智能车速度控制pid(电机闭环控制算法)
智能汽车控制策略及PID算法分析
智能汽车控制策略及其PID 算法分析作者：王保磊机电1103-11221077目录背景简介一．智能汽车竞赛简介： (1)系统建立二．控制策略： (1)2.1：理论分析 (2)2.2 ： PID 控制规律的离散化 (3)2.3 ： matlab 分析 (4)2.4 ：系统校正 (9)总结三．总结： (14)一．智能汽车竞赛简介。
全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛是在规定的模型汽车平台上，使用飞思卡尔半导体公司的 8 位、 16 位微控制器作为核心控制模块，通过增加道路传感器、电机驱动电路以及编写相应软件，制作一个能够自主识别道路的模型汽车，按照规定路线行进，以完成时间最短者为优胜。
因而该竞赛是涵盖了控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多个学科的比赛。
摄像头组比赛规则：采用模拟或数字摄像头对赛道信息进行采集，通过硬件二值化并进行软件信息处理，获得赛道信息，采用规定的舵机和电机控制小车的行走。
相同的赛道，竞速，完成赛道时间短的队伍获胜。
下图为赛道示意图和实际赛道照片。
为保证小车一直沿着黑色引导线快速行驶，系统主要的控制对象是小车的转向和车速。
即应使小车在直道上以最快的速度行驶。
在进入弯道的时刻尽快减速，且角度的转向要适合弯道的曲率，确保小车平滑地转弯，并在弯道中保持恒速。
从弯道进入直道时，小车的舵机要转向至中间，速度应该立即得到提升，直至以最大的速度行进。
为实现上述控制思想，我们采用不同的控制方法来控制小车的转角和速度。
下图为小车的实物模型：二．控制策略。
2.1：理论分析：Ov7620 数字摄像头采集到的赛道信息为采集点灰度值，这些灰度值与设定的阀值进行比较转化为二进制信息，利用这些二进制信息可以确定赛道黑线位置，进而确定小车当前位置及理想通过曲线。
求得理想通过曲线上各点的斜率进而确定赛道类型，通过算法控制电机转速，以保证小车安全通过赛道防止侧翻和打滑。
计算小车的当前位置横坐标值即摄像头视野中线与理想通过曲线与横坐标交点的差值。
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PID调节是一种常见的控制算法，它可以使得我们的智能车在行驶过程中更加稳定、精准地跟踪参考线，因此深受智能车竞赛爱好者的喜爱。
在恩智浦杯全国智能车竞赛中，PID调节也是考试科目之一，掌握PID调节技巧可以有效地提高竞赛成绩。
PID调节的原理与实现PID调节是由比例(P)、积分(I)、微分(D)三个控制部分组成的，在调节方式上比纯比例、纯积分、纯微分控制更加精准，稳定性更高。
其中各部分的作用如下：1. 比例控制(P)：控制速度和位置差的乘积，将当前偏差与期望值相乘，实现偏差与输出信号之间的线性比例关系。
2. 积分控制(I)：累加控制环节中的误差，以减小偏差处于静态区间的情况，较大幅度地减少稳态误差和偏移，并加强系统的稳定性和精度。
3. 微分控制(D)：根据偏差在横轴上的改变速率来调节输出，防止过冲或震荡，能更好地适应系统扰动。
PID算法通过将上述三个控制部分相加，生成输出值Pu，现在我们需要设定输出值Pu 的目标值，也就是我们需要调节的偏差。
这个目标值是由PID控制器计算出的参考值，然后根据目标值和实际值的偏差来修正输出值，从而实现控制目标的精度。
在恩智浦杯全国智能车竞赛中，PID调节的应用非常广泛，比如跟踪参考线、通过斑马线、识别交通灯等都需要PID控制技巧。
下面以跟踪参考线为例，介绍PID调节在智能车竞赛中的应用。
1. 确定控制目标：智能车需要跟踪的控制目标就是参考线，控制目标的个数和形状可能有所不同，但原理都是一样的。
2. 传感器读取数据：为了了解目前智能车的实际位置，我们需要通过传感器读取智能车当前距离参考线的距离差，然后输出给控制器进行下一步的计算。
