智能車速度控制pid(電機(jī)閉環(huán)控制算法)

智能車電機(jī)閉環(huán)控制算法

對于智能車的電機(jī)閉環(huán)控制算法，我之所以標(biāo)題沒有寫上“智能車電機(jī)PID

閉環(huán)控制算法”是因為PID 算法根本就不是特別好的適用于智能車這種變化很

快的系統(tǒng)，對于智能車，電機(jī)的調(diào)速可以說是時時刻刻再進(jìn)行調(diào)速控制的，我

上面說描述的經(jīng)典PID 算法，都是針對一些惰性系統(tǒng)，也就是說是變化比較慢

的系統(tǒng)的，所以對于智能車的電機(jī)調(diào)速采用完完整整的PID 算法，是根本不可

取的，及時采用了，你必須要經(jīng)過一些變換和改進(jìn)才能使用。以上的簡述只是

鄙人自己的看法，如有錯誤，請各位高手指正。

現(xiàn)在估計您會疑問，PID 不適用于智能車的電機(jī)控制，那什么才適用呢？

鄙人原來做過智能車，從鄙人本身的理解，P 算法控制電機(jī)，也就是比例控制

是最好的，反應(yīng)速度快，控制精度高，不存在積分和微分效應(yīng)，非常適用于適

用于控制周期短的系統(tǒng)，當(dāng)然，對于一些特殊的邏輯控制算法，可能要采用PD

算法，用微分來做補償，防止震蕩和超調(diào)。

下面來說下電機(jī)控制算法從開始的加入到最終的確定的方法：

當(dāng)然這一切的前提就是安裝了編碼器，車速有反饋，只有加上編碼器，有

了反饋，才能組成一個閉環(huán)系統(tǒng)。當(dāng)然您也可以加上碼盤，或者霍爾開關(guān)等一

切可以返回車速的東西都可以。

（1） 首先建議在車速比較慢的時候，采用PID 算法來控制電機(jī)，為

什么開始要建議您采用PID 呢？主要是為了讓您更加深刻理解

PID 算法的精髓和調(diào)試步驟方法等，有助于以后對控制算法更加

深入的研究和書寫。調(diào)試PID 三個參數(shù)的方法，很多地方都提

供了，我在這里簡單的說下：首先將ID 參數(shù)都變?yōu)?，先調(diào)整

P 比例參數(shù)，調(diào)整到速度基本上跟您給定的速度差不多，也就是

說基本穩(wěn)定在您給定的脈沖數(shù)，當(dāng)然這個時候會非常的震蕩，

不要擔(dān)心，接下來調(diào)整I，調(diào)整I 的結(jié)果就是震蕩會消除很多，

但是車速會變化緩慢，也就是說會有一些延遲，然后再調(diào)整D，

調(diào)整D 的結(jié)果就是增強調(diào)節(jié)的靈活性和預(yù)見性，在給定速度變

化的過程中，能夠以一個平穩(wěn)過渡來變換，而且速度可以長時

間穩(wěn)定在給定速度附近，然后PID 三個參數(shù)的基本范圍就確定

了，然后再根據(jù)實際的跑車來微調(diào)這些參數(shù)，當(dāng)然在您調(diào)試PID

之前，請仔細(xì)閱讀PID 理論知識，這樣有助于您的調(diào)試和理解，

當(dāng)您把PID 調(diào)整好以后，您就基本上領(lǐng)會了PID 的精髓，對于

以后的調(diào)試作用非常大。這里的給定速度，就相當(dāng)于上面對溫

度例子中說的設(shè)定溫度。意思是一樣一樣的。

（2） 當(dāng)您對PID 掌握以后，您能做到給定多少速度，就能讓車速穩(wěn)

定在這個給定速度左右，可以適當(dāng)?shù)奶岣唿c車速，慢慢的觀察

效果，你會發(fā)現(xiàn)當(dāng)速度增加的時候，車速的控制會變得越來越

糟糕，調(diào)節(jié)緩慢，靈活性差。這個時候您就可以試著去掉I 積分

環(huán)節(jié)，然后再重新調(diào)整參數(shù)，按照上面說的，然后繼續(xù)觀察效

果，試著提高速度，繼續(xù)觀察，因為車速畢竟很慢，很多細(xì)節(jié)

