智能小车pid算法

3 .1 寻迹算法 采用PID(PD)控制算法，如果某时刻检测到黑线偏左，就要向左转弯；如果检测到黑线偏右，就要向右转。偏得越多，就要向黑线方向打越大的转角。这就是比例控制（P）。 遗憾的是，因为小车有惯性。假设黑线偏左，说明小车偏右了，需要左传舵，等到小车回到中心的时候，停止转舵，可是小车的惯性会使车身继续左转，直到冲过黑线，黑线又偏右。然后控制过程反复，车身是在左右摇摆中向前行走的。这种摇摆叫做“超调”，超调越大，控制越不稳定，容易出轨。 为了克服惯性，我们除了位置信息之外，还需要知道轨迹的变化趋势。我们可以用黑线位置的微分值来提前得到变化趋势。用本次位置减去前次位置求出差值，就大致知道偏移量的变化趋势。将该差值和比例相加后一起作为控制量，即可实现提前控制。这就叫做比例微分控制（PD 控制） /*PID(PD)控制算法*/ int PID_Control(signed char Position) { int Temp_P,Temp_D,Temp_PID,Temp_I,k; //声明三个变量，用于存放 P、I、D 三分量的运算结果(I 没用上) if(Position==-128) return (No_black); //错误处理(值得改进的地方) else { Temp_I=Position; for(k=0;k<5;k++)Temp_I+=Last_Position[k]; Temp_I*=I_coefficient; Temp_P=P_coefficient*Position; //计算比例分量(P)=比例系数*本次位置差 Temp_D=D_coefficient*(Position-Last_Position[5]); //计算微分分量(D)=微分系数*(本次位置差-前3 次的位置差) //注意由于采样比较快，用本次位置-前3 次位置才有足够大的控制量 Last_Position[6]=Last_Position[5]; Last_Position[4]=Last_Position[3]; Last_Position[3]=Last_Position[2]; Last_Position[2]=Last_Position[1]; Last_Position[1]=Last_Position[0]; Last_Position[0]=Position; /*保存前5 次的位置，以备用。 Temp_PID=Temp_P+Temp_D+Temp_I; //P 分量和 D 分量相加，得到控制量。 if(Temp_PID>5000) Temp_PID=5000; //防止控制量溢出 if(Temp_PID<-5000) Temp_PID=-5000; //控制量-5000~5000 作为左右满舵 Temp_PID=Temp_PID*1/5; //-1000~+1000 是左右满舵的输出，因此需要除以0.5 /*单片机浮点运算非常慢，所以用乘 2 除 5 两次定点运算来替代定点数要先乘后除，才能保证精度，同时要防止溢出，用起来比较麻烦，但 CPU和内存开销小。*/ return (Temp_PID); } } 3 .2 寻光，避障算法 题目要求小车到达C ...