3. PID计算：根据传感器读取的数据计算出PID指令（输出值），指令的大小和方向与距离差及偏差大小有关。
4. 控制执行：控制执行部分采取的是速度控制模式，智能车越靠近参考线速度越慢，离得越远速度越快，执行过程中不断采集传感器数据，判断当前位置是否偏离了参考线。
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。
PID算法原理及调整规律
PID算法原理及调整规律一、PID算法简介在智能车竞赛中，要想让智能车根据赛道的不断变化灵活的行进，PID算法的采用很有意义。
首先必须明确PID算法是基于反馈的。
一般情况下，这个反馈就是速度传感器返回给单片机当前电机的转速。
简单的说，就是用这个反馈跟预设值进行比较，如果转速偏大，就减小电机两端的电压；相反，则增加电机两端的电压。
顾名思义，P指是比例（Proportion），I指是积分（Integral），D指微分（Differential）。
在电机调速系统中，输入信号为正，要求电机正转时，反馈信号也为正（PID算法时，误差=输入-反馈），同时电机转速越高，反馈信号越大。
要想搞懂PID算法的原理，首先必须先明白P,I,D各自的含义及控制规律：比例P：比例项部分其实就是对预设值和反馈值差值的发大倍数。
举个例子，假如原来电机两端的电压为U0，比例P为0.2，输入值是800，而反馈值是1000，那么输出到电机两端的电压应变为U0+0.2*（800-1000）。
从而达到了调节速度的目的。
显然比例P越大时，电机转速回归到输入值的速度将更快，及调节灵敏度就越高。
从而，加大P值，可以减少从非稳态到稳态的时间。
但是同时也可能造成电机转速在预设值附近振荡的情形，所以又引入积分I解决此问题。
积分I：顾名思义，积分项部分其实就是对预设值和反馈值之间的差值在时间上进行累加。
当差值不是很大时，为了不引起振荡。
可以先让电机按原转速继续运行。
当时要将这个差值用积分项累加。
当这个和累加到一定值时，再一次性进行处理。
从而避免了振荡现象的发生。
可见，积分项的调节存在明显的滞后。
而且I值越大，滞后效果越明显。
微分D：微分项部分其实就是求电机转速的变化率。
也就是前后两次差值的差而已。
也就是说，微分项是根据差值变化的速率，提前给出一个相应的调节动作。
可见微分项的调节是超前的。
并且D值越大，超前作用越明显。
可以在一定程度上缓冲振荡。
比例项的作用仅是放大误差的幅值，而目前需要增加的是“微分项”，它能预测误差变化的趋势，这样，具有比例+微分的控制器，就能够提前使抑制误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免了被控量的严重超调。
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 。
基于PID算法对智能车自动控制的研究与实现
总681期第十九期2019年7月河南科技Henan Science and Technology基于PID 算法对智能车自动控制的研究与实现陶文鹏（安徽财经大学管理科学与工程学院，安徽蚌埠233000）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）19-0030-03Research and Implementation of Intelligent Vehicle Automatic Control Based on PID AlgorithmsTAO Wenpeng（School of Management Science and Engineering,Anhui University of Finance and Economics ，Bengbu Anhui 233000）Abstract:This