我們都能看到，所以您就可以看到PID 到PD 變換以后，實際的

效果是增加多少，也算是一種進(jìn)步，這個時候，經(jīng)典的PID 公

式已經(jīng)被我們簡化，不要擔(dān)心，您可以多多實驗多多觀察，可

能在這個變換之間，您能受到很多啟發(fā)，會產(chǎn)生很多思路，誰

以后的調(diào)試車子都是有好處的。所以搞智能車，自己一步

一步的進(jìn)步學(xué)習(xí)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)比去某些淘寶店鋪購買現(xiàn)成的程序?qū)W到

的東西更多，體會的也更多，思維開闊的也更多。

（3） 在您的車速在3M 內(nèi)的時候，我強烈建議您采用PD 算法，因為

PD 算法是最好調(diào)整，最容易控制的。當(dāng)然這個時候我也強烈建

議您加上P 控制，P 控制的話，不是說就單純的P*偏差然后得

到的值給定PWM，而是一定要加上一些邏輯控制，不加上邏輯

控制而是直接運用比例公式來給定PWM 值，將會帶來很多問

題，具體的邏輯控制講解，在以后我會寫出相關(guān)的文檔，謝謝。

采用增量式編碼器為反饋的智能車電機(jī)閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)：

其實借助于我上面舉得例子，到這里，您可能已經(jīng)明白對于智能車來

說閉環(huán)系統(tǒng)是一個必須的，不可脫離的。當(dāng)然，您可能已經(jīng)完全明白智能

車電機(jī)閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)怎么做，并且您可能也做的更好，要比我在這里所說

