PID控制器在智能汽车速度控制方面的应用
内模PID控制器在智能车转向系统中的应用及仿真
策略． 文献［—］ ４６ 中通过采用 内模控制原理对不 同 特性对 象 进行 控制 ， 结果 表 明 ： 于 内模 原 理 的控 基
制器设 计 原理 简单 ， 同 时考 虑 多 种 控制 指 标 ， 可 应
用 范 围 广 ， 数 整 定 直 观 方 便 ． 析 内模 控 制 与 参 分 Ｐ Ｄ控制 存在 的对 应 关 系 ， Ｐ Ｄ 控 制 器 设 计 转 Ｉ 将 Ｉ 化到 内模控 制框 架 下进行 ， 以得 到 明确 的解 析结 可 果 ． 仅 在 控 制 要 求 上 能 到 达 模 糊 Ｐ Ｄ控 制 的要 不 Ｉ
涵盖控制 、 模式识别 、 传感技术、 电子电气 、 计算机 、 机 械等 多学 科 的科 技 创 意 性 设 计 ，它 主 要 由路 径 识 别 ，速 度 采 集 ，转 向控 制 及 车 速 控 制 等 功 能 模
块组 成 ． 设计 要 求小 车在 特定 的场地 上 ，通 过转 向 角 和车 速 的控制 ， 其 自动 地沿 着导 航信 号行 驶． 使 系 统 转 向控 制 器 的设 计 是 智 能 车 控制 系统 中 的一 个 十分重 要 的环 节 ， 计 使用 的舵 机 ＿内部 具 设 ２ ］ 有位 置 反馈 电路 ， 它 的舵盘 输 出转 角正 比于 给定 使
作者简介 ： 刚（９ ８ ）男 ， 秦 １６ 一 ， 西安工业大学副教授 ， 主要研究方向为 自动控制和人工智能． － ｉ ｑｎ ａ ｇ ａｕ ｅｕ ｃ ． Ｅｍａｌ ｉｇｎ ＠ｘ ｔ．ｄ ． ｎ ：
内模 Ｐ Ｄ控 制 器在 智 能 车 转 向系统 中 的应 用 及 仿 真 Ｉ
秦 刚 ， 陈 凯 ，高 惠 中 ，陆 华 颖
（． １ 西安工业大学 电子信息工程 学院 ， 西安 ７ ０３ ；． １ ０ ２ ２ 西安交通大学 电子 与信息工程学 院 ， 西安 ７ ０ ４ ） １０ ９
基于模糊自适应PID的智能车辆路径跟踪控制
智 能控 制 理论 的 发展 ，这些 先 进 的控 制技 术 也逐 渐 被 应用 于 智能
车辆 控制 系统 上 ，本文 将 常规 ＰＤ Ｉ 与模 糊控 制思 想相 结合 ，用 一种 模 糊 自适应ＰＤ 制方 法实 现 了智能 车辆 的路 径跟 踪 ，并相应 地给 Ｉ控
２ 车 辆 位 姿 误 差 模 型
Ｔ ＣＨＮＩ ＯＲ Ｅ Ｃ Ｆ ＵＭ／ 术 论 坛 Ｉ Ｏ ｏ 技 ２ ｌ／２ １
基于模糊 自适应 Ｐ 的智 能车辆 路径跟踪控制 Ｉ Ｄ
Ｌ ｎｅ Ｆ ｌ ｗ ｉ Ｃｏｎｔ ｏｌ ｏｒＩ ｅｌ ｇｅ ａ ｏｌｏ ｎｇ ｒ ｎｔ ｌ ｎｔＶｅｈｉ ｅ Ｂａ ｅｄ ｏｎ Ｆ ｚ ｆ ｉ ｃｌ ｓ ｕｚ ｙ Ａｄａ ｉ ｅ ＰＩ ｐｔｖ Ｄ
１ 引言
研 究热 点 。智 能车 辆 在运 行 过 程 中 由控 制系 统感 知 和检 测 道路 信
控 制系 统 是决 定 智能 车辆 整 体 性能 好坏 的关键 。学 者们 针 对 智能
线 方 向与 横坐 标 的 夹 角 为 。现 将全 局 坐标 系 中的跟 踪 误 差转 化
在 车辆 局部坐 标 系 中跟 踪参 考点 的误 差如 下 。
ｍ ａ ｅ ｒ ｓ ｃ ｉ ｅ ｙ ｂ ｓｎ ｏ ｖ ｎ ｉ ｎ ｌ Ｐ Ｄ ｎ ｕｚ ｙ ａ ａ ｉ ｅ Ｐ Ｄ ｏ ｔｏ ｌ ｏ ｉｈ ｓ ｈ ｗ ｚ ｙ ｄ ｅ ｐｅ ｔ ｌ ｙ ｕ ｉ ｇ ｃ ｎ ｅ ｔ ａ Ｉ ａ ｄ ｆ ｚ ｄ ｐｔ Ｉ ｃ ｎ ｒ ｌ ａｇ ｒｔ ｍ ，ｓ ｏ ｆ ｚ ｖ ｏ ｖ ｕ
第 一作 者 ： 肖灵 芝 ，女 ， １８ 年生 ，硕 士研 究生 ，从事 ９５ 汽车电子与信号技术研 究。
ｃｎｒｌ ｒ ｒ ｄｕｔｄａ ｔｍａｉａｙｂ ｓ ｇｆｚｙｒａｏ ｉｇｍｅｈ ｄ Ｔ ｅｓ ｌｔ ｎｒｓｌ ， ｈｃ ｒ ｏ ｔ ｌ ｅａｊｓｅ ｕｏ ｔ ｌ ｙｕｉ ｚ ｅｓｎｎ ｔｏ ． ｈ ｉ ａｉ ｅｕｔ ｗ ｉ ａｅ ｏｅ ａ ｃｌ ｎ ｕ ｍｕ ｏ ｓ ｈ
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。
智能PID控制的发展现状及应用展望
智能PID控制的发展现状及应用展望
智能PID控制是一种基于人工智能技术的PID控制方法，它通过智能算法来优化控制器的参数，以实现更准确、更稳定的控制效果。
近年来，随着人工智能技术和控制理论的不断发展，智能PID控制在各个领域得到了广泛的应用，并取得了显著的成果。
目前，智能PID控制主要应用于工业自动化、机器人控制、智能交通、航空航天等领域。
在工业自动化领域，智能PID控制被广泛应用于汽车制造、电子工业、化工工业等多个细分领域，实现了高效、稳定的过程控制。
在机器人控制方面，智能PID控制可以动态地调整参数，适应不同的环境和任务，实现精准的机器人控制。
在智能交通领域，智能PID控制被用于车辆自动驾驶、交通流量优化等场景，提高道路的可行性和交通效率。
在航空航天方面，智能PID控制可以提高飞机、卫星等空间器材的精度和可靠性，确保设备的安全性和稳定性。
未来，智能PID控制的应用前景广阔，并有望在更多领域得到应用，如智能医疗、智能家居、智能电力等。
智能PID控制可以实现对医疗设备、家庭电器、电力系统等设备的智能化控制，提高设备的使用效率和安全性。
同时，智能PID控制也可以与其他技术相结合，如机器学习、模糊控制等，实现更为灵活、高效的控制方案。
在未来，智能PID控制将继续为各行各业的发展和进步做出贡献。
车辆智能控制算法的优化与应用
车辆智能控制算法的优化与应用在当今科技飞速发展的时代，车辆的智能化程度越来越高，车辆智能控制算法作为其中的核心技术，对于提升车辆的性能、安全性和舒适性起着至关重要的作用。
车辆智能控制算法的优化，首先要从对车辆系统的深入理解开始。
车辆是一个复杂的动态系统，包括发动机、传动系统、制动系统、悬挂系统等多个子系统，这些子系统之间相互关联、相互影响。
为了实现对车辆的精准控制，需要建立准确的车辆模型。