design took camera as sensor,used motor and steering gear to control the direction and speed of intel⁃ligent 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 PID algorithm was studied by simulation with relevant software and actual parameters.Its purposeis 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。
智能车的PID控制
智能车的 PID 控制 智能车的转向控制和速度控制是一体的，合理的速度分配以及最优的行驶路线，才能使智能车在最短时间内完成比赛。
从我们开始提速调试的过程中，曲率半径为50cm 的最小弯几乎都会冲出去，究其原因是当初赛道判断出错，入弯时速度调整太迟，当速度调整过来时，车子已经冲出赛道。
经过长期的调试发现，如果在入弯前能及时调整速度，智能车在弯道内可以很好的以比较高的速度行驶，同时可以切线以最优路径行驶以单行黑线点与图像中心的偏差来对转向进行控制。
最终采用了PD 对转向进行控制，P ——某一行的偏差，D ——本次偏差与上一次偏差的差值。
PD 值是我们调好的一组固定值。
只是P 的参考行我们采用的是动态设定，根据我们外部按键设定的速度值的不同，也通过外部按键设定不同的参考行，保证智能车的沿线及切弯。
设定速度低时，参考行设定距车子近的方向，如果此时设定的距车子太远的地方，智能车在过弯道时，很容易切弯过度，行驶出赛道。
当设定速度高时，参考行设定距车子远的方向，这样可以在高速行驶下，使车子提前转弯我们采用的是增量式PID 算法。
PID 控制器原理图如图3.13所示，图3.13 PID 控制器原理框图 图3.13中，r(t)是电动机的速度设定值，c(t)是转速的实际测量值，e(t)是控制器的输入偏差信号，u(t)是控制器的输出控制量，则PID 控制算式如下：公式1其中Kp是比例系数，Ti是积分时间常数，Td是微分时间常数。
把上式离散化处理后得：公式2其中Ts为采样周期。
由于采用的是增量式PID算法，因此PID调节器只需计算出控制量的增量，所以增量式PID控制算式如下：公式3公式4令A=（Kp+Ki+Kd），B=(Kp+2Kd)，C=Kd，则有：公式5我们只需确定上式中的A,B,C三个变量的值，寻找一组最为合适的PID参数，在这里推荐经验调试来确定三个变量的值，先把B,C置0，调参数A，然后在A 的基础上依次来确定B和C。
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算法的列车自动驾驶控制方法研究
基于PID算法的列车自动驾驶控制方法研究发布时间：2021-06-10T10:15:45.890Z 来源：《基层建设》2021年第5期作者：李文龙吴祥民董彦妮张忠杰[导读] 摘要：在现有列车数学模型的基础上，采用PID算法设计了列车速度闭环控制器，当自动控制系统生成期望速度曲线时，适当配置PID控制器的参数，列车可以达到满意的速度跟踪效果。
中车青岛四方机车车辆股份有限公司青岛 266111 摘要：在现有列车数学模型的基础上，采用PID算法设计了列车速度闭环控制器，当自动控制系统生成期望速度曲线时，适当配置PID 控制器的参数，列车可以达到满意的速度跟踪效果。
此外，本文通过极点配置，得到比例系数、积分系数以及微分系数的最佳组合，提高列车自动驾驶系统的精度。
关键词：列车；PID算法；速度控制；仿真 1 前言在列车人工驾驶模式下，司机将根据经验、列车运行情况以及当前路况驾驶列车。
然而，在情绪波动和疲劳的影响下，司机会误操作，导致事故的发生。
