星空·体育中国官方网 智能车速度控制pid（电机闭环控制算法）

智能车电机闭环控制算法，标题未标注为智能车电机PID闭环控制算法，原因是PID算法并不十分适合智能车这类变化迅速的系统，智能车电机调速需持续进行，我之前描述的经典PID算法，主要针对惰性系统，即变化缓慢的系统，因此完整PID算法用于智能车电机调速是不可行的，即便使用也必须进行相应调整和优化。此番概述仅为个人见解，若有偏差，恳请各位前辈纠正。此刻或许有人会困惑，PID调节不适用于智能车辆驱动电机，那么何种方法才合适呢？

我之前参与过智能车项目，根据我的认识，P算法用于调控电机时，即比例控制最为理想，它响应迅速，调控精准，无需考虑积分和微分影响，特别适合周期性短的控制系统，不过，针对某些特定的逻辑控制需求，或许需要选用PD算法，借助微分功能进行修正，以此避免出现振荡和过冲现象，现在，我将阐述电机控制算法从初步构建到最终确立的流程

首先必须确保编码器已经安装到位，车辆速度能够得到回传，只有配备编码器，形成速度反馈，才能构成一个闭环系统，这是必要条件。此外，也可以选用码盘或者霍尔开关，或者任何其他能够提供车速信息的装置，它们都能达到同样的效果。

初始阶段应当选择在速度较低的情形下，运用PID方法对电机实施调控，之所以最初推荐您选用PID，关键在于帮助您透彻认识PID的核心内涵星空体育平台官网入口，掌握其调试流程与技巧，进而为今后对控制理论进行更进一步的探究和编写奠定基础。关于PID三个系数的设定方式，许多资料都有介绍，这里做简要说明：首先将所有D参数归零，接着先调整P系数，使其大致符合目标速度，即基本稳定在目标脉冲值，当然此时会出现明显波动，无需担忧，然后调整I系数，调整后波动会显著减弱，但车辆响应会变慢，存在一定滞后，最后调整D系数，调整后能提升调节的灵敏度和预见性，在目标速度变化时实现平稳过渡，且能长时间稳定在目标速度附近，至此PID三个系数的大致范围就确定了，之后需根据实际车辆运行情况微调这些系数，当然在您调试PID之前，务必充分学习PID相关理论，这有助于调试和理解，当您将PID调整到位后，就基本掌握了PID的核心要义，这对今后的调试工作大有裨益。这个数值就是对应于前面那个关于温度的设定值，含义完全相同。

学会PID控制后，能实现设定多少速度就稳定在多少，可以略为提速，慢慢看结果，会发现速度越高，控制难度越大，反应迟缓，不灵活。现在可以尝试取消I积分部分，接着重新设置参数，依照先前说明，然后继续监测表现，试着加快速度，再继续监测，由于车速确实很慢，许多细节都能显现出来，因此可以观察到PID转为PD之后，实际效果提升了多少，这算是一种提升，此时经典的PID公式已经被我们简化，无需担忧，可以多进行尝试多加留意，或许在这个转变过程中，能获得很多启示，激发许多想法，这对今后调试车辆都有益处。因此钻研自动驾驶技术，通过逐步探索积累知识，所收获的远非从特定网店购置现成方案可比，领悟更深，视野更宽。

当车辆速度不超过三米每秒时，我极力建议使用PD算法，该算法调整起来最为便捷，控制起来也最为简单。现在我也极力提议您整合P调节功能，P调节并非仅通过P乘以偏差来计算PWM值，而是必须融入特定的控制逻辑星空体育app官方下载，若忽略控制逻辑而直接套用比例公式确定PWM数值，会引发诸多麻烦，详细的控制逻辑说明，我将在后续撰写相关资料，感谢。增量式编码器反馈的智能车电机闭环调速系统：其实通过我前面提到的案例，到现在，您或许已经理解对于智能车而言闭环系统是必不可少的，无法替代的。当然，您可能已经完全掌握智能车电机闭环调速系统的实现方法，并且您可能也做得更出色，比我这里阐述的更加前沿更加有新意更加有成效。所以在这里我只是简单的说说。

