自动驾驶pid实现轨迹跟踪

CHH3213 CHH3213     2023-03-11     632

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  1. 轨迹跟踪PID控制
  2. PID控制概述

1. PID控制原理

1.1 基本概念

PID( Proportional Integral Derivative)是工业应用最为广泛 的控制器。学习过控制理论的同学对它一定不陌生(毕竟调参这事可以记一辈子呢~~)。

PID控制器(比例-积分-微分控制器),由比例单元(Proportional)、积分单元(Integral)和微分单元(Derivative)组成。可以透过调整这三个单元的增益 K p K_p Kp K i K_i Ki K d K_d Kd来调定其特性。


PID算法可以用下式表示:
u ( t ) = K p e ( t ) + K i ∫ 0 t e ( τ ) d τ + K d d d t e ( t ) = K p [ e ( t ) + 1 T i ∫ 0 t e ( τ ) d τ + T d d d t e ( t ) ] (1) \\tag1 \\beginmatrix \\mathrmu(t)&=K_p e(t)+K_i \\int_0^t e(\\tau) d \\tau+K_d \\fracdd t e(t)\\\\ &=K_p \\left[e(t)+\\frac1T_i\\int_0^t e(\\tau) d \\tau+T_d \\fracdd t e(t)\\right] \\endmatrix u(t)=Kpe(t)+Ki0te(τ)dτ+Kddtde(t)=Kp[e(t)+Ti10te(τ)dτ+Tddtde(t)](1)
其中

  • K p K_p Kp : 比例增益,是调适参数
  • K i K_i Ki : 积分增益,也是调适参数
  • K d K_d Kd : 微分增益,也是调适参数
  • T i T_i Ti:积分时间常数
  • T d T_d Td:微分时间常数
  • e e e : 误差=设定值 ( S P ) − (\\mathrmSP)- (SP) 当前值( P V ) \\mathrmPV) PV)
  • t t t : 当前时间
  • τ \\tau τ : 积分变数,数值从 0 到目前时间 t t t

当被控对象的结构和参数不能完全掌握,或得不到精确的数学模型时,控制理论的其它技术难以采用时,系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定,这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象,或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时,最适合用PID控制技术。

任何闭环控制系统的首要任务是要(稳定)、(准确)、(快速)的响应命令。PID的主要工作就是如何实现这一任务。

PID控制器的比例单元§、积分单元(I)和微分单元(D)分别对应目前误差、过去累计误差及未来误差。若是不知道受控系统的特性,一般认为PID控制器是最适用的控制器.

  • 增大比例环节将加快系统的响应,它的作用于输出值较快,但不能很好稳定在一个理想的数值,不良的结果是虽较能有效的克服扰动的影响,但有余差出现,过大的比例系数会使系统有比较大的超调,并产生振荡,使稳定性变坏。

  • 积分环节能在比例的基础上消除余差,它能对稳定后有累积误差的系统进行误差修整,减小稳态误差

  • 微分环节具有超前作用,对于具有容量滞后的控制通道,引入微分参与控制,在微分项设置得当的情况下,对于提高系统的动态性能指标,有着显著效果,它可以使系统超调量减小,减小震荡,稳定性增加,动态误差减小。

在调整的时候,我们要做的任务就是在系统结构允许的情况下,在这三个参数之间权衡调整,达到最佳控制效果,实现稳、准、快的控制特点。

在实际应用中,主要有以下不足:

1. 在实际工业生产过程往往具有非线性、时变不确定,难以建立精确的数学模型,常规的PID控制器不能达到理想的控制效果;

2. 在实际生产现场中,由于受到参数整定方法烦杂的困扰,常规PID控制器参数往往整定不良、效果欠佳,对运行工况的适应能力很差。

1.2 数字 PID 控制算法

在实际计算机实现时,由于计算机控制是一种采样控制, 它只能根据采样时刻的偏差计算控制量,而不能像模拟控制那样连续输出控制量, 进行连续控制,所以实现的是离散形式的PID,即数字PID控制算法

1. 位置式PID

位置式PID是当前系统的实际位置,与你想要达到的预期位置的偏差,进行PID控制

设采样时间为 T T T ,公式(1)中的积分项可以用下式近似
∫ 0 t e ( τ ) d τ = T ∑ j = 0 k e j \\int_0^t e(\\tau) d \\tau=T\\sum_j=0^k e_j 0te(τ)dτ=Tj=0kej
微分项可近似为(后向差分法)
d e ( t ) d t = e k − e k − 1 T \\fracd e\\left(t\\right)d t=\\frace_k-e_k-1T dtde(t)=Tekek1

故公式(1)化为
u k = K p e k + T T i ∑ j = 0 k e j + T d T [ e k − e k − 1 ] = K p e k + K i ∑ j = 0 k e j + K d [ e k − e k − 1 ] (2) \\tag2 \\beginmatrix u_k&=K_p\\left\\e_k+\\fracTT_i \\sum_j=0^k e_j+\\fracT_dT[e_k-e_k-1]\\right\\\\\\ &=K_p e_k+K_i \\sum_j=0^k e_j+K_d[e_k-e_k-1] \\endmatrix uk=Kpek+TiTj=0kej+TTd[ekek1]=Kpek+Kij=0kej+Kd[eke

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