列车自动驾驶系统可以根据实际路况信息，获取各设备的工作状态和列车运行情况，并得到智能化的运行计划，从而保证列车运行的独立控制。
与人工驾驶相比，列车自动驾驶在能源节约、时间准确性、乘客舒适度以及安全性等方面具有更大的优势和更好的应用前景。
列车自动驾驶系统（ATO）是列车自动控制系统（ATC）的一个子系统。
与列车自动监督（ATS）子系统、列车自动防护（ATP）子系统协调配合，共同完成列车的自动控制，具体流程为：ATO接收来自ATS发送的目的地编码、运行时分等信息，并且接收来自ATP发送的当前列车速度、加速度、目标速度、当前位置等信息，跟随ATP生成的速度-时间曲线，在ATP的防护下安全运行，实现列车的自动驾驶。
2 PID算法的研究PID算法是基于偏差在过去、现在和将来做出调节量估计的一种简单有效的控制算法，在许多工业控制中得到了广泛的应用，因此采用PID逻辑来实现高速列车的速度控制也应运而生。
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智能小车是近年来智能化技术的一项重要应用，模糊PID控制算法作为一种自适应控制算法，被广泛应用于智能小车领域。
本文将从智能小车的研究背景入手，介绍模糊PID控制算法的原理和特点，以及在智能小车中的研究和应用，最后总结并展望未来研究的方向。
一、研究背景智能小车是一种能够自主运动、感知环境并做出决策的机器人，其运动控制是实现智能小车基本功能的核心。
传统的PID控制算法在许多自动控制系统中得到广泛应用，它通过不断地调整比例、积分和微分三个参数来实现系统的稳定控制。
然而，传统PID控制算法的主要问题是在非线性、时变或不确定性的系统中效果不佳。
为了解决这一问题，模糊PID控制算法被引入到智能小车的控制中。
模糊PID控制算法是基于模糊逻辑理论和PID控制理论的结合，通过对系统内外环境进行模糊化表示，将模糊规则集与PID控制算法相结合，从而提高了系统的稳定性和鲁棒性。
二、模糊PID控制算法原理和特点1.模糊化：将系统的输入和输出进行模糊化处理，将连续值转化为模糊变量。
2.模糊规则库构建：根据系统的特性和经验知识，构建一组模糊规则。
3.模糊推理：根据当前的系统输入和模糊规则库，进行模糊推理，得到模糊输出。
4.解模糊化：将模糊输出转化为真实的控制量。
5.输出：将解模糊化得到的控制量输出给被控对象，实现控制。
1.对系统非线性和时变性具有较好的适应性，能够应对实际环境中的各种变化和干扰。
2.理论基础扎实，可以通过专家知识和经验知识来构建模糊规则库，适用于复杂系统。
3.可以处理模糊和不确定性信息，提高了控制系统的稳定性和鲁棒性。
智能小车作为一种自主决策和行动能力的机器人，其控制系统对稳定性要求较高。
模糊PID控制算法在智能小车中得到了广泛的研究和应用。
首先，模糊PID控制算法可以用于智能小车的路径规划和避障。
通过感知环境中的障碍物和目标点，将其模糊化处理，构建模糊规则库，实现智能小车的自主导航和避障功能。
恩智浦杯全国智能车竞赛之pid调节
ｋ
ｕ（ｋ）＝Ｋｐｅ（ｋ）＋Ｋｉｊ∑＝０ｅ（ｊ）＋Ｋｄ［ｅ（ｋ）－ｅ（ｋ－１）］ 在将相关数据代入到公式中后，得出相应的结果为：
ΔＵｋ＝Ａｅ（ｋ１）＋Ｃｅ（ｋ２） 对公式进行分析，其中 Ｐ的值用 ＫＰ 进行表示，而 Ｄ值的表 示则为 ＴＤ，Ｉ值的表示则为 １／Ｔｉ，均为常数，而 Ｔ，为已知，代表了 采样周期。其中，对 ＡＢＣ进行计算，需要从 ＰＩＤ入手进行换算， 将公式代入，其中的 ＰＩＤ也为一个常数，代入其中后，可用公式 ｅ（ｋ）ｅ（ｋ－１）ｅ（ｋ－２）进行表示，从而得出 ΔＵｋ的值。并根据得出 的值，对 ＰＷＭ的大小进行合理调节，实现对速度的要求。 在对 ＰＩＤ控制器的参数进行计算时，其方法通常需要将临 界比例法进行应用，这种计算方法需要采用一个相对容易理解 的控制模型，通过对模型进行简单讲解，在具体实施操作过程 中，需要两人配合，一个人以 ＰＩＤ控制的方法走 １１０步后停下。 （１）对其中的 Ｐ比例进行控制，需要根据一定的步伐规律 实现一百多步的步行，然后停止。 （２）对 ＰＩ积分进行控制，则需要根据步伐，在完成行走，停 止后，回头，继续走，走到一百零几步的位置，继续转头向一百 多步的位置走，并在一百多步的位置来回晃几次后，停止在一 百多步的位置上。 （３）对 ＰＤ微分进行控制，需要根据相应步伐在走到一百 零几步后，逐渐向一百多步的位置进行靠近，并在一百多步的 位置进行准确停止，实现无静差控制过程，如果存在不准确停 靠，则表示存在静差控制。 下面介绍为一种常用调试步骤： （１）将增益 Ｐ的比例进行确定。在对增益比例 Ｐ进行确定 时，需要先将 ＰＩＤ的积分项去掉，同时去掉相应的微分项，在一 般情况下，需要将 Ｔｉ值确定为 ０，Ｔｄ值确定为 ０，保证 ＰＩＤ的比 例调节不受到其他因素的影响。同时，需要将系统允许的最大 值进行确定，使其被控制在 ６０％７０％，促进比例增益 Ｐ，并从 ０ 开始，使其逐渐增加，直到观察到系统出现震荡时停止。然后， 再促进比例增益 Ｐ的减小，使其减小到系统震荡消失为止，并 对此时的比例增益 Ｐ进行记录。如果本次研究将 ＰＩＤ的比例 增益值 Ｐ设定为 ６０％７０％，则在达到相关数值时，可停止对比 例增益 Ｐ的调试工作。
循迹小车pid算法原理
循迹小车pid算法原理循迹小车是一种能够自主行驶并且能够按照指定路径行驶的智能小车。
在实现循迹功能时，PID算法被广泛应用。
PID算法是一种闭环控制算法，通过对系统的误差进行监测和调节，使系统能够快速、准确地响应外部指令，达到期望的控制效果。
PID算法的原理可以简要概括为：比例控制、积分控制和微分控制的结合。
在循迹小车中，PID算法通过不断调整电机的转速来实现循迹的功能。
循迹小车通过传感器获取当前车辆与指定路径的偏差值，也就是当前误差。
这个误差值可以通过两个循迹传感器（通常为红外线传感器）来测量得到。
当车辆偏离路径时，两个传感器所接收到的红外线强度会发生变化，进而产生不同的电压信号。
比例控制是PID算法的第一步，通过测量到的误差值和比例系数Kp的乘积来得到比例修正量。
比例系数Kp用于控制比例修正量的大小，当误差越大时，比例修正量也就越大。
比例修正量的作用是根据误差的大小来调整电机的转速，使车辆尽快回到指定路径。
然而，仅仅使用比例控制会导致循迹小车在靠近指定路径时产生超调现象，也就是车辆会来回摆动，难以稳定在路径上。
为了解决这个问题，需要引入积分控制。
积分控制是PID算法的第二步，通过将误差累加并与积分系数Ki的乘积得到积分修正量。
积分修正量的作用是消除稳态误差，即使车辆偏离路径一段时间后，积分修正量也会逐渐增大，使车辆更容易回到指定路径。
积分系数Ki用于控制积分修正量的增长速度，当误差较大或持续时间较长时，积分修正量也增大。
然而，仅仅使用积分控制会导致循迹小车在接近指定路径时产生振荡现象，也就是车辆会来回摆动，难以稳定在路径上。
为了解决这个问题，需要引入微分控制。
微分控制是PID算法的第三步，通过测量误差的变化率和微分系数Kd的乘积来得到微分修正量。
微分修正量的作用是根据误差的变化率来调整电机的转速，使车辆平稳地接近指定路径。
微分系数Kd 用于控制微分修正量的大小，当误差变化率较大时，微分修正量也就较大。
《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 。
PID控制直流电机
