文档介绍：为了实现PID控制所需要的等间隔采样,我们使用了一个定时中断,每2ms进行一次数据采样和PID计算。与此并行,系统中还设计了一个转速脉冲检测中断,从而实现了转速检测。为了调试的需要,程序中还在main{}函数中加入了相关的调试代码,这部分代码有最低的优先级,可以在保证不影响控制策略的情况下实现发送调试数据等功能。检测环节对整个控制系统的质量起到至关重要的作用(第三届武汉科技首安),通过每一控制周期(10ms)读入脉冲数间接测得小车当前转速vi_FeedBack,将vi_FeedBack与模糊推理得到的小车期望速度vi_Ref比较,由以下公式求得速度偏差error1与速度偏差率d_error。error1=vi_Ref–vi_FeedBack;(公式3)d_error=error1–vi_PreError; (公式4)公式4中,vi_PreError为上次的速度偏差。考虑到控制周期较长,,,如果按这种周期用上述PID调节速度,则会导致加速减速均过长的后果,严重的影响小车的快速性和稳定性。为了解决这个问题,可以在PID调速控制中加入BANG-BANG控制思想:根据error1的大小,如果正大,则正转给全额占空比;如果负大,则自由停车或给一个反转占空比;否则就采用PID计算的占空比。(第一届华中科大)(第一届上海电力) PID控制算法为了使赛车平滑得保持在黑线中央,即使赛车的偏移量平滑地保持在0,实用了PID控制算法。P为比例参数,D为微分参数。基准值为0,PID输入为水平偏移量X0,PID输出为转角,转角方向:向左转为正,向右转为负。P参数在智能车控制器中表示水平偏差量的权,D参数在智能车控制器中表示水平偏差速度的权。水平偏差量直接反映了赛车偏离黑线的程度,例如赛车偏向黑线的左边越厉害,则赛车的右转角度将越大。水平偏差量,是PID控制器的P部分。水平偏差速度则直接反映了赛车的运动倾向,因为有了赛车的水平偏差速度,对赛车的掌握,将更加精确。例如赛车偏向黑线左边,然而它的运动方向是向右的,那么,他的转角将比向左运动时的转角要小,因为,我知道赛车已经开始朝正确的方向调整了。水平偏差速度,是PID控制器的D部分。通过两个相隔一定采样时间的水平偏差量的差,来得到赛车的水平偏差速度。然而,这个时间间隔多少比较合适呢?,每小格为4ms。第1幅图像的纵坐标为赛车水平偏差量;第2幅图像的纵坐标为间隔为1的时候水平偏差速度;第3幅图像的纵坐标为间隔为3时候水平偏差速度;第3幅图像的纵坐标为间隔为5的时候的水平偏差速度。由上图可知:相邻采样点越远,数据的值域越大,更有利于描述车辆的偏差程度,但是,会降低赛车判断的响应度;相邻采样点越近,数据的值域越小,0状态越多,不利于描述赛车的偏差程度,但是有利于响应赛车的偏差程度,所以,这个相邻的数量要适中。上图中,间隔3比较合适。来看一下PID控制器的结构。Proportion为的P参数,Derivative为的D参数,LastError[]为的水平偏差量队列,水平偏差速度即队尾-队头,队列长度为LAST_ERROR_NUM,即表示间间隔。通过实验,长度20比较合适。有了偏差Error,有了dError=LastError[0]-LastError[LAST_ERROR_NUM],输出值为PID_Output=Proportion*Error+Derivative*dError。,发现,PID控制器并不是在任何情况下,都是最优的选择,比如,在直线上,PID控制器的调整时间,远大于枚举调整法,而在严重偏离的时候,由于赛车的水平偏移量已经固定不变,所以,也没有必要使用PID控制了。所以,将赛车的状态分成了3种,下面逐一介绍并说明智能车在这一状态下的控制算法。1:赛车处于直线状态:如果赛车居中,则转角=0。如果赛车在右边,则转角=2。如果赛车在左边,则转角=-2。电机占空比均为最高。2:赛车处于严重偏离状态:如果赛车严重偏左,则赛车右转最大角度。如果赛车严重偏右,则赛车左转最大角度。电机占空比均反向,表示刹车。3:赛车处于一般弯道状态(即赛车有偏移,但能检测到黑线):则将赛车的水平偏移量作为PID控制器的输入,然后经过PID运算,得出的值为转角的映射。最后,通过一个一次函数,将输出映射成转角的值即可。对于电机的控制,抽象出3种情况。第1种,是稳定过弯,即水平偏移速度很小,这时候,采用加速过完的策略。第2种,是极不稳定的情况,即水平偏移速度很大,这时候,采用刹车策略。第3种,是一般情况,此时,采用匀速通过转