第十八届智能车之PID算法以及上位机调节
当前正在备战第十八届智能车，记录一下学习和实践的过程，这一篇主要是讲pid算法以及调试。
PID即：Proportional（比例）、Integral（积分）、Differential（微分）的缩写。
PID是经典的闭环控制算法，具有原理简单，易于实现，适用面广，控制参数相互独立，参数的选定比较简单等优点。
在智能车闭环中，pid算法起到了关键作用，他可以保证车辆行驶的速度按照你所设定的目标速度执行，提高了车辆行驶的稳定性。
接下来是代码部分
首先在main函数中对pid进行初始化。
PID_init(&Motor_pid_r);
PID_init(&Motor_pid_l);
PID_Set(&Motor_pid_r,10,10,4);
PID_Set(&Motor_pid_l,10,10,4);这是所调用的pid函数。
//初始化PID
void PID_init(PID_TypDef* sptr)
{
sptr->Kp = 0.0; // 比例常数 Proportional Const
sptr->Ki = 0.0; // 积分常数 Integral Const
sptr->Kd = 0.0; // 微分常数 Derivative Const
sptr->Bias = 0.0;
sptr->Integral = 0.0;
sptr->Last_Bias = 0.0;
sptr->Pre_Bias = 0.0;
}
//PID设置
void PID_Set(PID_TypDef *PID,float Kp,float Ki,float Kd)
{
PID->Kp = Kp;
PID->Ki = Ki;
PID->Kd = Kd;
}这是在中断中调用来计算pwm的函数
pwm_r += IncPID(r_speed,target_speed_r,&Motor_pid_r);
pwm_l += IncPID(l_speed,target_speed_l,&Motor_pid_l);
这是增量式PID和位置式PID，具体用那一个要看实际应用情况
typedef struct
{
float Kp; // 比例常数 Proportional Const
float Ki; // 积分常数 Integral Const
float Kd; // 微分常数 Derivative Const
float Integral;
float Bias;
float Last_Bias;
float Pre_Bias;
}PID_TypDef;
PID_TypDef Motor_pid_r; //右电机PID
PID_TypDef Motor_pid_l; //左电机PID
//PID设置
void PID_Set(PID_TypDef *PID,float Kp,float Ki,float Kd)
{
PID->Kp = Kp;
PID->Ki = Ki;
PID->Kd = Kd;
}
//增量式PID
float IncPID(int Encoder,int Target,PID_TypDef* sptr)
{
float Pwm;
sptr->Bias = Target - Encoder; // 计算当前误差
Pwm = sptr->Kp * (sptr->Bias-sptr->Last_Bias) // P
+sptr->Ki * sptr->Bias // I
+sptr->Kd * (sptr->Bias-2*sptr->Last_Bias+sptr->Pre_Bias); // D
sptr->Pre_Bias=sptr->Last_Bias; // 存储误差，用于下次计算
sptr->Last_Bias=sptr->Bias;
return(Pwm); // 返回增量值
}
//位置式PID
float PstPID(float Angle, float Target,PID_TypDef* sptr)
{
float Pwm;
// if(around==2)
// {
sptr->Bias = 30 ;
// }else
// {
sptr->Bias = Target -Angle ;
// }
sptr->Integral += sptr->Bias;
Pwm = sptr->Kp * sptr->Bias // P
+sptr->Ki * sptr->Integral // I
+sptr->Kd * (sptr->Bias-sptr->Last_Bias); // D
sptr->Last_Bias=sptr->Bias;
return(Pwm);
}
增量式PID
比例P : e(k)-e(k-1) 当前误差 - 上次误差
积分I : e(i) 当前误差
微分D : e(k) - 2e(k-1)+e(k-2) 当前误差 - 2*上次误差 + 上上次误差
增量式PID中不需要累加，控制增量Δu(k)的确定仅与最近3次的采样值有关，容易通过加权处理获得比较好的控制效果，并且在系统发生问题时，不会出现突变的情况，增量式不会严重影响系统的工作。
位置式 PID
e(k): 用户设定的值（目标值） - 控制对象的当前的状态值
比例P : e(k)
积分I : ∑e(i) 误差的累加(包括e(k))
微分D : e(k) - e(k-1) 这次误差-上次误差
因为有误差积分一直累加，也就是当前的输出u(k)与过去的所有状态都有关系，用到了误差的累加值；（误差e会有误差累加），输出的u(k)对应的是执行机构的实际位置，，一旦控制输出出错(控制对象的当前的状态值出现问题 )，u(k)的大幅变化会引起系统的大幅变化
并且位置式PID在积分项达到饱和时,误差仍然会在积分作用下继续累积，一旦误差开始反向变化，系统需要一定时间从饱和区退出，所以在u(k)达到最大和最小时，要停止积分作用，并且要有积分限幅和输出限幅
所以在使用位置式PID时，一般我们直接使用PD控制
而位置式 PID 适用于执行机构不带积分部件的对象，如舵机和平衡小车的直立和温控系统的控制
（详细的位置式pid与增量式pid可以看原文链接https://blog.csdn.net/u014453443/article/details/100573722）
写下来是用上位机调PID
这是我使用的上位机软件
这是上位机软件所看到的双电机上电后粗调的效果
基本上实现了pid闭环控制，用手施加外部持续稳定的阻力，电机依旧可以保证稳定的转速，效果比较理想。
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常用模块函数封装库（持续更新中。。。。。。）-CSDN博客