标签：调速直流PID数字智能车基于单片机的数字PID实现直流电机调速(智能车)现在做很多的智能车,都需要对车速进行控制.或匀速或变速,在调速算法中,PID的经典永垂不朽.其实,简单的51单片机尚能轻易的实现平滑良好的调速,更不用说性能优良的单片机.然而,要做到最好,是需要很高的专业水平和动手能力.但是,工程上能达到我们的目标即可.抱着"够用就好"的思想,我们来开始我们的调速旅程:所谓的PID是肯定基于一个闭环系统而言的,什么是闭环系统呢,我简单的介绍一下:看上面的这个系统,就不是一个闭环系统,而是一个开环系统.再看下面的这个就是闭环系统:上图这个系统就是典型的闭环系统.大家也许看出来了,"开环"系统,就是系统没有反馈,是个"打开的环",而闭环系统,是有反馈的,是一个完整的环形.正是这个反馈,就可以将当前电机的转速传递给系统控制端,如果电机转速快了,控制器就让它慢点(比如可以降低电机两端的电压),同样,如果速度传感器检测到转速低了,就应该让电机两端的电压提高一点.就是在这样的不断矫正中,电机的速度会保持恒定.当然,这个矫正的周期是非常短的,矫正的速度是很快的.有人说,不就是多了就少点,少了就多点嘛,干嘛使用什么玄乎的PID?对,你说对了,"多了就少点,少了就多点"这本身就是PID里面的一种:P控制--只使用了P算法.接下来我们就看看到底什么是PID,为什么要使用PID,怎么样使用PID:P--比例I--积分D--微分我们来一条一条的讲解P,I,D的含义及其意义:P--比例部分这个很好理解.比如说,速度传感器发现,当前速度是1200(每分钟).而我们设定的速度值为1000,那么就差别了200,这时,如果我设定P为0.1,如果输入的电压就应该是Uo-0.1x200.看到了没有,这里的比例的意思就是"倍数",就是你要把这个偏差放大多少倍."放大"本身就是一个比例嘛.知道了这个,你就可以写一个PID控制里面的P控制了.很多时候,不需要I 和D控制,单单一个P控制就足够了.到了这里你就可以控制电机的速度了.I--积分部分.这个积分其实也很好理解 .它是一个积分运算.有的时候偏差不是很大,所以继续运行下去,会使系统存在一个偏差.但是你如果使用I运算将这个偏差累加起来,到了一定大小的时候就进行处理.这样就能防止系统的误差累计.其实,在程序中,这个过程就是对一个小偏差的连续累加罢了. D--微分部分.这个部分也比较好理解.所谓的微分就是对变量求导呗,意思就是一个量的变化率呗.所以,微分部分就是能够将变量变化率放入计算中.这个量在边城中其实就是求上次的偏差和这次的偏差的差罢了.其实,在温度控制中PID还是比较有效的,但是在于电机控制这种速度经常变化的场合,一个参数整定好的P控制就能完成任务.为了便于大家的理解,我给大家举一个例子吧:。
PID白话式理解说明及智能车闭环控制详解
PID白话式理解说明及智能车闭环控制详解By jiahangsonic编码器专卖 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。
这个时候您谁想，停止加热后本身会继续散热继续升温，那等到温度到90摄氏度左右以后，我们停止加热，然后利用水的惰性和加热器的散热，让水温继续升温，正好达到100℃，这样不就解决问题了吗？这么想是对的，但是水温要达到90几度的时候我们停止加热呢？还有就是从停止加热到100℃的时间是多少？经过一段时间后，温度没有达到100℃，而是小于100摄氏度以后温度就达到了顶峰，这样怎么办？上述所有的办法，可能能够解决水温到达100℃的要求，但是其中很多环节很多结果都是无法预测和无法控制的，即便经历了很麻烦的人为干预同时经过了一个较长的时间达到了我们对水温加热到100℃的要求，也要经历一个相当复杂和相当漫长的时间才能达到，并且整个过程一直要有人为的干预，实在是属于劳民伤财。
基于PID控制算法的电机速度闭环控制研究
基于PID控制算法的电机速度闭环控制研究一、引言电机是现代工业中最为广泛使用的设备之一，而电机的速度控制对于工业自动化中的许多应用都至关重要。
PID控制算法是一种常用的控制方法，其结构简单、参数调节方便，因此在电机速度闭环控制中得到了广泛应用。
本文旨在研究基于PID控制算法的电机速度闭环控制，并通过实验验证其控制性能。
二、PID控制算法的基本原理PID控制算法是一种基于误差的反馈控制方法，由比例（P）、积分（I）和微分（D）三部分组成。