这个模型要能够反映车辆在不同工况下的动态特性，比如加速、减速、转弯等。
通过对大量实际车辆数据的采集和分析，结合物理原理和数学方法，可以构建出较为精确的车辆模型。
在算法优化方面，传统的控制算法如 PID 控制（比例积分微分控制）虽然在一些简单的控制场景中表现出色，但对于复杂的车辆系统，其控制效果往往不够理想。
近年来，一些先进的控制算法如模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）、自适应控制、模糊控制等逐渐被应用到车辆智能控制中。
模型预测控制是一种基于模型的优化控制方法。
它通过预测未来一段时间内车辆的状态，并根据设定的优化目标和约束条件，计算出最优的控制输入。
这种算法能够充分考虑车辆系统的约束，如发动机扭矩限制、制动压力限制等，从而实现更加精确和高效的控制。
自适应控制则能够根据车辆系统参数的变化实时调整控制策略。
例如，车辆在使用过程中，由于零部件的磨损、环境条件的改变等因素，车辆的性能可能会发生变化。
自适应控制算法可以通过监测车辆的运行状态，自动调整控制参数，以保证控制效果的稳定性和可靠性。
模糊控制则是一种基于模糊逻辑的控制方法，它不需要精确的数学模型，而是通过模糊规则来描述控制策略。
这种方法对于处理一些具有不确定性和模糊性的问题非常有效，比如驾驶员的驾驶意图判断、路况的复杂程度评估等。
除了控制算法的选择和优化，算法的实现也需要考虑计算效率和实时性。
车辆控制系统需要在极短的时间内做出决策并执行控制指令，因此算法的计算复杂度不能过高。
基于模糊PID的汽车巡航控制系统设计
题目：基于模糊PID的汽车巡航控制系统设计基于模糊PID的汽车巡航控制系统设计摘要汽车巡航控制系统是一种辅助驾驶系统，它不但可以减轻驾驶员的负担,还可以提高驾车的舒适性.汽车巡航控制系统具有非线性、时变不确定性，并受到外界扰动、复杂的运行工况等影响。
本文介绍了一种基于模糊PID控制算法的汽车巡航控制系统。
本文对汽巡航控制系统进行了简要的分析，将模糊PID控制方法作为其控制方案，对现有的PID控制进行完善和优化，并设计出系统的模糊控制器。
以轿车为对象，分析了汽车在行驶过程中的驱动力及受到的各种阻力和干扰力，并建立起汽车纵向动力学模型。
利用MATLAB建立了系统的仿真模型，利用MATLAB软件中的模糊逻辑工具箱对系统的设计进行仿真，验证系统设计的可行性，并对汽车巡航控制系统进行了仿真和分析.由仿真结果可知,模糊PID控制方法能使系统的超调减小、反应速度加快、控制效果良好,是一种适用于汽车巡航控制系统的控制方法.关键词：定速巡航控制系统;MATLAB；模糊PID；仿真The Design of Controller of Automobile Cruise Control SystemBased On Fuzzy-PIDABSTRACTAutomobile cruise control system，which could not only relieve the drivers burden，but also could make the driving comfortable.it is a kind of accessorial driving system,Cruise control system has high nonlinearity and non-determinacy with time changing.And CCS,which is effected by some factors such as external load disturbers and complicated running modes，A kind of CCS which is based on Fuzzy PID control,it is introduced in the thesis.Analyzing the cruise control system briefly, Fuzzy—PID is confirmed as the control method of the system，improved and optimized the PID control. Then the Fuzzy PID controller is designed，As the object is a car，the thesis analyzes the resistances and disturbs while the car's running,And the automobile dynamics model is given，After setting up the model by means of MATLAB,use the Fuzzy Logic Toolbox in MATLAB software to simulate the design of the system，to verify the feasibility of the system design, the result is analyzed，From the result,we may know that Fuzzy PID control could make the overshoot smaller and the response time shorter,The effect of Fuzzy PID method is given.SO it is a suitable method for CCS.Keywords:cruise control system；MATLAB；Fuzzy PID；simulation目录1 绪论 (1)1.1 课题的意义 (1)1。
智能车速度控制pid(电机闭环控制算法)
智能车速度控制pid（电机闭环控制算法）对于智能车的电机闭环控制算法，我之所以标题没有写上智能车电机PID闭环控制算法是因为PID 算法根本就不是特别好的适用于智能车这种变化很快的系统，对于智能车，电机的调速可以说是时时刻刻再进行调速控制的，我上面说描述的经典PID 算法，都是针对一些惰性系统，也就是说是变化比较慢的系统的，所以对于智能车的电机调速采用完完整整的PID 算法，是根本不可取的，及时采用了，你必须要经过一些变换和改进才能使用。
