智能车PID的算法推荐.doc

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1、PID(ProportionalIntegralDerivative)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rin(k)与实际输出值yout(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

2、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

3、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*last_error);其中：error=middle-offset，注意这

4、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。PWMMiddle为舵机正向时的值。转换成智能车里的速度控制信息就变为：pwmtemp=PWMDTY23+PID_P*(error-last_error)+PID_I*(error)+PID_D*(error+pre_error-2*last_error);其中error=speed_v（期望速度）-infrared_value7（即时速度）;PWMDTY23是PWM中的静态参数。即速度等于零（或者是等于某个安全速度）的

5、参数。由上述代码中，speed_v表示标准速度(期望速度)，infrared_value7表示经编码器计算出的即时速度值，通过计算它们的差值error，再利用增量PID控制算法计算出pwmtemp，再对pwmtemp进行处理，最后PID程序处理的结果是给出一个PWM信号，而这个信号就是驱动电机的，当error大，即标准速度和即时速度相差的比较多时，pwmtemp的绝对值相对比较大，则给电机的PWM信号相对较大，这样电机转速相对较快；反之，电机转速则相对较慢。由此可以看出，PID算法主要的功能是，在闭环系统中

6、，利用即时速度的反馈，使得即时速度逼近标准速度的时间尽量变短，这样小车就可以根据路径识别得出的速度标准值，及时调整自己的速度，以适应各种路况。例如，小车正在直道上行进，而且直道的时速应该是各种赛道中最快的，当系统的路径识别算法察觉到前方出现弧度大的弯道后，系统会根据事先调试的结果，给出大弧度弯道的速度标准值，然后PID算法根据速度标准值speed_v和即时速度反馈值infrared_value7对电机的输入信号PWM进行及时调整，反映到实际中，就是小车及时减速并顺利通过弯道。在增量式PID处理的过程中，有一

7、个步骤需要注意，即在算完△u(k)后，需要把它赋值给电机控制对应的PWM通道信号，这时要判断该△u(k)的值，如果它小于0，则把PWM信号赋值为0，如果它大于PWM信号的最大值，即大于PWM整个周期所对应的数值时，要把PWM信号赋值为该最大值。在上述控制里面没有关于轨迹偏离信息，实际上就处理不了有关由于轨道偏移而导致的速度变化问题。那么，怎么样才能将加进来。这里就要考虑speed_v这个标准速度(期望速度)，即：speed_v=speed-offset（i）*x这样，我们的期望值就成了一个随着偏移量变化而变

8、化的参数。余下的问题就是对有关参数进行整定了。一定要测试加实际运行来调整。对于速度问题可以考虑两个要点：方向制动和正向处理（不加反向制动），在返向制动里要考虑计算出来的值为负数。1.2.反向制动算法要使赛车在较短的时间完成比赛，速度自然越高越好，显然速度太高弯道是过不去的，如果以弯道的极限速度匀速跑，又浪费了直道的时间。所以最佳的策略是直道以较高的速度跑，到弯道时再尽快将速度降下来。在入弯减速时如果只靠赛道的摩擦