系统原理舵机系统的工作原理是通过控制舵机的方向和角度，改变舵盘的方向，从而实现船舶的转向操作。
控制器根据传感器的反馈信息，对舵机施加不同的电压信号，控制舵盘的转动角度。
第三章：舵机控制算法3.1 PID控制算法PID控制算法是舵机控制中常用的一种算法。
它主要通过比较目标值与实际值之间的误差，计算出控制量，并且根据误差的大小和方向，调整控制量的大小，从而实现舵盘的精确控制。
3.2 模糊控制算法模糊控制算法是一种可以处理非线性系统的控制算法。
它通过将输入和输出的关系进行模糊化，建立模糊规则库，并根据当前的输入信息，模糊推理出合适的输出，从而实现舵盘的控制。
第四章：实验验证4.1 实验准备本章将通过实验验证舵机控制原理的有效性。
实验将设计一套舵机控制系统，通过对舵盘施加不同的控制信号，测量舵盘的转动角度，并与设计的目标值进行比较，验证控制算法的准确性和稳定性。
4.2 实验结果分析根据实验结果可以看出，舵机控制系统采用的PID控制算法/模糊控制算法，在控制舵盘转动过程中具有较低的误差和较好的稳定性。
通过分析实验数据，验证了舵机控制原理的有效性。
结论通过对船舶舵机控制原理的研究，可以得出舵机控制系统的具体构成和工作原理。
针对不同的控制需求，可以选择合适的控制算法。
舵机及舵机的精确控制
使用传统单片机控制舵机的方案也有很多，多是利用定时器和中断的方式来完成控制的，这样的方式控制1个舵机还是相当有效的，但是随着舵机数量的增加，也许控制起来就没有那么方便而且可以达到约2微秒的脉宽控制精度了。听说AVR也有控制32个舵机的试验板，不过精度能不能达到2微秒可能还是要泰克才知道了。其实测试起来很简单，你只需要将其控制信号与示波器连接，然后让试验板输出的舵机控制信号以2微秒的宽度递增。
set0 s_motor1_drv
;
按这样写下去，一路PC写7个这样的伺服也一点不紧张的，因为PWM的周期是20毫秒，而最大脉宽才2.5毫秒，7*2.5＝17.5毫秒。写完了所有的脉冲后又做什么，跳回再等待下一个20毫秒有效的信号量。而20毫秒的信号量从哪里来，因为多核心，当然可以随便拿个工作频率低点的CPU来产生啦。这样一来，一颗14PIN的FPPA ,PDK80C02-SOP14就可以通过无线或者红外来精确控制7路舵机。当然你想控制40路左右的驱动都没有问题,因为我们的最大封装就有40几个IO口。
舵机是一种位置（角度）伺服的驱动器，适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统。目前在高档遥控玩具，如航模，包括飞机模型，潜艇模型；遥控机器人中已经使用得比较普遍。舵机是一种俗称，其实是一种伺服马达。
还是看看具体的实物比较过瘾一点：
2. 其工作原理是：
控制信号由接收机的通道进入信号调制芯片，获得直流偏置电压。它内部有一个基准电路，产生周期为20ms，宽度为1.5ms的基准信号，将获得的直流偏置电压与电位器的电压比较，获得电压差输出。最后，电压差的正负输出到电机驱动芯片决定电机的正反转。当电机转速一定时，通过级联减速齿轮带动电位器旋转，使得电压差为0，电机停止转动。当然我们可以不用去了解它的具体工作原理，知道它的控制原理就够了。就象我们使用晶体管一样，知道可以拿它来做开关管或放大管就行了，至于管内的电子具体怎么流动是可以完全不用去考虑的。
舵机的控制方式和工作原理介绍
舵机的控制方式和工作原理介绍舵机是一种常见的电动执行器，广泛应用于机械设备、机器人、航模等领域。
它通过接收控制信号来调节输出轴的角度，实现精确的位置控制。
本文将介绍舵机的控制方式和工作原理，供读者参考。
一、PWM控制方式PWM（Pulse Width Modulation）控制是舵机最常用的控制方式之一。
它通过改变控制信号的脉宽来控制舵机的角度。
具体来说，一种典型的PWM控制方式是使用50Hz的周期性信号，脉宽为0.5~2.5ms的方波信号，其中0.5ms对应的是舵机的最小角度，2.5ms对应的是舵机的最大角度。
PWM控制方式的实现比较简单，可以使用单片机、微控制器或者专用的PWM模块来生成PWM信号。
一般情况下，控制信号的频率为50Hz，也可以根据实际需求进行调整。
通过调节控制信号的脉宽，可以精确地控制舵机的角度。
二、模拟控制方式模拟控制方式是舵机的另一种常用控制方式。
它通过改变输入信号的电压值来控制舵机的角度。
典型的模拟控制方式是使用0~5V的电压信号，其中0V对应的是舵机的最小角度，5V对应的是舵机的最大角度。
模拟控制方式的实现需要使用DAC（Digital-to-Analog Converter）将数字信号转换为相应的模拟电压信号。
通过改变模拟电压的大小，可以控制舵机的角度。
需要注意的是，模拟控制方式对输入信号的精度要求较高，不能容忍较大的误差。
三、数字信号控制方式数字信号控制方式是近年来舵机控制的新发展，它使用串行通信协议（如UART、I2C、SPI等）将数字信号传输给舵机，并通过解析数字信号控制舵机的角度。