要确保实时将智能车的即时行驶速率通报给单片机或ARM，以便系统掌握这一数据，这对实施有效操控很有必要。

我们首先解释为何需要报告车辆行驶速率，以及为何要了解车辆实时速度，因为中央处理器借助感应设备获取道路状况，经由中央处理器汇集并分析动态数据，系统能够掌握车辆当前情形，例如是处于上坡路段，抑或是驶入弯道，又或是行进于弯道之中，亦或是正要驶出弯道，亦或是正在爬升坡度，亦或是已经越过了起点线。掌握这些资料后，我们首要任务是对舵机实施操控，依据道路状况来引导车辆转向，确定转弯的走向，调整转弯幅度，这些操作均依赖这些数据完成，同时当前速度也是影响舵机转向幅度的一个辅助条件，这样能更有效地应对各种弯道。明白了这些内容，就像我们驾驶车辆，需要转向时，必须了解当前行驶的快慢星空综合体育app下载，如何得知呢，就是依据车辆自带的测速装置，这样我们就能借助调节制动或油门以及转向盘，使车子平稳地完成转弯动作，不同的弯道，不同的行驶速度，转弯的操作和制动的操作都是不一样的。若对现行速率不甚明了，极有可能因弯道速率过高，致使车辆倾覆，或发生侧滑，由此引致风险。智能车辆运行状况与常规车辆相似，我们必须掌握其即时行驶速率，例如智能车辆转弯时的安全速率设定为3米每秒，此速率确保车辆在转弯过程中平稳且无显著侧滑，当前智能车辆在进入弯道前的行驶速率为4米每秒，当传感器探测到即将进入弯道时，通过将当前速率与安全速率进行比对，发现智能车辆的速率远超转弯安全速率，此时需执行制动操作，迅速将车辆速率降至3米每秒，以此确保车辆能够平稳且高效地完成转弯动作。您或许会好奇3M/S的安全速度是如何确定的，其实道理很简单，这个速度是通过实验获得的，无需进行复杂的计算，完全属于经验数据，它取决于跑道的材质、车辆机械状况以及弯道的曲率，因此我们比赛前必须进行试车，试车过程中最关键的步骤就是了解比赛跑道所使用的材料，这有助于我们确定实验车辆的安全速度。关于智能车的速度信息反馈，我这里以增量式编码器为例，实际上码盘和霍尔传感器的运作方式是类似的。光电增量式编码器与绝对值编码器存在差异，后者在旋转一周的各个固定点会产生唯一数值的反馈，而前者转动整圈仅产生固定数量的脉冲信号，无法指示具体位置，其输出形式多为方波，便于微控制器进行信息获取。借助编码器，我们运用齿轮、皮带等部件将其与电机或传动轮相接，电机转动时会驱动编码器同步旋转，编码器便会产生方波信号，传输至单片机，我们即可读取编码器发出的脉冲量。获得脉冲后，或许您会思考脉冲数量并无固定模式，随转动不断累积，究竟如何判定速度？现在您稍微操作一下，留意一下数据规律，就会发现，当车辆行驶速度较快时，脉冲数量增加得比较迅速，也就是说，发动机转速越高，信号频率就越强，每秒钟内接收到的脉冲信号就越多，由此立刻获得了思路，我们采用定时装置设定一个触发信号，这个触发信号的时间间隔是5毫秒，那么每过5毫秒，我们就检测一次编码器的脉冲读数，在检测完成后，立即将脉冲计数器归零，这样在5毫秒的时间段内，测得的脉冲数量越多，就表明车辆行驶得越快，至此，车速的问题就得到了有效处理。您或许会问：为何尚未得出速度？需将脉冲依据距离和时间换算成确切的XX米/秒速率。此思路虽佳，却非必需，我们根本无需耗费时间进行此计算，毕竟原本目的就是求速度，脉冲数量本身即可反映速度高低，何必多此一举转为具体数值？一段时间内的脉冲数量已经达标了，达到了底层硬件进行运算判断的标准了。由于我们提供的数据形式是脉冲数量，因此设定的速度也会以脉冲数量来体现，比如50个脉冲对应着3米每秒的速度，80个脉冲则对应着4米每秒的速度，这样通过设定道路的种类来决定脉冲数量，就能完成电机的闭环管理了，这难道不简便吗？有人会问，脉冲数和速度的对应关系是怎么算出来的，比如50个脉冲对应3M/S，80个脉冲对应4M/S，其实计算方法很简单，很多人在制作智能车时，容易把简单的问题想得太复杂，实际上很多问题只需要几行代码就能解决，例如处理坡道的情况，有些人用了许多复杂的设计，比如增加一个开关装置，或者加入加速度传感器，甚至使用陀螺仪，但这些完全没必要，用几行程序就能轻松完成。设定一个脉冲值，让车辆完成整圈行驶，记录所用时间，用跑道总长度除以该时间，即可得出该脉冲值对应的速度数值，只需大致了解这种对应关系即可，无需逐一进行测试，我们通常感知到的X米每秒这种宏观速度，与单片机的工作原理毫无关联。