以上的简述只是鄙人自己的看法，如有错误，请各位高手指正。
现在估计您会疑问，PID 不适用于智能车的电机控制，那什么才适用呢？鄙人原来做过智能车，从鄙人本身的理解，P 算法控制电机，也就是比例控制是最好的，反应速度快，控制精度高，不存在积分和微分效应，非常适用于适用于控制周期短的系统，当然，对于一些特殊的逻辑控制算法，可能要采用PD算法，用微分来做补偿，防止震荡和超调。
下面来说下电机控制算法从开始的加入到最终的确定的方法：当然这一切的前提就是安装了编码器，车速有反馈，只有加上编码器，有了反馈，才能组成一个闭环系统。
当然您也可以加上码盘，或者霍尔开关等一切可以返回车速的东西都可以。
（1）首先建议在车速比较慢的时候，采用PID 算法来控制电机，为什么开始要建议您采用PID 呢？主要是为了让您更加深刻理解PID 算法的精髓和调试步骤方法等，有助于以后对控制算法更加深入的研究和书写。
调试PID 三个参数的方法，很多地方都提供了，我在这里简单的说下：首先将ID 参数都变为0，先调整P 比例参数，调整到速度基本上跟您给定的速度差不多，也就是说基本稳定在您给定的脉冲数，当然这个时候会非常的震荡，不要担心，接下来调整I，调整I 的结果就是震荡会消除很多，但是车速会变化缓慢，也就是说会有一些延迟，然后再调整D，调整D 的结果就是增强调节的灵活性和预见性，在给定速度变化的过程中，能够以一个平稳过渡来变换，而且速度可以长时间稳定在给定速度附近，然后PID 三个参数的基本范围就确定了，然后再根据实际的跑车来微调这些参数，当然在您调试PID之前，请仔细阅读PID 理论知识，这样有助于您的调试和理解，。
汽车PID巡航系统控制策略浅析
汽车PID巡航系统控制策略浅析本文介绍了汽车巡航的功能，组成，作用和原理，分析了其中的传感器，控制器，执行机构的工作原理;通过对比PID控制，模糊控制，迭代学习控制和自适应控制的工作特点，分析了各种巡航控制策略的优劣。
标签：巡航;控制;PID0 引言汽车巡航控制是当下汽车发展中正在普及的一项技术，这项技术在汽车长途行驶中降低驾驶员疲劳驾驶，降低一些外在因素而发生的事故。
但是汽车巡航控制系统并没有发展完善，很多问题伴随驾驶員驾驶汽车时而产生。
巡航制控系统（Cruise Control System）简称CCS（车辆速度控制系统），是指在驾驶员不需要踩油门通过巡航控制器设置一个特定的车速而使行驶车辆车速不断在接近设定车速限制内行驶的控制装置[1]。
驾驶汽车在高速公路上行驶，虽然外界因素相对稳定，但驾驶时间长了还是需要适当的更改汽车行驶速度，长时间驾驶车辆对人各方面都会有一定的影响，容易出现不利于驾驶的因素产生，因此在汽车上安装巡航系统。
汽车巡航问世之后也伴随着一些问题的出现，比方巡航系统打开无法关闭，巡航系统在不同操作系统下的关闭方法不同。
在技术上也有一定的进步例如从以前单方面的让车保持一种车速下行驶到现在跟车定速等。
不管从巡航系统的不足到问题的分析还是从巡航系统的技术升级，我们都应该对汽车巡航系统控制系统进行分析，从而加强对技术的学习与研究深度，提升分析和解决问题的能力。
1 巡航系统发展方向进入21世纪以来，由于汽车电子元件越来越普遍地应用在汽车上以及各地公路、高速公路的不断发展，使得定速巡航系统已经逐步变得成熟，系统的电路以及布线有了很大的进步，控制部分更加快捷与精确，多路传送系统的技术变得更加成熟，故障自动报警系统发展得更加精准[2]。
总体看来，巡航系统的发展方向具体有以下几点：1.1 先进控制方法的引进车辆在行驶过程中的实际工况是很复杂的，它主要受到车载人员的人数、发动机的当前状况等因素的影响，驾驶员对舒适性的要求更高了，引入新技术的巡航控制系统在以传统的控制原理为基础，又引入不少先进的控制理论，目前，PID 控制，自适应控制和模糊控制等原理先后被研发使用[3]。
PID控制以及汽车控制的应用
未来展望
随着智能控制技术的发展，PID控制算法将与人工智能、机器 学习等技术相结合，实现更加智能化和自适应的控制策略。
未来研究方向包括发展新型PID控制算法、提高控制精度和鲁 棒性、以及探索多目标优化和控制等问题。同时，也需要加 强基础理论和实验研究，推动汽车控制技术的不断创新和发 展。
THANKS
在汽车控制中，PID控制算法广泛应用于发动机控制、底盘控制和车身控制等领域，对提高汽车的动力 性、经济性和舒适性具有重要意义。
实际应用与挑战
Hale Waihona Puke 在实际应用中，PID控制算法需要根 据具体的汽车系统和工况进行参数调 整和优化，以适应不同的行驶条件和 性能要求。
挑战主要来自于系统非线性和不确定 性，以及复杂的行驶环境和多变的驾 驶员意图。为了实现更好的控制效果 ，需要深入研究系统动态特性和驾驶 员行为特征。
控制精度与鲁棒性
控制精度
PID控制器在汽车控制中需要高精度 的控制效果，以满足汽车运行的安全 性和稳定性。
鲁棒性
由于汽车运行环境复杂多变，PID控制 器需要具备良好的鲁棒性，以应对各 种干扰和不确定性。
实时性要求
快速响应
汽车控制需要快速响应，以应对突发情况， PID控制器需要具备高效的计算能力和优化 算法，以满足实时性要求。
详细描述
通过传感器检测车辆的横摆角速度和侧向加速度，PID控制器计算期望横摆力矩并与实际横摆力矩进 行比较，产生一个附加横摆力矩，通过制动系统施加到内侧车轮上，使车辆保持稳定。PID控制器能 够根据车辆的动态响应实时调整附加横摆力矩，提高车辆的操控性和稳定性。
自动泊车系统
总结词
自动泊车系统是利用PID控制算法实现自 动寻找停车位和自动泊车的智能化系统 。
pid国内外研究现状
pid国内外研究现状PID控制器是一种常见的自动控制系统，它通过对被控对象的输出进行反馈调节，使其达到期望值。
本文将从国内外两个方面介绍PID控制器的研究现状。