数字信号控制方式可以实现更高精度、更复杂的控制功能，适用于一些对角度精度要求较高的应用。
数字信号控制方式的实现需要使用带有相应通信协议支持的控制器或者模块，通过编程来实现对舵机的控制。
在这种控制方式下，控制器可以同时控制多个舵机，可以实现多轴运动控制的功能。
另外，数字信号控制方式还可以支持PID控制和反馈控制等高级控制算法。
舵机工作原理与控制方法
舵机工作原理与控制方法舵机是一种常见的机电一体化设备，用于控制终端设备的角度或位置，广泛应用于遥控模型、机器人、自动化设备等领域。
下面将详细介绍舵机的工作原理和控制方法。
一、舵机工作原理：舵机的工作原理可以简单归纳为：接收控制信号-》信号解码-》电机驱动-》位置反馈。
1.接收控制信号舵机通过接收外部的控制信号来控制位置或角度。
常用的控制信号有脉宽调制（PWM）信号，其脉宽范围一般为1-2毫秒，周期为20毫秒。
脉宽与控制的位置或角度呈线性关系。
2.信号解码接收到控制信号后，舵机内部的电路会对信号进行解析和处理。
主要包括解码脉宽、信号滤波和信号放大等步骤。
解码脉宽：舵机会将输入信号的脉宽转换为对应的位置或角度。
信号滤波：舵机通过滤波电路来消除控制信号中的噪声，使得控制稳定。
信号放大：舵机将解码后的信号放大，以提供足够的电流和功率来驱动舵机转动。
3.电机驱动舵机的核心部件是电机。
接收到解码后的信号后，舵机会驱动电机转动。
电机通常是直流电机或无刷电机，通过供电电压和电流的变化控制转动速度和力矩。
4.位置反馈舵机内部通常搭载一个位置传感器，称为反馈装置。
该传感器能够感知电机的转动角度或位置，并反馈给控制电路。
控制电路通过与目标位置或角度进行比较，调整电机的驱动信号，使得电机逐渐趋近于目标位置。
二、舵机的控制方法：舵机的控制方法有脉宽控制方法和位置控制方法两种。
1.脉宽控制方法脉宽控制方法是根据控制信号的脉宽来控制舵机的位置或角度。
控制信号的脉宽和位置或角度之间存在一定的线性关系。
一般来说，舵机收到脉宽为1毫秒的信号时会转动到最左位置，收到脉宽为2毫秒的信号时会转动到最右位置，而脉宽为1.5毫秒的信号舵机则会停止转动。
2.位置控制方法位置控制方法是根据控制信号的数值来控制舵机的位置或角度。
与脉宽控制方法不同，位置控制方法需要对控制信号进行数字信号处理。
数值范围一般为0-1023或0-4095，对应着舵机的最左和最右位置。
舵机控制原理
舵机控制原理
舵机控制原理是通过控制电压信号的变化来控制舵机的转动角度。
舵机是一种能够精确控制角度位置的电机，常用于机器人、航模和自动化系统等领域。
舵机由电机、控制电路和反馈位置传感器组成。
控制电路根据接收到的控制信号，通过改变电机驱动电压的方式来控制舵机的角度。
舵机控制信号通常是脉冲宽度调制（PWM）信号，它的周期
通常为20毫秒。
高电平脉冲的宽度决定了舵机的角度位置。
一般来说，1.0毫秒的脉宽对应最小角度（通常为0度），1.5
毫秒的脉宽对应中间位置（通常为90度），2.0毫秒的脉宽对应最大角度（通常为180度）。
通过改变脉冲宽度，可以精确控制舵机的任意角度位置。
控制电路会将接收到的PWM信号转换为合适的电压信号，然
后通过驱动电机的方式，输出给舵机。
舵机内部的反馈位置传感器会不断检测和调整电机的转动角度，确保舵机按照预期的位置稳定运行。
舵机控制原理的核心在于通过不同的控制信号来改变电机驱动电压，进而控制舵机的转动角度。
通过精确的控制信号和反馈机制，舵机可以实现准确的位置控制，非常适用于各种需要精确控制角度位置的应用场景。
舵机及转向控制原理
舵机及转向控制原理舵机是一种能够实现精确控制角度位置的电动执行器，广泛应用于机械装置、航模、机器人等领域。
它通过电子控制信号来控制转动的角度，并且能够维持在所设定的位置上。
舵机的构造是由电机、减速装置和反馈机构组成。
电机负责提供扭矩以驱动舵机旋转，减速装置降低电机输出的角速度并提供足够大的扭矩。
反馈机构可以感知舵机当前的角度位置，并通过比较反馈信号与控制信号之间的差值来驱动电机。
舵机的原理是由一个内部的控制电路板完成的，它能够将控制信号转换为电机的动力输出。
控制信号通常是一个脉宽调制(PWM)信号，通过改变脉冲的占空比来控制舵机的角度位置。
脉冲信号的周期通常是20毫秒，占空比决定了舵机的角度位置。
一般而言，占空比为1.0毫秒时，舵机会转到最左侧的位置，占空比为1.5毫秒时，舵机会转到中间位置，占空比为2.0毫秒时，舵机会转到最右侧的位置。
当舵机接收到控制信号后，内部的电路会将该信号与反馈信号进行比较，然后应用一个增益系数来调整电机的输出。
增益系数是通过控制电路板上的电位器进行设定的，可以根据具体的应用场景进行调整。
通过不断改变控制信号的占空比来驱动电机，舵机可以实现准确的角度位置控制。
舵机的转向控制可以通过改变脉冲信号的占空比来实现。
当占空比为1.0毫秒时，舵机会转到最左侧的位置，当占空比为2.0毫秒时，舵机则会转到最右侧的位置。
通过不断改变脉冲信号的占空比，可以实现舵机在不同角度位置之间的转动。
此外，舵机还可以实现角度位置的保持和稳定。
在舵机移动到所设定的位置后，控制电路板会通过反馈机构感知舵机当前的位置，并根据需要对电机进行微小的调整，以保持舵机在所设定的位置上。
总之，舵机通过接收控制信号，并通过内部的电路和反馈机构实现精确的角度位置控制。
通过改变脉冲信号的占空比，舵机可以实现转向控制。
同时，舵机可以通过反馈机构实现角度位置的保持和稳定。
这些原理使得舵机在各种应用中得到广泛应用。
舵机控制详解
本人学习了一段时间的舵机，将自己所遇到的问题与解决方案和大家分享一下，希望对初学者有所帮助！！！！一、舵机介绍1、舵机结构舵机简单的说就是集成了直流电机、电机控制器和减速器等，并封装在一个便于安装的外壳里的伺服单元。
舵机安装了一个电位器（或其它角度传感器）检测输出轴转动角度，控制板根据电位器的信息能比较精确的控制和保持输出轴的角度。
这样的直流电机控制方式叫闭环控制，所以舵机更准确的说是伺服马达，英文 servo。
舵机组成：舵盘、减速齿轮、位置反馈电位计、直流电机、控制电路板等。
舵盘上壳齿轮组中壳电机控制电路控制线下壳工作原理：控制信号控制电路板电机转动齿轮组减速舵盘转动位置反馈电位器控制电路板反馈简单的工作原理是控制电路接收信号源的控制信号，并驱动电机转动；齿轮组将电机的速度成大倍数缩小，并将电机的输出扭矩放大响应倍数，然后输出；电位器和齿轮组的末级一起转动，测量舵机轴转动角度；电路板检测并根据电位器判断舵机转动角度，然后控制舵机转动到目标角度或保持在目标角度。
舵机接线方法：三线接线法：（1）黑线（地线）红线（电源线）两个标准：4.8V和6V蓝线/黄线（信号线）（2）棕线（地线）红线（电源线）两个标准：4.8V和6V黄线（信号线）二、舵机PWM 信号介绍1、PWM 信号的定义PWM 信号为脉宽调制信号，其特点在于他的上升沿与下降沿之间的时间宽度。
具体的时间宽窄协议参考下列讲述。
我们目前使用的舵机主要依赖于模型行业的标准协议，随着机器人行业的渐渐独立，有些厂商已经推出全新的舵机协议，这些舵机只能应用于机器人行业，已经不能够应用于传统的模型上面了。
关于舵机PWM 信号的基本样式如下图其PWM 格式注意的几个要点：（1） 上升沿最少为0.5mS ，为0.5mS---2.5mS 之间； （2） 控制舵机的PWM 信号周期为20ms ； 2．PWM 信号控制精度制定1 DIV = 8uS ; 250DIV=2mSPWM 上升沿函数： 0.5mS + N ×DIV 0uS ≤ N ×DIV ≤ 2mS0.5mS ≤ 0.5Ms+N ×DIV ≤ 2.5mS 3、舵机位置控制方法舵机的转角达到185度，由于采用8为CPU 控制，所以控制精度最大为256份。
模糊PID控制算法在电动舵机控制中的应用
模 糊 ＰＤ控 制 算 法在 电动 舵 机 控 制 中 的应 用 Ｉ
李全福 ，万彦辉 ，郭 华
（ ．中国航天时代电子公 司第十六研究所 ，西安 １ ７０ ０ １ １０；２ ．西北工业大学 自动化学 院 ，西安 ７ ０７ ） １０ ２
摘
要 ：介绍了模糊 ＰＤ控制算法的基本原理 ，给出了一种模糊 ＰＤ控制器的设计方案，并应用 Ｉ Ｉ
ｃ ｎ ｒ ｌｅ ｓ ｐ ｔｆｒ ｒ Ｔｈｅ ａｇ ｒｔ ｍ ｓａ ｐ ｉｄ ｂａ ｅ ｎ ｔ ｉ ｉ ｌ ｃｒｃ ｃｕ ｔｒ ｃ ｎ ｒ ｌｓ ｓｅ ｏ ｔｏ ｌｒ ｉ ｕ ｏ ｗａ ｄ． ｏ ｈ ｉ ｐ ｌｅ ｓ ｄ ｏ ｈｅ ｄ ｇｔ ｅ ｅ ｔ ａ ａ ｔ ａ ｏ ｏ ｔｏ ｙ ｔｍ ｌ ｉ ｌ ａ ｉ ｌ ｗｈｉｈ ｕ ｅ ｔ ｅ ＴＭ￥ ２ ２８１ ｃ ｓ ｓｈ ３ ０Ｆ ２． Ｅｘ ｅ ｍｅ ｔ ｓ ｇ ｓ ｈａ ｈ ｒ ｓ ｎ ｖ ｒｈｏ ｔ ｉｓ ｓｅ ｄ ．ｔ ｔ ｒｏ Ｓ ｐ ｒ ｎ ｓ ｕｇ ｅ ｔｔ ｔｔ ｅ ｅ ｉ ｏ ｏ ｅ ｓ ｏ ． ｔ ｔ ａ ｙ ｓａ ｅ ｅ ｒ ｒ ｉ ｉ
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维普资讯
微 电机
２０ ０ ７年
第４ Ｏ卷
第ｌ ２期 （ 第 １８期 ） 总 ６
￣１： 号 ：Ｔ ５ Ｔ ８ ｔ ９类 ｔ Ｍ３ １ Ｍ３ １
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１０ －８８ ２ ０ ）２０ ２ ．３ ０ １ ４ （ ０７ １ ０ ８０ ６
舵机用什么控制
舵机用什么控制第一章：引言舵机是一种广泛应用于各种控制系统中的设备，它通过接收控制信号来控制输出轴的角度或位置。
舵机的应用范围非常广泛，涵盖了机器人技术、航空航天、工业控制等领域。
控制舵机的方法也因应用的不同而有所差异。
本论文将重点探讨舵机的控制方法及其优缺点。
