智能小车pid算法

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1、3.1寻迹算法采用PID(PD)控制算法，如果某时刻检测到黑线偏左，就要向左转弯；如果检测到黑线偏右，就要向右转。偏得越多，就要向黑线方向打越大的转角。这就是比例控制（P）。遗憾的是，因为小车有惯性。假设黑线偏左，说明小车偏右了，需要左传舵，等到小车回到中心的时候，停止转舵，可是小车的惯性会使车身继续左转，直到冲过黑线，黑线又偏右。然后控制过程反复，车身是在左右摇摆中向前行走的。这种摇摆叫做“超调”，超调越大，控制越不稳定，容易出轨。为了克服惯性，我们除了位置信息之外，还需要知道轨迹的变化趋势。我们可以用黑线位置的微分值来提前得到变化趋势。

2、用本次位置减去前次位置求出差值，就大致知道偏移量的变化趋势。将该差值和比例相加后一起作为控制量，即可实现提前控制。这就叫做比例微分控制（PD控制）/*PID(PD)控制算法*/intPID_Control(signedcharPosition){intTemp_P,Temp_D,Temp_PID,Temp_I,k;//声明三个变量，用于存放P、I、D三分量的运算结果(I没用上)if(Position==-128)return(No_black);//错误处理(值得改进的地方)else{Temp_I=Position;for(k=0;k<5;

3、k++)Temp_I+=Last_Position[k];Temp_I*=I_coefficient;Temp_P=P_coefficient*Position;//计算比例分量(P)=比例系数*本次位置差Temp_D=D_coefficient*(Position-Last_Position[5]);//计算微分分量(D)=微分系数*(本次位置差-前3次的位置差)//注意由于采样比较快，用本次位置-前3次位置才有足够大的控制量Last_Position[6]=Last_Position[5];Last_Position[4]=Last_P

4、osition[3];Last_Position[3]=Last_Position[2];Last_Position[2]=Last_Position[1];Last_Position[1]=Last_Position[0];Last_Position[0]=Position;/*保存前5次的位置，以备用。Temp_PID=Temp_P+Temp_D+Temp_I;//P分量和D分量相加，得到控制量。if(Temp_PID>5000)Temp_PID=5000;//防止控制量溢出if(Temp_PID<-5000)Temp_PID=-500

5、0;//控制量-5000~5000作为左右满舵Temp_PID=Temp_PID*1/5;//-1000~+1000是左右满舵的输出，因此需要除以0.5/*单片机浮点运算非常慢，所以用乘2除5两次定点运算来替代定点数要先乘后除，才能保证精度，同时要防止溢出，用起来比较麻烦，但CPU和内存开销小。*/return(Temp_PID);}}3.2寻光，避障算法题目要求小车到达C点之后，在光源引导下避开障碍物进入车库，这就要求小车同时完成寻光和避障的功能。如果只进行寻光，小车会撞上障碍物，如果只进行避障，小车也许会离光源越来越远。理论上避障的优先

6、级是要高于寻光的，因为一旦接触上障碍便宣告失败。所以一旦检测到障碍物，小车会立刻执行避障动作，一旦传感器环路没有检测到障碍小车就向光源靠拢，这样能够保证小车在成功避障的条件下逐渐逼近光源，直到走出障碍区之后就能直奔光源而去。这种算法小车执行寻光避障整体采用了状态机的切换，voidFSM(){switch(Status){caseLight_Status:Find_Light();break;//没有障碍物就进入寻光模式caseBarrier_Status:Avoid_Obstacle();break;//检测到障碍进入避障状态default

7、:break;}}具体的寻光采用了149内部的ADC12模块，通过AD读出的光敏电阻的值进行处理。根据传感器环路的结构，以小车前后方向作为Y轴，左右方向作为X轴，五个光敏电阻分别位于0度，45度，90度，135度，180度的位置。先对采回的各个光强进行归一化的处理，然后根据矢量合成的原则，计算出小车应该行进的方向，其中X为两个轮的速度差，Y为共同速度。代码如下：//矢量合成，X,Y两个轴，x=0;y=0;//1号光敏电阻，无Y轴，X为负x=x-Intensity*Light[0];//2号光敏电阻，X为-0.707，Y为0.707,45度x

8、=x-(Intensity*Light[1]*707)/1000;y=y+(Intensity*Light[1]*707)/1000;//3号光敏电阻，X为0，Y为正y=y+In