日期：2023-04-09 15:23:56瀏覽量：65148
n20減速電機 機器人軟件篇主要介紹PID算法，可以說PID是整個項目程序的核心，其使用的好壞決定了你的小車能不能自平衡，以及平衡得穩(wěn)定不穩(wěn)定。PID的算法和理論分析網絡上有很多介紹，這里就不詳細講解了大家可以自行搜索?；跀?shù)學模型的介紹有點不好理解，本文從控制學的角度簡單講解一下PID及其使用方法。
所謂PID就是比例-積分-微分的英文縮寫，但并不是必須同時具備這三種算法，也可以是 PD, PI,甚至只有 P算法控制，下面分別介紹每個參數(shù)的含義：
首先需要明確一個事實就是，要實現(xiàn)PID算法，必須在硬件上具有閉環(huán)控制，就是得有反饋。比如控制一個n20減速電機 機器人電機的轉速，就得有一個測量轉速的傳感器，并將結果反饋到控制器中，而在自平衡系統(tǒng)中，常用的有三個控制環(huán) — 角度環(huán)、速度環(huán)、轉向環(huán)
大家可以想象出每個閉環(huán)的反饋元件分別是什么嗎，對就是上面元件清單里面包含的 IMU(陀螺儀+加速度計)、編碼器、攝像頭(或者其他可以確定方位的元件比如陀螺儀，磁場計等)
P（比例）：以小車巡線為例，現(xiàn)在需要讓小車跟隨一條軌跡前進，用PID算法控制方向環(huán)，反饋傳感器就假設為攝像頭。那么小車行進中有這么幾種情況：
1、車通過攝像頭發(fā)現(xiàn)自己處在軌跡的左邊，位置誤差值為正，那么就需要向右轉向，轉向值為正
2、車通過攝像頭發(fā)現(xiàn)自己處在軌跡的右邊，位置誤差值為負，那么就需要向左轉向，轉向值為負
3、車通過攝像頭發(fā)現(xiàn)自己處在軌跡的正中間，位置誤差值為0，很歡快地筆直前行，轉向值為0
于是我們發(fā)現(xiàn)，小車轉向值的輸出可以簡單地通過把位置誤差乘以一個系數(shù)就得到了，而且顯然，誤差越大，得到的轉向值也越大，符合需求。這里面這個系數(shù)，就是P了，而系數(shù)具體的大小，需要根據實際情況調試確定。
我們有了n20減速電機 機器人第一個公式：
D_term = kD* (error- last_error)
如果上面的例子還是不好理解的話，考慮前面的單擺模型：
P相當于重力的作用，讓擺左右往復運動，而D則相當于空氣阻力，讓擺慢慢停在中點。D的大小很理想的情況下，應該是大概擺動左右各一下之后就停在中點，想象把擺放在水中擺動的情況。
I（積分）：有的時候我們會發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)中存在一些固定的阻力，例如，我們用PID控制一個電機的轉速，當給定的目標速度很小的時候，就會出現(xiàn)這樣的情況：
根據P_term = kP * error，由于error很小，P的輸出也很小，而由于摩擦力的存在，此時并不能讓電機轉動起來；又由D_term = kD* (error- last_error)，由于電機沒有轉動，顯然(error- last_error)始終為0于是D輸出也為0，那么問題來了，除非改變目標值，否則電機就永遠轉不起來了…
I的作用就是消除這樣的靜態(tài)誤差，它會將每次的誤差都積累起來，然后同樣也是乘以一個系數(shù)之后作為輸出。比如上面的情況，雖然誤差很小，但卻不是0，于是在每一輪的計算中，I項把error逐漸累積，直到超過臨界值讓電機轉起來；而在誤差為0的情況下，I項卻又不會幫倒忙。
第三個公式：I_term = kI*（I_term + error）
以上就是PID的全部計算了，最后三者加起來就得到了：
PID_output = P_term + I_term + D_term
每隔一段固定時間把它運行一遍，就是PID算法了。
可以看出，PID的算法實現(xiàn)其實非常簡單，不過只有幾行代碼而已，所以非常建議自己實現(xiàn)一遍PID代碼。Arduino平臺上也是有PID庫的，但庫的名字叫什么我不告訴你，自己去找哦。
