在智能车竞赛中，车模的运动控制是一个关键环节，这涉及到车模与引导线之间的位置关系。为了确保车模不偏离赛道，我们需要通过软件对其进行精确控制。当车模的摄像头检测到黑色引导线在视野中的位置与设定的中心点存在偏差时，我们可以利用车模两个前轮之间的速度差，或者调整后轮的左右旋转来修正这个偏差。这种利用偏差来调整车模运动参数的方法，正是反馈控制的精髓所在。而PID反馈控制，作为一种经典的反馈控制方法，将帮助我们更好地理解和优化给定的参考例程软件。接下来，我们将深入探讨PID控制的应用及其在智能车竞赛中的重要性。
反馈调节以车模与引导线之间的偏差调节为例，我们来深入理解PID反馈控制的概念。在这个场景中，车模被视为我们控制的对象系统，它具备输入和输出信号。具体来说，两个前轮的速度差被用作输入信号，以影响车模的位置；而引导线在车模摄像头视野中的偏差则作为输出信号，反映了车模的实际位置与设定路径的偏离程度。我们的目标是确保车模能够沿着引导线平稳前行，因此通常将这种偏差设定为0。通过比较摄像头测量到的实际偏差与设定值，我们利用某种算法来调整两个前轮的差速，从而不断减小偏差，直至达到无偏差状态。PID控制方法正是实现这一过程的关键技术之一。为了进一步阐释负反馈调节的原理，我们以乒乓控制策略为例进行探讨。当车模偏离引导线时，通过调整轮速来纠正偏差。例如，若偏差显示车模靠左，则增加左轮转速并降低右轮转速，使差速保持一个正的常数，这样车模会向右转向。当车模转向至偏差小于0，即偏向右侧时，我们再调整差速为负常数，车模便向左旋转以减小偏差。然而，这种乒乓控制策略在实际应用中存在一个问题：车模在行驶过程中会出现左右摇摆的情况，严重影响其行驶速度。那么，我们能否通过改进控制策略，使这个过程更加平稳，并最终将误差减小至接近0呢？接下来，我们将引入经典的PID控制来探讨这个问题。
PID控制PID控制是一种广泛应用于各种控制系统中的技术。它由比例、积分和微分三个环节组成，通过对系统反馈的误差信号进行相应的运算，再经过加权系数合并，最终形成控制量，用于消除误差。
与乒乓控制相比，PID控制通过将误差乘以比例系数来计算控制量，从而避免了车模的剧烈摇摆。积分环节的引入，使得残存的车模偏移得以有效消除。而微分环节则有助于抑制调节过程中的过冲现象，它通过牺牲部分快速响应来确保系统的稳定性。
在车模的方向控制中，由于方向本身是对差速的积分，因此在实际操作中，通常只需使用比例和微分环节，而无需引入积分环节，以避免方向控制出现剧烈过冲的情况。
效果演示为了更直观地展示PID控制规律，我们借助CSDN上的一篇博文中的动画来进行说明。在直立木板上，最左侧的旋钮是一个设定位置的电位器，而右侧的电位器则反映电机的输出轴角度，由电机驱动。电机的旋转电压通过对比设定电位器与检测电位器之间的电压差值，经过PID调节来控制。右侧的三个电位器分别用于设定PID的三个加权系数。由于控制电机的电压决定其转速，而转速的积分与智能车前轮的差速经积分后的方向偏差相似，因此，仅进行比例调节时，我们可以观察到电机角度能很好地跟随设定旋钮的变化，效果显著。▲图微分的作用：消除震荡
在加入了积分部分后，我们观察到电机的输出角度能够更快地跟随设定电位器的变化，但同时也出现了显著的震荡。这是由于误差的积分与电机角度对转速的积分相互叠加，导致反馈信号产生过冲。为了改善这种情况，我们尝试增加微分系数。结果显示，微分系数增加了之后，电机角度跟随设定电位器的速度虽然有所降低，但震荡现象得到了明显抑制，整体控制的稳定性得到了显著提升。这一观察结果对于车模的方向控制同样具有重要意义。
※总??结※在探讨智能车方向控制的过程中，我们深入了解了PID控制的基本原理。这一调节方法同样适用于速度、位置等众多运动参数的控制。通过生动的动图展示，我们清晰地观察到PID三个参数在具备积分特性的控制系统中的作用。这些洞察，将有助于我们进一步优化智能车的控制程序，提升整体性能。参考资料
[]清华大学自动化系科技营暨清华大学自动化系智能机器人挑战赛三轮智能车比赛实施方案: