恩智浦杯全国智能车竞赛之PID调节
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摘 要：通过恩智浦杯全国智能车竞赛经验，介绍PID调节控制智能车，对PID算法进行讲解，并通过实验举例进行分析。在学习研究PID算法基础上，提出PID算法相关调节方式和实验内容。
关键词：智能车;PID控制;闭环系统
要了解什么是PID，我们得先弄清楚为什么要PID。受到多种外界因素的影响，小车运行过程中的实际速度存在变化，具有一定的不稳定性，而且需要保证设计可以可以在最快的时间内达到既定目标，这就需要保证运行速度。在这两种因素的影响下，就需要对控制系统进行研究，其中需要保证控制系统是一个闭环的情况下才能满足系统稳定性，而小车的调速并不是线性的，对其造成影响的因素是相对较多的，而至今为止，并无一例研究表示其以线性实现。如果假设其为线性，则可以直接用P进行实现，如果其中的PWM=60%，则可以得知其速度达到2M/S，要想在这种情况下将速度提高，使其增加到3M/S，就需要将PWM进行提高，经过计算，90/60=3/2，需要将其提高到90%。也就是说，对系统进行调整，保证小车速度，就需要对整个算法进行调整，而PID的得出则与其相关。
对公式进行分析，其中P的值用KP进行表示，而D值的表示则为TD，I值的表示则为1/Ti，均为常数，而T，为已知，代表了采样周期。其中，對ABC进行计算，需要从PID入手进行换算，将公式代入，其中的PID也为一个常数，代入其中后，可用公式e（k）e（k-1）e（k-2）进行表示，从而得出ΔUk的值。并根据得出的值，对PWM的大小进行合理调节，实现对速度的要求。
在对PID控制器的参数进行计算时，其方法通常需要将临界比例法进行应用，这种计算方法需要采用一个相对容易理解的控制模型，通过对模型进行简单讲解，在具体实施操作过程中，需要两人配合，一个人以PID控制的方法走110步后停下。
（1）对其中的P比例进行控制，需要根据一定的步伐规律实现一百多步的步行，然后停止。
（2）对PI积分进行控制，则需要根据步伐，在完成行走，停止后，回头，继续走，走到一百零几步的位置，继续转头向一百多步的位置走，并在一百多步的位置来回晃几次后，停止在一百多步的位置上。
（3）对PD微分进行控制，需要根据相应步伐在走到一百零几步后，逐渐向一百多步的位置进行靠近，并在一百多步的位置进行准确停止，实现无静差控制过程，如果存在不准确停靠，则表示存在静差控制。
下面介绍为一种常用调试步骤：
（1）将增益P的比例进行确定。在对增益比例P进行确定时，需要先将PID的积分项去掉，同时去掉相应的微分项，在一般情况下，需要将Ti值确定为0，Td值确定为0，保证PID的比例调节不受到其他因素的影响。同时，需要将系统允许的最大值进行确定，使其被控制在60%-70%，促进比例增益P，并从0开始，使其逐渐增加，直到观察到系统出现震荡时停止。然后，再促进比例增益P的减小，使其减小到系统震荡消失为止，并对此时的比例增益P进行记录。如果本次研究将PID的比例增益值P设定为60%-70%，则在达到相关数值时，可停止对比例增益P的调试工作。
（2）积分常数Ti的确定。在完成比例增益P的设定后，需要经一个相对较大的积分时间常数Ti的初始值进行设定，并促进值的降低，逐渐推进，在其出现震荡情况时，停止操作，然后逐渐增大Ti值，在系统震荡情况消失后，完成操作，对相应的Ti值进行记录，将其当做PID积分时间常数Ti的主要值，本研究设定在150%-180%，完成积分常数常数Ti的调试。
（3）对积分时间常数Td的确认。就积分时间常数Td来说，其通常不需要进行设定，主要为0，如果特殊情况需要进行设定，则其确定方法与上述的两种方法相同，取不震荡时的30%。
在对PID三个环节进行选择时，通常需要用到PI控制和PD控制，就其中的速度控制来说，其要求满足稳态无误差情况下实现，要想满足相关条件，则需要将积分环节进行应用，使用PI控制，而在进行方向控制的过程中，其通常并不需要保证无稳态误差，因此需要将PD进行控制，其中D的主要作用为对P环节所出现的震荡问题进行消除。
展开低速时间，其低速通常被控制在2m/s以下，需要其在与黑线偏离较大范围时设置Kp为100%，而如果在与黑线偏离较少的范围内，则需要将Kp值减少到原来的一半。对其实验结果进行分析，可以得出车子的转弯过程较为流畅，适合被应用在弯道较多的赛道上，而在直线赛道上，也可以保证直线加速，存在较小的车身左右抖动。
而在高车速运动时，其速度为2.5m/s以上，其实验结果显示，车身在长直道上的左右震荡较为严重，在对其发生原因进行分析的情况下，得出原因主要表现在硬件方面，首先，确定其为轮轴本身松动而导致转向机构对应的左右转向性存在不对称性，这需要对相关设计进行改善，其次，其问题还发生在软件方面，在存在小偏差问题时，在放大倍数后，使其稳定性较差，进而容易在弯道到直道的过程中出现问题，其中的小车寻赛道过程，本身就是一个随动系统，在受到没有积分项影响的情况下，使得其在进入直道时，存在转向不准确的情况，这时跑直道虽然能跟踪黑线，但是对转向的调整通常存在超调的情况，会导致车身在直道上出现左右震荡的情况，对车速造成不良影响。与此同时，此设计在S弯的控制也较为简单，使得其在相应跑到上，几乎完全沿弯走，缺乏直冲S弯的效果。
在对PD参数进行不断调试的工作过程中，可以明确仅仅对相关参数进行调试，并不能改善S弯道和直道都实现最佳选择，并不会对普通弯处的转向造成影响。因此还需要系统可以对赛道类型进行智能识别，我们缺乏相应的选择赛道记忆法，因此智能在不降低远处分辨率的同时，保证摄像头看的更远。
本研究在不影响其他数据的情况下，增加视厂长度，使其达到1.6m多，而最远前瞻可得到2.0m，可实现对赛道中农各种赛道类型的覆盖，从而保证实现较好的控制效果。
参考文献：
[1]卓晴，黄开胜，邵贝贝，等.学做智能车[M].北京：北京航空航天大学出版社，2007.03.
[2]田作华，陈学中，翁正新.工程控制基础[M].北京：清华大学出版社，2007.09：197-203.
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