第二章：PID控制PID控制是一种常用的控制舵机的方法。
PID控制器中的比例项、积分项和微分项可以根据系统反馈误差来动态调整输出信号，以实现对舵机位置或角度的精确控制。
比例控制项通过增大或减小舵机输出信号来快速响应误差，积分控制项通过累加误差来消除稳态误差，微分控制项通过考虑误差变化率来提高系统的稳定性。
PID控制方法简单易实现，但在需控制对象具有非线性、时变特性时可能表现较差。
第三章：模糊控制模糊控制是一种模糊逻辑基础上的控制方法，它利用模糊规则来建立输入与输出之间的映射关系，以实现对舵机的控制。
模糊控制具有较好的适应性和鲁棒性，能够处理复杂的非线性和时变系统。
通过构建合适的模糊规则和使用模糊推理方法，模糊控制可以实现对舵机的高精度控制。
然而，模糊控制方法的参数调整和规则设计都相对较为复杂，系统的实时性可能受到一定的影响。
第四章：神经网络控制神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法，它利用神经元之间的连接关系和权重参数来实现对舵机的控制。
神经网络具有自适应学习能力和强大的非线性映射能力，可以通过训练过程自动调整参数以适应控制对象的特性。
神经网络控制方法在控制精度和鲁棒性方面具有较好的性能。
然而，神经网络控制需要大量的样本数据进行训练和调整参数，也需要较高的计算资源。
结论：综合比较PID控制、模糊控制和神经网络控制这三种主要的舵机控制方法可以看出，不同的控制方法各有其优缺点。
PID 控制方法简单易实现，但在复杂非线性系统中可能效果不佳。
模糊控制方法具有良好的适应性和鲁棒性，但对参数调整和规则设计较为复杂。
神经网络控制方法具有较好的灵活性和非线性映射能力，但需要大量的训练数据和计算资源。
舵机任意角度控制
舵机任意角度控制章节一：引言（约200字）舵机是一种常用的控制器件，其具备精确、稳定的角度控制能力，广泛应用于机器人、航空模型和自动化装备等领域。
然而，在很多实际应用中，舵机需要能够精确控制任意角度，以适应各种复杂的场景需求。
因此，本论文旨在探讨舵机的任意角度控制方法，以提高舵机的可应用性和实用性。
章节二：舵机的基本原理（约300字）舵机基本由电机、减速机构和位置反馈装置组成。
电机负责转动，减速机构将电机的高速低转矩输出转化为低速大转矩输出，而位置反馈装置则用来传感舵机的具体角度。
在控制系统中，根据目标角度和当前角度之间的误差，通过PWM信号调节电机驱动模块的占空比，达到目标角度的控制。
章节三：舵机任意角度控制方法（约400字）目前，舵机的任意角度控制方法主要包括开环控制和闭环控制两种方式。
开环控制是指根据给定的控制指令直接控制舵机运动到目标位置，但由于外界环境干扰和舵机内部的误差累积等原因，开环控制的精度受到一定限制。
闭环控制则基于位置反馈装置实时感知舵机的位置，通过控制算法来减小目标角度和实际角度之间的误差，提高控制精度。
在闭环控制方法中，比较常见的有PID控制和模糊控制。
PID控制是一种经典的控制算法，通过根据误差的大小实时调整比例、积分和微分参数，以达到控制舵机的目标角度。
模糊控制则是一种基于模糊逻辑的控制方法，通过基于模糊规则的推理和模糊化运算来调整输出信号，实现对舵机的控制。
章节四：实验结果与讨论（约300字）通过实验验证，采用闭环控制方法可以显著提高舵机的任意角度控制精度。
在实际应用中，PID控制和模糊控制方法均能较好地控制舵机的角度。
然而，PID控制方法需要较为准确的数学模型和参数调整，对环境的变动较为敏感；而模糊控制方法则可以适用于复杂的非线性系统，但需要一定的专家经验来确定模糊规则和参数。
综上所述，舵机的任意角度控制方法在提高舵机控制精度和可靠性方面具有重要意义。
未来的研究可以进一步探索舵机控制的智能化方法，例如神经网络等，以实现更加精准和实用的舵机控制方案。
舵机控制方法
舵机控制方法
舵机是一种广泛应用于机器人、控制系统和航空航天装置的控制部件，能实现指定的角度控制。
舵机控制方法有很多种，其中包括模式控制、误差控制、强度和位置控制、速度控制和反馈控制。
模式控制是舵机控制的最常用方法，即采用固定的输入信号模式来给机器人控制舵机的角度。
模式控制时，可以根据实际情况，将输入信号模式参数设置为多种值。
当舵机在执行固定模式输入时，输出执行器及时响应，实现机器人的执行动作。
误差控制也是舵机的一种常用控制方法，它是由输出端的反馈信号反馈，根据反馈信号和输入端的设定位置点值，计算出位置误差，再根据误差调整输入端电压。
误差控制具有较快的反应速度和准确的控制精度，因而被广泛应用于机器人、控制系统和航空航天装置等。
强度和位置控制是舵机控制的另外一种方法。
它是采用双闭环控制，即采用外环控制舵机的力矩，内环控制其位置。
强度控制是舵机控制的一个重要环节，它综合考虑了位置和角加速度的控制，能够根据实际需要合理控制舵机的输出角速度和强度。
速度控制也是舵机控制中的一种重要方法。
