星空体育官方网站 智能车速度控制pid（电机闭环控制算法）

智能车的电机闭环控制算法，标题未写“智能车电机PID闭环控制算法”，因为PID算法并不非常适合智能车这种变化迅速的系统，电机的速度调节可以说一直在进行，我之前描述的经典PID算法，都是针对一些惰性系统，即变化较慢的系统，所以完整使用PID算法来调节智能车电机速度，是明显不行的，即便采用，也必须进行一些调整和改进才能应用。此番阐述仅代表个人见解，倘若存在偏差，恳请各位前辈纠正。此刻或许有人会困惑，为何PID不适用于智能车的电机操控，那么何种方法才称得上适宜呢？

我早先参与过智能车项目，依我之见，P算法调控电机，即比例控制最为理想，其响应迅速，操控精准，无需考虑积分与微分影响，特别契合控制周期短暂的应用场景，不过，针对某些特定逻辑控制需求，或许得选用PD算法，借助微分进行修正，以避免系统振荡和过度调整，接下来，我将阐述电机控制算法从初步构建到最终选定所遵循的流程

首先必须确保已经安装了编码器，车速能够得到反馈，只有通过编码器，获得反馈信息，才能构成一个闭环系统。此外您也可以选用码盘，或者霍尔开关等任何能够提供车速数据的东西。

起初推荐在速度较低时运用PID算法调控电机，之所以初始阶段会建议您使用PID，目的是让您透彻认识PID算法的核心要义，以及掌握调试环节的操作技巧，这对将来钻研控制算法和撰写相关文档大有裨益。调节PID三个系数的技巧，很多资料都有介绍，这里简单阐述下：首先将所有D参数设为0，先优化P比例系数，调至速度大致符合目标值，即基本稳定在目标脉冲数，当然此时会出现明显波动，无需担忧，随后修正I系数，调整后能大幅减弱波动，但车辆速度响应会变慢，存在一定滞后，最后调整D系数星空·体育中国官方网，调整后可提升调节的灵敏度和前瞻性，在目标速度变化时，能实现平稳切换，且速度能长时间稳定在目标值附近，至此PID三个系数的大致取值范围就明确了，再根据实际车辆运行情况微调这些参数，当然在您调试PID之前，务必深入学习PID相关原理，这有助于调试和领会，当您把PID调校完毕后，就基本掌握了PID的核心要领，对今后调试大有裨益。这个指定的速率，就是前面那个关于温度的例子里提到的设定值，两者含义完全相同。

学会PID控制后，设定某个速度值，车辆就能基本维持在设定值附近运行，可以略微提升速度星空综合体育app下载，逐步观察情况，会发现速度越高时，车辆控制效果越差，调整反应迟缓，适应能力不足。现在可以尝试移除I积分这一步骤，接着重新设定参数，依照先前所述，然后持续监测状况，试着提升速度，继续观察，由于车速相对较慢，许多细节会变得清晰可见，因此能够看到PID转换为PD后，实际效果提升了多少，这算是一种提升，此时经典的PID公式已被我们简化，无需担忧，可以多进行实验多加观察，或许在这个转变过程中，会获得许多灵感，产生许多想法，这对今后调试车辆都有裨益。因此研究智能汽车，通过亲身逐步提升与学习，所收获的知识远超从特定网店购置现成方案，感悟更深，视野也更宽广。

当车辆时速不超过三米每秒时，我极力建议使用PD算法，因为这种算法最为适宜调整，也最为简便操控。当前情况下我极力建议您增加P调节功能，P调节并不仅仅是通过P乘以偏差然后得出PWM值，而是必须融入一些逻辑控制，如果不加入逻辑控制而直接使用比例公式来设定PWM数值，将会引发诸多弊端，具体的逻辑控制说明，今后我会撰写相关的资料，感谢。增量式编码器反馈的智能车电机闭环调速系统：通过我前面提到的实例，到现在，您或许已经理解闭环系统对于智能车而言是必不可少的，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构建方法，并且可能已经做得比我在此阐述的更为出色，更加新颖，更加高效。所以在这里我只是简单的说说。