其基本原理如下：1. 比例控制（P部分）：根据误差信号与比例参数的乘积计算控制量，用于快速响应系统变化产生的误差。
2. 积分控制（I部分）：根据误差信号与积分参数的乘积计算控制量，用于自动纠正系统长期的累积误差。
3. 微分控制（D部分）：根据误差信号、时间导数以及微分参数的乘积计算控制量，用于预测系统未来发展趋势并对其进行调整。
PID控制算法根据实际系统的特性进行参数调节，以使得系统稳定性和控制性能得到优化。
三、电机速度闭环控制系统的搭建1. 硬件平台搭建在实验中，我们选取一个直流电机作为被控对象，并使用电流环进行电机速度的闭环控制。
搭建硬件平台主要包括直流电机、编码器、电机驱动器和控制器等组成。
2. 调节参数选取在PID控制算法中，参数的选取对系统控制性能具有重要影响。
常用的参数调节方法包括试错法、经验公式法和自整定法等。
在本研究中，我们选取自整定法进行参数调节。
具体方法为：- 设置P、I、D参数初值，并将积分部分和微分部分作为反馈控制的参数。
- 通过实验运行系统，观察系统响应特性，根据实际情况逐步调整参数，使系统达到稳定状态。
- 反复调整参数，直到系统达到理想的控制性能。
3. 控制策略设计在电机速度闭环控制中，我们可以采用位置式PID控制策略或增量式PID控制策略。
位置式PID控制策略将控制量作为控制器的输出，而增量式PID控制策略将增量值作为控制器的输出。
根据实际需求，选择合适的控制策略。
计算机控制设计PID智能小车
计算机控制设计PID智能小车引言：在现代社会中，智能小车有着广泛的应用，例如自动驾驶汽车、无人机等。
其中，PID（Proportional-Integral-Derivative）控制是一种常见且有效的控制方法，可以使智能小车实现精确的轨迹跟踪和运动控制。
本文将介绍计算机控制设计PID智能小车的原理和实现方法。
一、PID控制原理PID控制是一种反馈控制方法，其基本原理是通过不断调整控制器的输出，使系统的实际输出与期望输出之间的误差不断减小，直到误差趋近于零为止。
PID控制器的输出是根据误差的大小和变化率来计算的，包括比例项、积分项和微分项。
1. 比例项（Proportional term）：比例项与误差成正比，用来消除静态误差。
比例项越大，控制器的响应速度越快，但容易产生震荡。
2. 积分项（Integral term）：积分项与误差的累积量成正比，用来消除积分误差。
积分项主要解决系统的静态稳态误差问题。
3. 微分项（Derivative term）：微分项与误差的变化率成正比，用来消除误差的瞬时变化。
微分项主要解决系统的动态稳定性问题。
通过合理地调整比例、积分和微分的权重，可以得到一个稳定且响应速度较快的PID控制器。
二、实现PID控制的步骤1.确定系统模型：首先需要建立智能小车的数学模型，例如小车的动力学方程和传感器的响应特性。
系统模型的准确性对PID控制的性能有重要影响。
2.参数调整：选择合适的PID参数对系统进行调整。
一种常用的调整方法是试错法，通过不断调整参数，观察系统的响应，并根据实际需求进行优化。
3.实时控制：通过传感器获取实时数据，计算出误差，并根据PID控制算法调整输出。
通过实时调整控制器的输出，智能小车可以实现轨迹跟踪和运动控制。
4.系统稳定性：判断系统的稳定性，保证误差在可容忍的范围内，避免系统产生震荡或不稳定的情况。
三、具体实现步骤1.搭建硬件平台：搭建智能小车的硬件平台，包括电机、传感器、控制器等。
电机速度pid kp ki kd比例关系
电机速度pid kp ki kd比例关系下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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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，。