速度控制的方法是采用闭环控制，通过检测舵机的转速，调整输入端信号，以达到控制舵机输出角速度的目的。
它是实现舵机控制快速精确性能的有效方法。
反馈控制是舵机控制的另一种有效方法。
它是基于反馈信号，可以更精确地识别舵机的实际位置，从而能够更加精确地控制舵机的角度。
总之，舵机控制有很多种方法，例如模式控制、误差控制、强度和位置控制、速度控制和反馈控制等。
不同的控制方法具有不同的特点，有利于控制系统的安全性和可靠性。
舵机的控制方法
舵机的控制方法舵机控制方法第一章：绪论1.1研究背景和意义舵机是一种电动机，广泛应用于遥控模型、机器人、工业自动化等领域。
它能够转动到指定角度，并能稳定地保持该角度，因此在控制系统中发挥着重要作用。
本论文旨在探讨舵机的控制方法，以提供更多研究者和工程师参考。
1.2研究内容和方法本论文主要研究舵机的控制方法，包括位置控制、速度控制和力控制。
其中，位置控制方法主要研究如何将舵机转动到指定角度；速度控制方法主要研究如何控制舵机的转动速度；力控制方法主要研究如何控制舵机输出的力度。
研究方法主要包括理论分析和实验验证。
第二章：位置控制方法2.1 位置反馈控制位置反馈控制是一种基于反馈的控制方法，通过检测舵机的位置信号与目标位置信号的差异，来调整舵机的角度。
其中，常用的位置反馈控制方法包括比例控制、积分控制和微分控制。
比例控制使舵机的角度与误差成正比，积分控制则考虑误差的累计效果，微分控制则克服了舵机的惯性。
2.2 PID控制PID控制是一种常用的控制方法，它通过比例控制、积分控制和微分控制的组合来控制舵机的位置。
PID控制器的参数需要通过试验和调整来确定。
该方法简单有效，能够较好地控制舵机的位置，但对于非线性系统可能存在一定的缺陷。
第三章：速度控制方法3.1 基于速度反馈的控制方法基于速度反馈的控制方法通过检测舵机的速度信号与目标速度信号的差异，来调整舵机的转动速度。
其中，常用的速度控制方法包括线性速度反馈控制和非线性速度反馈控制。
线性速度反馈控制是通过比例控制舵机的转速与目标速度之间的差异，而非线性速度反馈控制则根据舵机特性进行适当调整。
3.2 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它根据模糊规则来调整舵机的转速。
模糊控制器的设计需要经验和专业知识，并且容易受到环境变化的影响。
然而，它具有较好的自适应性和鲁棒性，适用于一些非线性系统。
第四章：力控制方法4.1 力反馈控制力反馈控制是一种基于力信号的控制方法，它通过检测舵机输出力与目标力的差异，来调整舵机输出的力度。
舵机控制角度
舵机控制角度舵机控制角度的论文第一章：引言1.1研究背景舵机是一种常用的自动控制设备，广泛应用于机载设备、无人机、机器人等领域。
舵机控制角度是指通过改变舵机的输入信号，以实现舵机旋转到所需位置，从而控制设备的动作。
舵机控制角度的研究对于提高机器人的自动化程度和实现精确控制具有重要意义。
1.2研究目的本文旨在研究舵机控制角度的原理和方法，分析常见舵机控制算法的优缺点，探讨如何实现精确控制舵机旋转角度的方法，并给出实验验证。
第二章：舵机控制原理2.1舵机的结构和工作原理舵机由电动机、控制电路和位置反馈装置组成。
电动机驱动舵盘旋转，控制电路通过调整输入信号的脉宽，以实现控制舵机旋转到指定角度。
位置反馈装置用来检测舵盘的实际旋转角度。
2.2舵机控制信号的特点舵机控制信号通常采用PWM（脉宽调制）信号，其周期一般为20ms，高电平脉宽在0.5ms到2.5ms之间，对应舵机的角度范围为0°到180°。
不同的脉宽对应舵机不同的位置，可以从0°到180°实现精确控制。
第三章：舵机控制算法3.1开环控制算法开环控制算法是最简单的一种舵机控制方法，主要通过设置不同的脉宽来控制舵机的角度，不考虑外部环境因素和误差，容易受到外界扰动和干扰。
3.2PID控制算法PID控制算法是一种反馈控制算法，能根据实际反馈信号与设定值之间的误差来调整控制输入信号，实现精确控制。
但由于舵机控制系统存在时延和非线性等问题，PID控制算法需要根据实际情况进行参数调整才能得到最佳效果。
第四章：实验分析与结果4.1实验设计本实验利用一款常见舵机，在不同的控制算法下测试舵机的控制精度和稳定性。
通过改变输入信号的脉宽，观察舵机在不同角度下的控制效果。
4.2实验结果与分析实验结果表明，开环控制算法在控制舵机的过程中存在精度不足、容易受到外界干扰的问题。
而PID控制算法，通过根据实际误差进行比例、积分和微分的调整，能够更好地实现精确控制舵机旋转角度的目标。
云台舵机控制算法
云台舵机控制算法1. 引言云台舵机控制算法是指在云台系统中用来控制舵机运动的算法。
云台舵机广泛应用于机器人、摄像头稳定器以及航拍设备等领域。
本文将介绍云台舵机控制算法的基本原理、常用的控制方法以及优化技术。
