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【雜談】本文是自己在整理智能車項目相關心得時所作，與大家分享。如需轉載請註明出處，謝謝！
【1.1】 智能車簡單調速
測速 : 要實現閉環控制，先要進行測速
根據一個穩定可靠的測速值，纔能有實現有效的速度控制
/* 定時中斷測速 */
void PIT0_IRQHandler(void)
{
PIT_Flag_Clear(PIT0); //清中斷標誌位
speedValue=speedCounter/6; //讀取所測值，除以6是平均濾波，使得測速值穩定，去掉環境一般干擾造成的浮動
speedCounter = 0; //清計數
speedControl();
}
速度控制如何實現，首先大了要調小，小了要調大
void speedControl(void)
{
static u32 duty;
if(speedValue<speedSet) duty++;
else if(speedValue>speedSet) duty--;
SET_MOTOR_DUTY(duty);
}
這樣確實可行，但顯然調節的太慢了，我們改進一下，變化一下每次調整的幅度，根據什麼變化？
誤差越大，調整的幅度就越大，誤差小了，調整幅度也隨之減小，這樣與成比例K地調節：
void speedControl(void)
{
static u32 duty;
if(speedValue<speedSet) duty+=K*(speedValue-speedSet);
else if(speedValue>speedSet) duty-=K*(speedSet-speedValue);
SET_MOTOR_DUTY(duty);
}
把兩個式子合成一個：
void speedControl(void)
{
static s32 duty;
duty+=K*(speedSet-speedValue);
SET_MOTOR_DUTY(duty);
}
當然，設置佔空比前還要先進行限幅。
K如何確定呢？
先進行測速，記錄佔空比對應的測速值，求出速度和佔空比的大致比例，就可以作爲初定的K值
實際建議採用高級調速，這種方法只是PID調速的I分量控制（不是P分量控制）。
不是P分量控制？比例項爲何不是和當前誤差成比例，當前誤差越小，調整量越小，這不是比例調節嗎？
對增量式的理解有誤。
比例項是對當前誤差加權作爲下次輸出值的一個分量，而不是作用於下次輸出和上次輸出的增量的。
脈衝計數器值除以6還是縮小速度採樣週期爲原來的六分之一？
前者相當於平均濾波，後者即時性更強。
【1.2】智能車高級調速 PID基礎知識
比例、積分和微分的線性組合，構成控制量u(t)，稱爲：比例(Proportional)、積分(Integrating)和微分(Differentiation)控制，簡稱PID控制。比例作用P只與偏差成正比，積分作用I是偏差對時間的累積，而微分作用D是偏差的變化率。
根據上面的定義可以寫出公式：
比例P代表着現在，積分I代表着過去，而微分D則代表着未來
（摘自http://www.cnblogs.com/pang123hui/archive/2010/08/16/2309974.html）
爲什麼這麼說？
我們知道一個曲線上的一個點的
e（t）是誤差關於時間的函數，一個時刻t0的誤差爲e0，比例項就反映當前時刻的誤差值，積分項是求積分，反映之前誤差的累加值，微分項是求導，即斜率，是反映誤差的變化趨勢。我畫個圖：
反饋控制思想——利用誤差，消除誤差
假設要實現控制某量從A調整爲B，每一次控制都得到一個輸出，而反饋信息就是每次的輸出值，一個閉環的控制策略無非就是採用一種方法，利用這些反饋信息指導下一次控制。
PID控制相當於把全部誤差數據劃分爲歷史，當前，未來三個分量，並賦予不同權重後加和，得到下一時刻的控制量。
推導增量式PID
對PID基本式求導，就得到下面的式子
d_u=P*d_err+I*err+D*dd_err（dd表示2階導）
( pk += kp_motor * d_error + ki_motor * error + kd_motor * dd_error; 上面網址裏代碼的核心部分 )