一、国内研究现状1. PID控制器的基本原理PID控制器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。
其中，比例部分根据误差大小进行调节；积分部分根据误差累积量进行调节；微分部分根据误差变化率进行调节。
三个部分的输出值相加得到最终的控制量。
2. PID控制器在工业中的应用PID控制器广泛应用于工业生产中，如温度、压力、流量等过程变量的自动调节。
在电力系统中，PID控制器可用于发电机和输电线路等设备的自动调节；在化工生产中，可用于反应釜和蒸馏塔等设备的自动调节。
3. PID参数整定方法PID参数整定方法包括试错法、Ziegler-Nichols法、Chien-Hrones-Reswick法等。
试错法是一种经验性方法，需要经过多次试验才能得到较为准确的参数；Ziegler-Nichols法则是一种基于系统阻尼比和周期的经验公式，适用于单变量系统；Chien-Hrones-Reswick法则是一种基于频率响应的方法，适用于多变量系统。
二、国外研究现状1. PID控制器的发展历程PID控制器最早由美国工程师Nicholas Minorsky在1922年提出，但当时还没有数字化技术支持。
随着计算机技术的发展，PID控制器得到了广泛应用，并出现了各种改进算法，如模糊PID、自适应PID 等。
2. PID控制器在自动驾驶中的应用近年来，随着自动驾驶技术的兴起，PID控制器也开始被广泛应用于汽车、飞行器等交通工具中。
例如，在汽车自动驾驶中，PID控制器可用于保持车辆在车道内行驶；在飞行器自动导航中，PID控制器可用于保持飞机在预定高度、速度和航向上飞行。
3. PID参数整定方法国外学者提出了许多新颖的PID参数整定方法。
例如，基于人工智能的方法，如神经网络、遗传算法等，可以自动化地获得最佳PID参数；基于模型预测的方法，则可以根据系统动态特性进行在线参数调整。
恩智浦杯全国智能车竞赛之PID调节
恩智浦杯全国智能车竞赛之PID调节1. 引言1.1 恩智浦杯全国智能车竞赛概述恩智浦杯全国智能车竞赛是由恩智浦公司主办的一项旨在促进智能车技术发展和创新的比赛。
该比赛旨在鼓励参赛队伍利用智能控制技术和自动化技术，设计和制作能够自主行驶的智能汽车。
参赛队伍需要通过编程和算法优化，使智能车在指定赛道上完成各项任务，如避障、定位、停车等。
恩智浦杯全国智能车竞赛吸引了来自全国各地高校、研究机构和企业的精英人才参与，为智能车技术的研究和应用提供了一个广泛交流和展示的平台。
通过比赛，参赛队伍可以展示他们的创新能力和技术水平，与同行学习交流，促进技术进步和产业发展。
恩智浦杯全国智能车竞赛不仅是一场技术比拼，更是一场智慧与创新的盛会。
希望通过该比赛的举办，推动智能车技术的发展，促进行业合作与交流，为智能交通和自动驾驶技术的推广和应用做出贡献。
1.2 PID控制算法简介PID控制算法（Proportional-Integral-Derivative Control）是一种经典的控制算法，广泛应用于工业控制领域。
它通过比较目标值与实际值之间的差异来调节控制器的输出，实现系统的稳定性和准确性。
PID控制算法由三部分组成：比例控制部分（P）、积分控制部分（I）和微分控制部分（D）。
比例控制部分通过调节输出的幅度来消除偏差；积分控制部分通过累积误差来消除系统的静态误差；微分控制部分通过检测误差变化的速度来消除系统的动态误差。
在智能车竞赛中，PID控制算法被广泛应用于控制车辆的速度和方向，确保车辆能够在赛道上稳定行驶并达到最佳效果。
通过调节PID 参数，可以使得车辆在不同的路况下具有更好的适应性和响应性。
PID控制算法是一种简单而有效的控制方法，能够应用于各种不同的系统和场景中。
在智能车竞赛中，合理地使用PID控制算法可以提升车辆的性能和竞争力。
2. 正文2.1 PID控制算法在智能车竞赛中的应用PID控制算法是智能车竞赛中常用的控制策略之一，它通过不断地调整车辆的速度和方向，使得智能车能够准确地跟踪赛道并完成赛道规划。
正点原子 pid
正点原子 pidPID（“通用模型控制器”）是一种用于控制机器运动的算法，它是被广泛应用于工业控制、家用电器、航空航天、节能保护控制等领域的必要部分。
PID控制的主要功能是赋予机器不同的运动能力，使其能够根据设定的目标和输入自动调节运动的模式，以达到最优的控制效果。
点原子（DFRobot）的PID控制系统还具有图形化的控制界面，可以轻松调节各种参数，以达到最佳控制效果。
此外，正点原子PID控制系统还具备自动调节功能，可以根据系统的变化情况进行自动调整，以达到更好的运行效果。
正点原子PID控制系统采用高精度测控装置，具有超高精度、速度快、响应灵敏等优点，可以满足不同环境下的应用需求。
此外，正点原子PID控制系统的参数设置功能非常强大，可以根据具体的应用场景自动调节各项参数，在达到最佳控制效果的同时，也最大程度的减少系统的耗能与维护成本。
正点原子PID控制系统的应用非常广泛，采用该系统可以广泛应用于机械运动、智能化控制系统、自动驾驶系统等多种领域。
在机械运动领域，正点原子PID控制系统可以实现智能化定位控制、轨道控制、非线性移动机构的调整等功能，从而让机器的运动更加精准高效，节省宝贵的能源。
此外，正点原子PID控制系统还可以用于智能化控制系统，可以实现对多个智能化设备的远程监控、远程控制、故障诊断等功能，可以根据设定的运行状态自动完成运行控制，极大提升了智能化系统的控制效率。
最后，正点原子PID控制系统还可以应用于自动驾驶系统，可以有效提高自动驾驶汽车的行驶安全性，更好的满足用户的安全需求。
总的来说，正点原子PID控制系统是一个强大的控制系统，可以广泛应用到工业控制、机械运动、智能化控制系统、自动驾驶、节能保护等多个领域，以满足不同应用场景的需求。
对于现在快节奏的社会，提高系统的控制效率是非常重要的，正点原子PID控制系统能够有效的解决现有系统所存在的问题，提高系统的控制效率，以期达到更优质的产品和服务。
基于神经网络PID控制汽车智能化研究
73科技资讯 S CI EN CE & T EC HNO LO GY I NF OR MA TI ON 工 业 技 术汽车以有将近百年的发展,以成为人们生活不可或缺的交通工具,使人们出行变得方便,提高人们的生活质量。
但随着汽车技术的进步和人民物质水平的提高,道路上越来越多的汽车,交通越来越拥挤,驾驶员的非职业性等等。
使得交通事故频繁发生,造成巨大的人员伤亡和财产损失。
汽车交通安全已成为一个社会问题。
为了解决这个问题,首先,汽车必须有良好的安全。
一些功能的设计,主要研究方向之一是汽车的主动安全性是否良好。
汽车操纵稳定性的研究,已经有七十多年的历史。
目前,研究汽车本身的问题已经相当深入。
然而,人们使用智能汽车模型操纵稳定性评价时,有这样一个问题:缺乏基本了解对驾驶员的特性。
因此,人们只知道方向盘输入对应汽车的具体响应,很难确定驾驶员对系统的性能影响。
通过了解,一些研究人员开始研究驾驶员模型和驾驶员汽车闭环系统。
本文根据实践经验和方向控制驱动模型,研究基于智能车辆的需求和汽车操纵稳定性评价研究闭环驾驶模型。
基于车辆速度单神经元自适应PI D控制的驾驶员模型。
1 神经网络和PID控制1.1 PID 控制原理PID控制是最早的控制策略,比例、积分和微分组合控制,控制被控对象,称为P I D 控制器。
自从计算机进入控制领域以来,模拟控制器被数字计算机代替组成计算机控制系统,在软件上实现PI D控制算法,对PID控制使用更灵活,因其控制简单、可靠性高和鲁棒性好成为生产中常见的控制方法,过程控制和运动控制被广泛应用。
模拟PID控制系统原理如图1所示。
系统是由PID控制器和控制对象,根据给定的值和输出值来控制时间偏差,PID控制规则是:)dtdt 1()(t偏差偏差偏差D IT T Kp t u (1)写成传递函数为:)11()()()(s T sT Kp s E s U s G DI(2)比例环节是偏差信号成比例被放大;基于神经网络P I D 控制汽车智能化研究任丽娟(陕西航空职业技术学院 陕西汉中 723102)摘 要:汽车经过一百多年的发展,已成为人们生活不可或缺的交通工具。
pid平衡车原理 角度与速度关系
PID平衡车原理：角度与速度关系1. 概述PID（Proportional-Integral-Derivative）控制是一种常见的控制算法，广泛应用于各种控制系统中，包括自动驾驶汽车、无人机、机器人等。
在平衡车中，PID算法也扮演着举足轻重的角色，通过对车身的倾斜角度和速度进行精准控制，实现平衡车的稳定行驶。
本文将重点介绍PID平衡车原理中角度与速度的关系。
2. PID控制原理PID控制算法是一种反馈控制系统，它通过不断地检测偏差（即实际值与期望值之间的差距），并根据这个偏差来调整控制量，使系统的输出能够快速、稳定地收敛到期望值。
PID控制算法由比例项（P）、积分项（I）和微分项（D）三部分组成，分别对应系统的当前偏差、累积偏差和变化率。
通过对这三个项的合理调整，可以实现对系统的精细控制。
3. 平衡车倾斜角度在平衡车中，倾斜角度是指车身与竖直方向的夹角，通常用陀螺仪或加速度传感器来检测。
当平衡车开始倾斜时，PID控制器会根据倾斜角度的偏差来调整车轮的速度，以使倾斜角度趋近于零，从而实现平衡行驶。
4. 速度与倾斜角度之间的关系在平衡车中，速度与倾斜角度之间存在着密切的关系。
当平衡车向前倾斜时，前轮需要加速以恢复平衡；反之，当平衡车向后倾斜时，后轮需要加速。
这种速度与倾斜角度之间的关系可以通过PID控制算法来精确调节，使得平衡车能够在各种路况下保持稳定的行驶。
5. PID参数调节在实际应用中，PID参数的调节至关重要，它直接影响到平衡车的稳定性和灵活性。
通常情况下，需要通过实验和仿真来确定合适的PID 参数，以使平衡车能够在不同速度和倾斜角度下都能够保持稳定。
比例项（P）用于调节倾斜角度的偏差，积分项（I）用于消除系统的静态误差，微分项（D）用于抑制系统的震荡。
6. 结语在PID平衡车中，角度与速度之间的关系是保证平衡车稳定行驶的关键。
通过合理地调节PID参数，可以实现对倾斜角度和速度的精确控制，使得平衡车能够在不同路况下保持平稳。
模糊自适应PID控制及其在智能车的应用
２模糊 推理 规 则
模 糊 控 制 设计 的 核 心是 基 于 专家 知 识 或 控 制 工 程 师 长期 积 累 的技 术 知 识 和 实 际 操作 经 验 ，从 系统 的 稳定 性 、 响应 速 度 、 调 量 和 稳 态精 度 等 各 方 面 总 超 结 出 的模 糊 推理 规 则 ．其 一 般 形 式 为 由 模 糊 语 言 和 模 糊 逻 辑 组成 的模 糊 条 件 语 句 ． 系 统 采 用 Ｍａ ａ ／ 本 ｍｄｎ 模糊推理类型 ， 即模 糊 蕴 含 关 系 为 ：
杨 永
（ 广东技 术 师范 学院 天河学 院 ， 广东 广州 ５ ０ ４ ） １ ５ ０ 摘 要 ： 绍 了一种 模糊 自适应 Ｐ 制 器 ， 方 法用 于智 能车控 制 系 统 ， 介 Ｉ Ｄ控 该 克服 了简 单模 糊控 制 和传 统 Ｐ Ｉ Ｄ 控 制 的一些缺 点 ， 通过 模糊 规则进 行推 理和 决策 ， 现 了 Ｐ 制器参 数 的实 时优 化 ． 实 Ｉ Ｄ控
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Ｅ＝ ＝１ ． … ０１３ ｌ Ｃ 【 ． … １ 【 ５ ０ ０ 】 Ｉ ｘ， ＝１ ５ Ｃ ０ ０ ０１３ ，△ ＝０ ． 】１． 】１ ，Ａ ＿ ［…０ ０５ １ １ｘ ３
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Ｅ ｎ Ｃ＝ ‘ ＝１ ． … ０ ｘ ’ ０５ ｌ ｄＥ ＩＥ１Ｂｌ【 ５ ａ ０ ０ 】ｌ３［ ． ｌ １ ０
数校正值 △ 、 Ｋ、 ，自动校正初 始的 ＰＤ参 数 △ △ Ｉ 最 后 用 校 正 后 的参 数 输 人 Ｐ Ｄ 制 器 得 到 Ｉ控
、 、 ，
控 制 量．
图 １ 模 糊 自校 正 控 制 系统 框 图