2. 基本原理云台舵机控制算法的基本原理是通过对舵机的输入信号进行控制，使得舵机能够按照预定的角度或位置进行运动。
舵机通常由电机、编码器和控制电路组成。
编码器用于测量舵机的角度或位置，控制电路根据输入信号调整电机的转速和方向。
3. 常用的控制方法3.1 位置控制位置控制是云台舵机控制中最常用的方法之一。
该方法通过设定目标位置，使得舵机运动到指定的角度或位置。
常见的位置控制算法包括PID控制、模糊控制和自适应控制等。
3.1.1 PID控制PID控制是一种经典的控制方法，通过比较实际位置与目标位置的差异，计算出控制量，并通过比例、积分和微分三个部分的组合来调整舵机的运动。
PID控制的优点是简单易懂、调节性能较好，但对于非线性系统和参数变化较大的情况可能存在一定的局限性。
3.1.2 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，通过将输入信号和输出信号进行模糊化处理，建立模糊规则库，并通过模糊推理来调整舵机的运动。
模糊控制相对于PID 控制来说，能够更好地处理非线性系统和参数变化较大的情况，但需要较多的领域知识和专家经验。
3.1.3 自适应控制自适应控制是一种根据系统动态特性自动调整控制策略的控制方法。
该方法通过建立数学模型，利用系统的输出和输入数据来估计系统的参数，并根据参数的变化来调整舵机的运动。
自适应控制能够更好地适应系统的变化和不确定性，但对于模型的准确性要求较高。
3.2 力控制力控制是一种根据外部力的作用来控制舵机运动的方法。
该方法通过传感器测量外部力的大小和方向，并根据预设的控制策略调整舵机的运动。
力控制通常应用于需要与外部环境进行交互的场景，如机械臂的抓取操作。
4. 优化技术4.1 传感器融合传感器融合是一种将多个传感器的测量结果进行融合，得到更准确的位置或力信息的技术。
舵机控制算法
舵机控制算法舵机控制算法摘要:舵机控制算法是机器人领域中的关键技术之一。
本论文综述了舵机控制算法的研究现状，并分析了其在机器人控制中的应用。
首先介绍了舵机的基本原理和结构，然后详细讨论了舵机控制算法的几种常用方法，包括PID控制算法、模糊控制算法和神经网络控制算法。
最后通过实验验证了这些算法的性能和稳定性。
本论文的研究成果将对舵机控制算法的应用和改进提供参考价值。
1. 引言舵机是一种用于控制机器人关节或运动部件位置的装置。
它通常由电机、传感器和控制电路组成。
舵机广泛应用于机器人领域，如机械手臂、无人机和遥控车等。
舵机控制算法是舵机系统中的关键技术，直接影响到机器人的控制精度和性能。
2. 舵机控制算法的基本原理2.1 舵机的基本原理舵机通过测量角度误差来实现位置控制。
当控制信号输入到舵机中时，舵机电机开始工作，驱动运动部件转动到期望的位置。
传感器将当前位置信息反馈给控制电路，控制电路根据误差信号调整控制信号，使运动部件最终达到期望位置。
2.2 舵机控制算法的设计目标舵机控制算法的设计目标是使运动部件的位置误差尽可能小，并且能够快速、稳定地响应外部指令。
在设计过程中，需要考虑舵机系统的非线性特性和不确定性，以及控制信号的稳定性和抗干扰能力。
3. 舵机控制算法的常用方法3.1 PID控制算法PID控制算法是一种广泛应用于舵机控制的经典算法。
它通过比较运动部件当前位置与期望位置的差异，计算出控制信号，使运动部件向期望位置靠近。
PID控制算法具有简单、可调性强的特点，但在非线性系统和参数不确定的情况下，其性能可能会有限。
3.2 模糊控制算法模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制方法，可以有效地处理非线性和不确定性系统。
在舵机控制中，模糊控制算法可以根据当前位置和期望位置的误差值，以及其变化率和积分值，根据预先定义的模糊规则，计算出控制信号。
模糊控制算法具有良好的鲁棒性和适应性。
3.3 神经网络控制算法神经网络控制算法是一种基于人工神经网络的控制方法，模拟生物神经系统的结构和功能。
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5.1 模型建立5.1.1 基于后轮差速的运动模型在车辆运动模型中，当车速不是很高的情况下，车辆转向中一般可以参考下面的一个模型当小车转角为时候可以根据车长来求出小车当前的转弯半径式中 L是小车的轴长，a 为小车的转角， R 为后轮转弯半径。
然而这个模型只是适合在低速的情况下才能够得出较为精确的结果，鉴于本智能车的速度不高，在后轮差速很好的情况下，侧滑的因素将得到有效的抑制，可以考虑用这个模型来处理。
考虑图5.2所示的以小车驱动轴中点为参考的运动模型，为参考点运动的两个连续位置，即小车的纵向，上式的结果即为小车后轴中点在运动过程中的轨迹方程，在足够小的情况下，随着和，的不断变化可以画出其运动轨迹。
当给出小车的初始方向角和初始坐标时，就可以推导出任何时刻小车的坐标值。