這就是增量式PID控制，由於運算輸出的是增量，所以叫增量式。
離散化，求導就是求此刻與上一時刻的差值，編程就很容易了。
結合上一節，加深增量式PID的理解
首先，如果error越大，即設定值與測得當前值相差很大，則調整值越大，若error很小，則調整值也很小，所以，偏差值error和佔空比調整值成正比，可以寫出以下語句：
dutySet += K*err；//err= speedSet – currentSpeed;
這就是積分項（err），求導爲比例項（∆err），再求導爲微分項（∆∆err）（離散的求導即爲兩次差值，變化量）
當且僅當err=0時，積分項爲零，因此，積分項可以消除靜態的誤差；
而比例項爲兩次err的差值，爲誤差的變化率，如果按照積分調節，可以編程繪製一個曲線，曲線越接近設定值越平穩，開始非常抖，也就是說斜率由大變小，那麼如果大的斜率對應大的調節，小的斜率對應小的調節，則會進一步加快調節進程。
進一步加快調節進程，就是微分項。
【1.3】PID應用
PID應用
增量式是求導而得，積分即得到位置式
位置式：輸出爲——固定位置值+偏移量，應用：舵機
增量式：輸出爲——上次輸出值+增量，應用：電機
PID調速的作用：
電池問題
路況問題
上下坡 加PID保證勻速，上坡可以提速，下坡可以減速
障礙 華德車的例子，直道加速，遇到障礙猛地卡住，猛地加速，衝出賽道
改進
修改PID爲ABC型，提高效率
dutySet +=Kp（e0-e1)+Ki*e0+Kd*( (e0-e1)-(e1-e2) )
簡化爲ABC
dutySet +=A*e0-B*e1+C*e2
A=Kp+Ki+Kd
B=Kp+2Kd
C=Kd
其他：
修改代碼結構：數據結構改進，改爲結構體定義
提升代碼速度：算法改進，爲指針操作，指針循環移動
添加高階導數項，調節速度更快
分段控制：全bangbang加速，PID減速，直接置零，反轉的PID減速
高級控制思想——自適應控制、模糊控制、預測控制、神經網絡控制、專家智能控制等等
注意
寫程序
相關變量用static繼承或者全局變量、宏定義
數據類型：誤差有符號
PID參數整定
調試看什麼？改變期望值，看實際值和控制量的變化（控制量：僅僅看實際值不夠，還要看控制量是否平滑，控制量即電機佔空比。）
整定三個參數要注意：三個係數互補，不能簡單的採用控制變量法逐個調節。
[引用]打個比方，如果現在的輸出是1，目標輸出是100，那麼P的作用是以最快的速度達到100，把P理解爲一個係數即可；而I呢？大家學過高數的，0的積分才能是一個常數，I就是使誤差爲0而起調和作用；D呢？大家都知道微分是求導數，導數代表切線是吧，切線的方向就是最快到至高點的方向。這樣理解，最快獲得最優解，那麼微分就是加快調節過程的作用了。
按照PID調好參數後，簡化公式爲本次誤差，上次誤差，和上上次誤差的線性組合，即可加快PID算法的速度。
【1.4】對PID的理解
[引用]打個比方，如果現在的輸出是1，目標輸出是100，那麼P的作用是以最快的速度達到100，把P理解爲一個係數即可；而I呢？大家學過高數的，0的積分才能是一個常數，I就是使誤差爲0而起調和作用；D呢？大家都知道微分是求導數，導數代表切線是吧，切線的方向就是最快到至高點的方向。這樣理解，最快獲得最優解，那麼微分就是加快調節過程的作用了。
按照PID調好參數後，簡化公式爲本次誤差，上次誤差，和上上次誤差的線性組合，即可加快PID算法的速度。
爲何採用增量式
【引用】 PID一般有兩種：位置式PID和增量式PID。在小車裏一般用增量式，爲什麼呢？位置式PID的輸出與過去的所有狀態有關，計算時要對e（每一次的控制誤差）進行累加，這個計算量非常大，而明沒有必要。而且小車的PID控制器的輸出並不是絕對數值，而是一個△，代表增多少，減多少。換句話說，通過增量PID算法，每次輸出是PWM要增加多少或者減小多少，而不是PWM的實際值。
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【比喻有些牽強】飛思卡爾智能車PID算法的通俗理解（轉）_小橋流水_新浪博客