基于AT89S52单片机及PID算法实现循迹避障功能的智能小车【毕业论文,绝对精品】
Abstract
This paper introduced an kind ofintelligent car that use AT89S52 SCM as control core , combine with multiple sensors and PIDcontrolalgorithmto achieve the function that find track and avoid obstacles.the electrical car uses reflective photoelectric sensor to detect black line to achieve track-finding,uses ultrasonic sensors to detect obstacles on the road to avoid obstacles automatically.The entire system has the function that trace route automatically,find light and test speed.Among them, AT89S52 which has 8-bit single-chip is used as the control part.Because of useing easily and having multi-function ,it suffers large users. The motor driver uses the common way--PWM for the motor controlling speed. the speed of car is displayed by the LCD screen .The circuit structure of the whole system is relatively simple, high reliability, and it can meet the requirements of the various design.With the continuous improvement of high technology and the stead process in industrial automation in our country,the Intelligence-car which gradually access to people's attention has been widely applied to design a variety of toys and other products,which greatly enriched people's lives.
增量式速度PID
1、把I、D调成0 调P 给一个较大的值，给一个2米左右的期望值，给好P值后，先空载，如果速度受控，就把车放在跑道上，如果超调，车子就会以大概8m每秒的速度飞奔，如果出现这种情况，就往小调，直到找到临界值，记下那个临界值，做好防撞。
2、P调好后，在临界值的基础上增加百分之30到40，然后调I ，同样的方法I在临界值的基础上增加百分之60到80，然后调D。
3、D只需要微调，慢慢往上加，找到刚好不震荡的那个点就行了。
说明：在调节期间，只用PID什么棒棒，减速程序都先屏蔽了，要不然是看不出效果的。
本文只是技术交流，仅仅是鄙人对一些知识的看法和认识，由于鄙人学疏才浅，必然会在本文中出现定义理解不深刻，原理叙述有误等错误，敬请各位高人理解，如有错误之处，请大家指出，我将积极学习改进。
其实很早就应该写这么一个东西，由于学习和工作太忙，一直没有时间去写，春节放假，偶尔有了时间，决心一定要写好，本文只是针对初学者，对于那些老鸟和大神们，基本上没有看的必要，所以再您看这篇文章之前，还要对我多多的理解和宽容，写不好，我改进学习，写的好，希望对您有帮助。
（一）PID 的背景和一些原理上理解PID 控制技术，是最简单的闭环控制技术之一，一般都是利用单反馈或者多反馈来实现对控制对象的调节，实现被控对象的可控性和可预知性的控制。
使得设备运行的更加的可靠，合理且平稳。
PID 的全称为比例积分微分控制，P 即为比例，I 即为积分，D 即为微分。
PID 往往都是应用于惰性系统，所谓惰性系统就是变化较慢且无法精确控制和调节的对象，其中最最重要的特点就是变化速度慢，调节速度慢，控制周期较长，最经典的控制对象就为温度的温控。
下面就举一个简单的例子进行说明：比如我们要对一个水箱里面的水进行加热，我们的目标加热温度为100℃，首先我们不用闭环对水温进行加热，也就是说我们只是靠人为观察温度计的温度值来对加热器进行人工的干预。
当温度加热到100℃以后，我们就停止加热，这个时候，虽然水温已经到达100 且加热器已经不再通电加热，但是由于加热器的预热和水本身传递温度的惰性，导致水温会继续上升，经过一段时间后，水温会继续升高，并且超过100℃，那么该系统就无法达到我们所预期的要求。
自适应 PID 控制器的设计及应用
自适应 PID 控制器的设计及应用在工业生产和自动控制领域中，PID 控制器是一种常用的控制算法。
PID 循环控制器通过比较系统实际输出值和理想输出值之间的差异，并通过调节控制器的输出来达到最终的控制目标。
然而，PID 控制器对于非线性系统和负载变化敏感性较高，需要手动调整参数，调参过程耗时长，因此PID 控制器的应用受到了一定的限制。
自适应 PID 控制器则是一种应对上述问题的解决方案，它采用自适应控制算法，并结合经验模型、神经网络等方法，自动地调整 PID 控制器的参数，从而适应复杂的工业生产和自动控制环境。
接下来我们将探讨自适应 PID 控制器的设计及应用。
自适应 PID 控制器的概念自适应控制理论是 20 世纪上半叶发展起来的一种创新类型控制系统，在自动控制和工业生产领域得到了广泛应用。
自适应控制是一种控制系统，通过及时测量和分析控制对象的响应，结合动态模型和智能算法，实现系统自身结构调整和参数优化的过程。