在下面考虑小车整个模型的时候，用后轮差速的已知量，或者前轮转角和后轮速度值来替换图中的变量就可以得到，基于后轮差速和基于前轮转角和后轮速度的运动方程。
接下来我们考虑小车的整个模型，如图5.3所示。
其中表示小车的轴间的距离，表示轮距的一半，表示小车的转角，公式9所表示的模型就是基于后轮差速的运动模型，只要给出一开始小车的位置和方位角，就能够根据已知的几何关系递推的算出小车的后轴中点任何时刻的位置。
5.1.2 基于速度和前轮转角的运动模型当小车在运动中，如果在后轮安装上测速反馈，再根据当前小车转角的控制量的大小，就能够及时的得到小车的速度v 和转角f 的反馈值，那么由车前后轴中点在任何时候的位置，进而可以得出小车的运动轨迹。
在小车的运动过程中，小车根据当前采集到的图像，由控制算法可以得出小车在下一个运动区间内的该给出多大的速度和转角。
那么如果在小车上建立一个动坐标系，只根据当前的图像计算出小车的速度和转角的控制量，就能够满足小车运动需求。
如下图，在已经知道小车速度和转角的情况下，以小车的后轴中点为坐标原点，小车的后轴为轴，以小车的纵向为轴，由上面得出的结果可以很容易的得出下一个小车后轴中点和前轴中点位置的坐标。
从图中很容易得到后轮中点的坐标变化为：由于存在着一定的侧滑现像，且小车在行进过程中存在着舵机延时的问题，所以上述公式在近似过程中，要偏小一点，会要大一点，这样在小车运动模型就能更好的接近现实情况。
5.2 运动模型仿真根据上述的小车运动模型公式，并考虑到实际中舵机的延时问题。
在假定小车速度为匀速，并且不发生侧滑的情况下，根据上面所得到的公式，用VC++[14]得到小车在运动过程中前后轮中点的位置坐标，再用Matlb仿真出小车的运动轨迹。
小车的控制系统中图像采集和控制程序执行的时间约为，舵机的分析参数中可以得到舵机在这一段时间内能转过的角度约为15度，即约为0.25弧度。
在以小车的后轴中点为原点，后轴为轴，小车的纵向为轴的坐标系中，本人用C++程序结合上述得出的公式，给出了小车在从0度转过45度角的过程中前后轮中点各个坐标值。
如图5.5即为小车的前后轴中点的坐标变化，对上面所得到的数据，用Matlab来仿真小车转过45度角的过程，可以得到图5.6的结果：图5.6中两条曲线即为小车在转弯过程中前轮中点和后轮中点的变化曲线，将小车的前后轮中点连接起来，就可以得到小车在各个时刻的姿态变化，图5.7所示。
如上述，对小车在各种转角（5度、10度、15度、20度、25度、30度）的情况下都作如上分析，那么就可以近似得出在理想情况下小车下一个状态的参数。
这为下面的算法设计提供了理论上的依据和数据基础。
5.3 控制算法对智能车的控制就是对小车的速度与方向进行控制，我们比较了模糊控制和PID控制的优缺点，鉴于模糊控制在控制智能车运动方面的天然优势，我们选用了模糊控制算法法来控制小车，达到了较理想的效果。
在横向上，即对小车的方向控制，我们采用了由采集图像上的绝对位置、相对位置和模型车速度三个变量组成的模糊控制器来控制；在纵向上，即对模型车的速度控制，我们采用了基于模型车当前速度和转角为输入的模糊控制。
首先从采集到的图像进行分析，本智能车采用的是CCD图像传感器，能够得到足够多的图像信息，对采集来的信息均匀的取出90行30列，由于摄像头本身备旋转90度，所以得到的图像为30行90列，用边缘检测算法从信息中提取出黑线的中心位置，这样的由黑线的中点位置就可以按一定的算法得出小车下一个状态。
比赛的跑道路况不外乎3种，如下图：图5.8 跑道的三种情况5.3.1 控制算法的简单介绍PID控制介绍要使智能车在最短的时间内完成比赛，那么在直道上要以全速行驶，在“S”道转向不大的情况下要尽量按直道行驶，在进入弯道时要减速，以使得在弯道上能够及时的转向，在弯道中和出弯的时候要加速，以使得在小车在进入直道时候就能够很快的达到最高速度。
在本智能车控制算法中，我们用位置式PID控制小车的横向运动，即小车的转角。
PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心内容。
它是根据被控过程的特性确定PID控制器的比例系数、积分时间和微分时间的大小。
PID控制器参数整定的方法很多，概括起来有两大类：一是理论计算整定法。
它主要是依据系统的数学模型，经过理论计算确定控制器参数。
这种方法所得到的计算数据未必可以直接用，还必须通过工程实际进行调整和修改。
二是工程整定方法，它主要依赖工程经验，直接在控制系统的试验中进行，且方法简单、易于掌握，在工程实际中被广泛采用。
PID控制器参数的工程整定方法，主要有临界比例法、反应曲线法和衰减法。
三种方法各有其特点，其共同点都是通过试验，然后按照工程经验公式对控制器参数进行整定。
但无论采用哪一种方法所得到的控制器参数，都需要在实际运行中进行最后调整与完善。
例如：采用临界比例法。