的更加的先進(jìn)更加的有創(chuàng)意更加的有效果。所以在這里我只是簡單的說說，

謝謝。

首先，我們需要時刻反饋當(dāng)前的智能車速度給單片機(jī)或者 ARM，讓

系統(tǒng)知道當(dāng)前速度，有助于控制。

我們先說說為什么我們要反饋車子速度，要知道車子當(dāng)前的速度？因

為我們的CPU 利用傳感器采集道路信息，通過CPU 收集和處理變化，系

統(tǒng)就能知道車子當(dāng)前的狀態(tài)，比如是在直到上？還是在進(jìn)入彎道？還是在

彎道內(nèi)？還是正在出彎道？還是在上坡？還是穿過了起跑線？有了這些信

息，我們首先就是對舵機(jī)的控制，控制車子根據(jù)什么道路情況來進(jìn)行轉(zhuǎn)彎，

轉(zhuǎn)彎的方向，大小，都是靠這些數(shù)據(jù)來實現(xiàn)，當(dāng)然當(dāng)前的速度值也是控制

舵機(jī)轉(zhuǎn)向大小的一個附加因素，這樣更加的有利于我們及時處理不同彎道。

知道了這些信息，就跟我們開車一樣，我們要轉(zhuǎn)彎了，得感知我們車的速

度，怎么感知啊，就靠汽車自帶的速度表，這樣我們就可以通過控制剎車

或者油門還有方向盤來控制車子平穩(wěn)的轉(zhuǎn)過彎道，不同的彎道，不同的速

度，轉(zhuǎn)彎的控制和剎車的控制都是不同的。如果我們不知道當(dāng)前的速度，

那么很可能因為拐彎速度過快，導(dǎo)致翻車，或者側(cè)滑，造成危險。智能車

情況跟真車是一樣的，我們必須知道車子當(dāng)前速度，比如我們智能車拐彎

安全速度是3M/S，所謂安全速度就是車子順利安全且沒有較大側(cè)滑過彎時

的速度，在進(jìn)入彎道前我們車子的速度是4M/S，當(dāng)傳感器感知要進(jìn)入彎道

了，通過跟安全速度對比，我們發(fā)現(xiàn)智能車的速度遠(yuǎn)大于安全彎道速度，

這個時候我們就要剎車，把車子速度快速降低到3M/S，這樣保證我們順利

快速的過彎。在這里您可能問3M/S 的安全速度怎么來？其實很簡單這個

速度是靠實驗來的，不用什么計算，完全屬于經(jīng)驗值，根據(jù)跑道的材料、

車子機(jī)械性能和彎道的角度來決定，所以為什么我們要比賽的時候要試車，

試車中一個最重要的環(huán)節(jié)就是熟悉比賽跑道所用的材料，用于我們實驗車

子的安全速度等。

對于智能車的速度反饋，在這里我就針對增量式編碼器來說，其實碼

盤啊，霍爾啊，他們原理都一樣。光電增量式編碼器不同于絕對值編碼器，

絕對值編碼器在編碼器轉(zhuǎn)動一周的每個特定位置都有一個確定的值輸出，

增量式編碼器轉(zhuǎn)動一圈，固定輸出一定的脈沖，無法確定轉(zhuǎn)動到哪個位置，

對外輸出一般為方波，這樣有助于MCU 進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

有了編碼器，我們通過齒輪、皮帶等將編碼器跟電機(jī)或者傳動輪進(jìn)行

連接，這樣電機(jī)轉(zhuǎn)動的時候，就會帶動編碼器轉(zhuǎn)動，然后編碼器就能向外

輸出方波，接到單片機(jī)上，我們就能進(jìn)行采集編碼器脈沖了。有了脈沖，

可能您又要問這個脈沖沒有規(guī)律性，隨著轉(zhuǎn)動不停的增加，到底怎么來衡

量速度？您這個時候啊，動動手，觀察觀察數(shù)據(jù)特點，您會發(fā)現(xiàn)，當(dāng)車速

度比較快的時候啊，脈沖數(shù)自增的速度比較快，也就是說，轉(zhuǎn)速越快，頻

率越高，單位時間內(nèi)的脈沖數(shù)就越多，這樣立刻有了靈感，我們用定時器

設(shè)置一個中斷，這個中斷的時間為5MS，那么每5MS 我們就采集編碼器

一次脈沖值，當(dāng)采集完畢后，我們就對脈沖數(shù)寄存器清零，這樣在5MS

內(nèi)，得到的脈沖數(shù)越多，說明車子速度越快，到這里車速就解決了。到這

里您可能會說：還沒完呢，還沒轉(zhuǎn)換為速度呢？要把這個脈沖根據(jù)距離和

時間轉(zhuǎn)換為具體的XX 米/秒的速度。您的這個想法很好，但是真的是沒

有必要，我們根本沒有必要浪費時間去計算這個，因為我們本來就是想知

道速度，脈沖數(shù)的多少已經(jīng)就能衡量速度大小了，我們何必要很麻煩的轉(zhuǎn)

換為具體速度？ 一定時間內(nèi)的脈沖數(shù)已經(jīng)夠了，夠我們底層硬件進(jìn)行判斷

計算了。既然我們反饋的數(shù)據(jù)類型為脈沖數(shù)，所以我們所給定的速度也對

應(yīng)的到脈沖數(shù)，比如50 個脈沖代表速度3M/S，80 個代表4M/S 的速度，

這樣通過道路類型給定脈沖數(shù)，就能實現(xiàn)電機(jī)的閉環(huán)控制了，是不是很簡

單？到這里我知道又有人會疑問，50 個脈沖對應(yīng)3M/S，80 個脈沖對應(yīng)4M/S

是怎么得到的？其實這個更簡單，很多人做智能車容易把簡單問題復(fù)雜化，

其實很多問題都可以用幾行程序解決，比如那個坡道，很多人用了很多復(fù)

雜方法解決，比如加一個開關(guān)啊，加個加速度啊，加個陀螺儀啊，根本沒

有必要，程序幾行就搞定了。具體的脈沖對應(yīng)速度，您固定給定一個脈沖

讓車子跑跑到一圈，然后記下時間，跑道實際長度除以時間，就是對應(yīng)速

度，你只是需要大概知道對應(yīng)就行了，不用一個一個實驗，具體的X 米/

秒是宏觀上我們感知的，跟單片機(jī)沒有任何關(guān)系。