自适应 PID 控制器是基于 PID 算法的自适应控制系统的一个重要代表。
自适应PID 控制器的基本思想是，根据控制器的响应和控制对象的状态，自动调节 PID 控制器的参数，从而达到最优控制策略。
传统 PID 控制器仅仅考虑了系统误差，而忽略了系统参数变化和环境因素对控制效果的影响，自适应 PID 控制器则是基于这一观察提出的。
自适应 PID 控制器通过监控系统的响应和状态，实时调整 PID 控制器的三个参数，即 P（比例系数）、I（积分系数）和 D（微分系数）系数，以使控制系统更加精确、稳定和动态响应更好。
自适应 PID 控制器的设计自适应 PID 控制器的设计过程可以分为三个步骤：系统建模、参数调整和算法选择。
系统建模：在进行自适应 PID 控制器设计之前，首先需要对控制对象进行建模和测试。
模型建立的主要目的是得到系统的数学模型，从而帮助我们选择合适的自适应控制算法。
参数调整：自适应 PID 控制器有三个参数—— P、I 和 D，我们需要通过实验和模型验证确定这些参数的最优值。
智能驾驶汽车的自适应路径跟踪方法
智能驾驶汽车的自适应路径跟踪方法智能驾驶汽车是当今汽车行业的一大创新。
它可以通过使用各种传感器和先进的计算机系统，实现自主导航、自动驾驶和交通流优化等功能。
其中，路径跟踪是智能驾驶汽车实现安全、高效行驶的关键环节之一。
本文将探讨智能驾驶汽车的自适应路径跟踪方法，并介绍一种基于模型预测控制（MPC）的路径跟踪算法。
智能驾驶汽车的自适应路径跟踪方法旨在使车辆能够准确地跟随设定的路径，并在遇到障碍物或其他交通状况时能够进行适应性调整。
传统的路径跟踪方法通常采用规则基础的控制策略，如比例-积分-微分（PID）控制器。
然而，这些方法往往难以应对复杂的道路条件和动态的环境变化。
基于模型预测控制（MPC）的路径跟踪算法是近年来被广泛研究和应用的一种方法。
MPC通过在线优化车辆控制策略，以预测未来的状态和轨迹，并选择最优的控制输入。
这种方法能够在保证快速响应的同时，充分考虑车辆动力学约束和环境因素。
MPC路径跟踪方法的核心是一个动态模型，该模型描述了车辆的运动特性和约束条件。
模型可以通过实时测量数据和先验知识进行参数估计和校准，以适应不同的驾驶条件和车辆类型。
在路径跟踪过程中，MPC根据当前车辆状态和期望路径，使用数学优化算法计算最优的控制指令，如转向角度和油门踏板位置。
MPC路径跟踪算法的实现还需要考虑环境感知和障碍物避免。
智能驾驶汽车通常配备多种传感器，如激光雷达、摄像头和超声波传感器，用于感知路面、车辆和障碍物。
这些传感器提供的信息可以用于生成环境地图和障碍物检测。
在路径跟踪过程中，MPC可以利用这些信息进行动态路径规划和即时调整。
然而，MPC路径跟踪算法也面临一些挑战。
首先，路径预测和优化计算需要实时性和高效性，以确保车辆能够快速、平稳地响应变化的道路条件。
其次，模型的准确性和鲁棒性对路径跟踪的性能至关重要。
不准确的模型可能导致控制误差和不稳定行驶。
此外，算法需要考虑车辆的动态约束，如最大加速度和转弯半径等，以保证行驶的安全性。
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2012年7月下 第21期（总第279期）
10.3969/j.issn.1671-489X.2012.21.105
PID控制器在智能汽车速度控制方面的应用
*
齐忠琪 鲁斐
新疆师范大学教育科学学院 乌鲁木齐 830053
摘 要 PID控制器是一个具有反馈环节的自动化控制系统，它普遍应用于工业自动化控制领域。
智能汽车是指能自动识别路径，并能在规定路径上自动行驶的汽车模型。
在探讨PID控制器结构与工作原理的基础上，提出智能汽车车速PID控制器系统的设计思路。
关键词 PID；智能汽车；控制系统
中图分类号：TP273 文献标识码：B 文章编号：1671-489X(2012)21-0105-02
Design and Implementation of Intelligent Vehicle Speed Control System based PID Controller //Qi Zhongqi, Lu Fei
vehicle is a vehicle model which can 新疆师范大学教育科学学院学生科技创新项目支持（项目批准号：JY2011030）。
作者：齐忠琪，高级实验师，研究方向为通用技术。
且又能随赛道变化自动变速的速度控制系统？这便是本文研究的重点。
1 智能车速度控制方案的提出
智能车的速度取决于车模自身驱动电机的转速，驱动电机的转速受制于电机驱动模块输出电流的大小，电机驱动模块输出电流的大小受制于智能车控制核心——单片机输出的脉冲频率和占空比。
在单片机输出的脉冲频率为定值时，脉冲占空比越大，驱动电机转速就越高；反之，转速就低。
在智能车行驶过程中，如果赋予智能车驱动电机以较高速度，车模在直道行驶中不会有任何问题；但车模在通过弯道时，由于车模方向控制的机械系统具有惰性，车辆自身具有惯性，车模就极易从弯道的入口处冲出赛道。
所以欲保证智能车在不冲出赛道的
那些与自己的认知不和谐的图像信息，慢慢地建立起复杂的心理选择机制，这与受众的认知水平、价值观念、个人修养等有关。
往往那些能体现社会现实并能给予人们以思考和感悟的摄影图像更能吸引公众的眼球，为公众所选择。
3 结语
在当今信息技术发展快速的时代，人们越来越重视视觉上的文化盛宴，而摄影图像作为视觉文化的一种表
现形式，也越来越受到人们的追捧。
摄影图像传播效果的大小影响其存在的价值，并影响受众对其的认可信赖程度。
要达到良好的传播效果，必须深入把握摄影图像本身的特性及其发生机制，把好传播的各个关口，保证高质量、高内涵，做到大众化，通俗易懂，能准确地捕捉公众的普遍心理活动争取其信任，能对公众的行为习惯、思维方式产生影响，能提升公众的视觉审美素养，这样摄影图像才能为人们所广泛传播。
参考文献
[1]翟红刚.论摄影图像的传播效果[D].北京印刷学院,2005.