起初，必须将智能车的即时速度信息持续传输给单片机或ARM处理器，以便系统掌握速度状况，从而实现有效管理。

先谈谈为何要上报车辆行驶速率，又为何要了解车辆当前速率？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变动，系统便能够掌握车辆当前情形，比如是在上坡？还是在驶入弯道？又是在弯道中？抑或正在驶出弯道？又是在上坡？还是已越过分界线？掌握这些资讯后，我们首要任务是对舵机实施操控，依据道路状况决定车辆转弯，包括转向的倾向，幅度，均由这些数据来完成，此外，当前行驶速度也是影响舵机转向程度的一个辅助条件，这样做能更有效地应对各种弯道。明白了这些内容，就如同驾驶车辆，我们需要转向时，必须了解当前行驶的快慢，如何得知呢，全凭借车上的速度指示器，这样我们便能够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，转弯时速率过高，极易引发车辆倾覆，或发生侧滑，由此造成风险。智能车辆运行状况与常规车辆相似，我们必须掌握车辆即时行驶速率，例如智能车辆安全转弯速率设定为3米每秒，所谓安全速率，即车辆能够顺利安全转弯且无显著侧滑时的速率，在驶入弯道前，智能车辆速率为4米每秒，当感应系统侦测到即将进入弯道，通过与安全速率比对，发觉智能车辆速率远超安全转弯速率，此时需实施制动，迅速将车辆速率降至3米每秒，如此确保顺利且高效地完成转弯过程。这个速度并非计算所得，而是通过试验确定的，属于经验数据，它取决于赛道材质、车辆机械状况以及弯道角度，因此比赛前必须进行试车，试车最关键的部分就是了解赛道所用材料，以便为实验车辆设定安全速度。关于智能车的速度反馈，我主要讨论增量式编码器，实际上码盘和霍尔传感器的运作方式是相同的。光电增量式编码器与绝对值编码器存在差异，后者在旋转一周时每个特定位置都有明确数值输出，而前者转动一圈仅固定输出一定数量的脉冲，无法识别具体位置，其对外输出通常为方波信号，这种信号形式有利于微控制器进行数据采集。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连，当电机运行时，会驱动编码器同步旋转，编码器便会产生方波信号，将此信号传输至单片机，我们即可读取编码器发出的脉冲。获得脉冲后，或许您会进一步思考，这些脉冲并无固定模式，随着转动不断累积，究竟如何计算速度？此刻您若动手检测，便会察觉到，当车辆行驶较快时，脉冲计数的增长速率也相应加快，换言之，发动机转速越高，脉冲频率就越强，每单位时间内的脉冲计数也就越密集，由此便获得了启示，我们可利用定时器设定一个中断，该中断的周期为5毫秒，那么每过5毫秒，我们便对编码器的脉冲值进行一次读取，读取完成后，立即将脉冲计数寄存器归零，这样在5毫秒的时间段内，采集到的脉冲数量越多，就表明车辆的速度越快，至此，车速的问题便得以圆满解决。人们或许会问：这还不够，还没有变成速度吗？需要将这个脉冲依据距离和时间换算成确切的XX米每秒的速率。这种思路固然不错，但实际上完全没有必要，我们根本无需耗费精力去进行这种计算，因为我们原本的目的就是获取速度，脉冲数量的多少本身就能反映速度的高低，何必再费事转换成具体数值呢？这段时间内的脉冲数量已经足够了，可以供底层硬件进行判断和计算了。我们反馈的数据类型是脉冲数星空体育app下载入口，因此设定的速度也以脉冲数来表示，例如50个脉冲对应3M/S的速度，80个脉冲则对应4M/S的速度。通过根据道路类型来设定脉冲数，就能完成电机的闭环控制了，这难道不简单吗？有人会好奇，50 个脉冲怎样换算成3M/S，80 个脉冲怎样换算成4M/S，这个计算其实很简单，很多人在制作智能车时，容易把简单问题变得复杂，实际上很多问题都能用几行代码解决，比如处理坡道的情况，有些人用了许多复杂手段，例如安装一个开关，或者增加加速度传感器，又或者添加陀螺仪，但这些完全没必要，用几行程序就能轻松处理。确定脉冲与速度的关联，您只需选定一个脉冲频率，让车辆完成一整圈行驶，记录所用时间，将跑道总长除以这个时间，即可得出该脉冲频率对应的速度值，只需获得大致关系即可，无需逐一测试，我们通常感知到的X米每秒是整体上的宏观现象，与单片机运行无关。