利用该方法进行 PID控制器参数的整定步骤如下：(1)首先预选择一个足够短的采样周期让系统工作；(2)仅加入比例控制环节，直到系统对输入的阶跃响应出现临界振荡，记下这时的比例放大系数和临界振荡周期；(3)在一定的控制度下通过公式计算得到PID控制器的参数。
在实际调试中，只能先大致设定一个经验值，然后根据调节效果修改。
对于温度系统：P（%）20--60，I（分）3--10，D（分）0.5—3对于流量系统：P（%）40--100，I（分）0.1—1对于压力系统：P（%）30--70，I（分）0.4—3模糊控制介绍[15]模糊控制实质上是用计算机去执行操作人员的控制策略，因而可以避开对像复杂的数学模型，力图对人们关于某个控制问题的成功与失败的经验进行加工，总结出知识，从中提炼出控制规则，实现复杂系统的控制。
模糊控制有以下的特点：1) 模糊工程的计算方法虽然是运用模糊集理论进行的模糊算法，但最后得到的控制规律是确定性的、定量的条件语句。
2) 不需要根据机理与分析建立被控对像的数学模型，对于某些系统，要建立数学模型是很难的，甚至是不可能的。
c3) 与传统的控制方法相比，模糊控制系统依赖于行为规则库，由于是用自然语言表达的规则，更接近于人的思维方法和推理习惯，因此，便于现场操作人员的理解和使用，便于人机对话，以得到更有效的控制规律。
4) 模糊控制与计算机密切相关。
从控制角度看，它实际上是一个由很多条件语句组成的软件控制器。
目前，模糊控制还是应用二值逻辑的计算机来实现，模糊规律经过运算，最后还是进行确定性的控制。
模糊推理硬件的研制和模糊计算机的开发，使得计算机将像人脑那样随心所欲地处理模棱两可的信息，协助人们决策和进行信息处理。
模糊控制器是模糊控制系统的核心，是模糊控制系统控制品质的主要保证，因此，在模糊控制系统中，设计和调整模糊控制器的工作是很重要的。
模糊控制是以控制人员的经验为基础实施的一种智能控制，它并不需要精确的数学模型去描述系统的动态过程，因此，它的设计方法与常规控制器的设汁方法有所不同。
模糊控制器的设计，一般是先在经验的基础上确定各个相关参数及其控制规则，然后在运行中反复进行调整，以达到最佳控制效果。
模糊控制器的设计主要考虑以下几项主要内容：1) 确定模糊控制器的输人变量和输出变量(即控制量)；2) 设计模糊控制器的控制规则；3) 确立模糊化和解模糊的方法；4) 选择模糊控制器的输入变最及输出变量的论域，并确定模糊控制器的参数(如量化因子、比例因子等)；5) 编制模糊控制算法的应用程序。
5.3.2 方向控制PID算法设计[16]现在假设图像中每行的黑点中心位置依次存在数组CCDData里面，为了能够更好的反映曲线的变化方向性，我们取黑线的最远点偏离图像中心点位置的差值作为控制的偏差，即，那么所得到的位置式PID控制量为：，其中4500位舵机控制量的中心位置，并用最远一点和最近一点的斜率来作为积分控制，这样做的好处是使得位置式算法中的积分量只是根当前图像中的信息有关系，而不是跟过去整个状态都有关，这样不容易产生较大的误差。
在这里我们根据前面所得到的数学模型来推导出舵机PID控制的大概系数。
首先我们只适用一个比例控制，由于舵机存在一定的延时，每处理一次图像只能转过 15度左右，所在设定系数时候要予以考虑。
摄像头高40cm，能够采集的图像位于小车前方8cm到58cm，宽为20cm到60cm，取其后十点的来作为控制参考点。
下表给出了当后十点的平均偏差给定时候，由第三章数学模型可得到其对应的前轮应该给出的角度值，以及由应该给出的舵机的比例系数。
（表中偏移单位为所采集进来图像的行像素间的单位距离，前轮转角为虚轮的角度，单位为度）从上表中可以求出系数平均值为33，只有比例控制的时候，在直道上又可能存在抖动的情况（图5.9），且在“S”道上完全是跟踪黑线，没有优化效果，在大弯道的情况下有可能存在转向不够及时的情况。
为了克服上面的问题，使得小车的在直道上的抖动减弱，并且在在不是很大弧度“S”道上能够尽量按直线行驶的话，那么就需要加入积分量，这里指的是斜率分量，即；要使得小车的转向响应更快更及时，要适当的加入微分量，即。
在对三个系数进行调节的时候，要注意下面的规律：曲线振荡很频繁，比例度盘要放大；"曲线漂浮绕大湾，比例度盘往小扳；"曲线偏离回复慢，积分时间往下降；"曲线波动周期长，积分时间再加长；"曲线振荡频率快，先把微分降下来；"动差大来波动慢，微分时间应加长。
"模糊控制算法设计我们考虑到影响模型车转向的因素，不仅仅是模型车采集到的当前的图像信息，还有模型车当前的速度，在模型车的速度较低的情况下，模型车输出的转角应该较小，在模型车速度较高的情况下，模型车输出的转角应该较大，为使得模型车能够很好的跟踪黑线，因此在方向控制算法中加入速度反馈的速度量是十分有必要的。
我们用模型车采集到的当前图像的中的绝对位置信息和相对位置信息，加上当前反馈回来的速度量设计了下面的模糊控制器：图中的绝对位置信息为黑线与图像中心线的距离值，相对位置信息为黑线的斜率值，速度量为速度传感器的反馈值。