[2]郑兴东.良好的传播者形象的构成因素[J].采·写·编,2008(5):48-50.
[3]张秉政,李鑫.当代传播环境下的纪实摄影[J].淮北师范大学学报,2011(6):43-47.[4]郭庆光.传播学教程[M].北京:中国人民大学出版社,2001:157.
图1 PID控制方框图
前提下又达到一定的平均速度，则智能车的速度必须是
可变的，即直道速度要快，弯道速度要慢，且速度控制
系统的响应时间要短。
因此，笔者认为：智能车的速度
控制系统必须是一个由PID控制器组成的闭环控制系统。
2 PID控制器结构框图与系统控制原理
2.1 PID控制器结构框图
PID（Proportional Integral Differential）控制
器是一个具有反馈环节的自动化控制系统，其结构框图
见图1。
PID控制器各参量之间的关系表达式如下：
1()
()()()
d
i
da t
u t Ka t a t dt T
T dt
=++
⎰
其中：)
(
)
(
)
(t
f
t
r
t
a+
=
2.2 PID控制器工作原理
PID控制器是一种线性闭环控制器。
控制标准值)
(t
r
与被控对象反馈量)
(t
f产生一个代数和)
(t
a，再对)(t
a
分别进行积分、微分和添加控制因子K后形成被控对象的
控制参量，用此控制参量去控制被控对象，从而使被控
对象在设计要求的状态下进行工作。
其中的比例部分用来控制系统的响应速度和系统的
调节精度。
积分部分的主要作用是确保在系统稳态时过
程输出和设定值一致。
微分部分的主要作用是改善闭环
系统的稳定性。
每一部分的参数需要在实际工程中予以
设定与现场调整。
3 智能汽车车速PID控制器的设计
3.1 PID控制器输入标准值的设定
由于智能汽车在运行过程中，车速必须随赛道的变
化而变化，所以车的速度对于某个路段来说是恒速的，
而对于整个赛道来讲它又是变速的。
所以此系统中的PID
控制器所要输入的标准值一定要受控于路径传感器的输
出电压。
基本方法是：对路径传感器输出的有效电压取
绝对值，然后再乘以固定系数，用得到的积作为输入标
准电压。
3.2 PID控制器被控对象控制参量的设定
智能汽车中的驱动电机是PID控制器的受控对象，电
机的速度由单片机输出的PWM脉冲频率和脉宽所决定，在
实际操作过程中采用频率固定、脉宽可调的方法进行控
制。
驱动电机理想速度还受制于赛道材料的摩擦力、赛
道路径变化等条件制约。
所以驱动电机的标准控制参量
一般预设3个固定值，一个为直道时的控制参量，其余两
个为不同角度弯道时的控制参量。
预设的控制参量是否
合适，还需要在车模试跑中予以调整，以保证车模在不
冲出赛道时保持尽可能高的速度。
3.3 智能汽车车速PID控制器系统结构框图及工作原理
1）智能汽车车速PID控制器系统结构框图如图2所
示。
2）智能汽车车速PID控制器系统工作原理。
路径传
感器在系统中负责检测赛道变化情况，并完成将赛道位
置信息转换为电压信息的任务。
滤波器用以滤除路径传
感器输出电压中干扰成分，并负责对路径传感器输出电
压进行一定的调整。
然后将此电压作为车速PID控制器
系统中的标准输入电压)
(t
r。
取样电路用以检测电机转
速，并负责将速度信息转换为电压信息。
反馈电路将取
样电路输出的电压变换后形成)
(t
f送往比较器，)
(t
r与
)(t
f通过比较器求代数和)(t
a，然后将值送往PID控制单
元。
PID控制单元对)
(t
a进行处理，处理后的结果)(t
u送
往PWM控制电路，用以控制PWM电路输出的脉冲宽度，最
终起到控制驱动电机的作用。
4 小结
普遍应用于工业自动化控制领域的PID控制器，是一
个具有反馈环节的自动化控制系统。
在智能汽车车速控
制中应用PID控制器，可以有效控制智能汽车在不同赛道
上的速度，且具有速率变化迅速及运行平稳的特点。
需要注意的是，在此系统中输入标准值和输出标准
值，需要根据不同赛道参数和不同类型的电机在实践中
予以设定和调整。
图2 系统结构框图
参考文献
[1]朱大奇.计算机过程控制技术[M].南京:南京大学出版社,2001:290-310.
[2]乔维德.永磁无刷直流电动机的模糊PID控制研究[J].电气传动自动化,2009(4):31-34.。